GPT-4oとo3って何が違うの？料金・性能・miniとの違いまでやさしく解説

「GPT-4oが80％オフになったらしいよ」
「o3っていう新しいモデルが出たんだって」
「……え？どっちが本物なの？」

そんな風に思った人、安心してください。

私も最初、「4oとo3って、双子のAIなのかな？」って混乱しました。

こんにちは、SHIRAN.CODERです。

今回は話題の「GPT-4o」と「o3」について、

そもそも何が違うの？
どうして安くなったの？
自分のツールにはどっちを使えばいいの？

という疑問を、非エンジニアでも分かるように、やさしく・シンプルに解説していきます。

🧠 GPT-4oとo3って何が違うの？

名前はよく聞くけど、「GPT-4oって実際どんなAI？」と思ったことありませんか？

ここでは、そのスゴさをかんたんに紹介します！

GPT-4oとは？「全部入りAI」です

GPT-4o（ジーピーティー・フォー・オー）は、今OpenAIが出している最新＆最強クラスのAIモデルです。

この「4o」の “o” は omni（オムニ）＝すべて という意味。

つまり、「なんでもできる全部入りAI」というわけです。

じゃあ、なにが“全部入り”なのかというと、GPT-4oは 「文章」「画像」「音声」の3つをまとめて理解・生成できるAIなんです。

たとえば…

🎤 音声を聞いて内容を理解する（しかもリアルタイムで返事できる）
🖼️ 画像を見て「これは何？」と聞くと説明してくれる
✍️ テキストでは、要約・翻訳・要点抽出・物語作りなどなんでも対応

それだけじゃなく、スピードもめちゃくちゃ速いのが特徴。

同じGPT-4系の「GPT-4-turbo」と比べても、処理速度が速くて、しかも安い。

つまり

💡「頭も良くて、対応力もあって、しかもコスパがいい」という万能型AI

それがGPT-4oです。

これが、今みなさんがChatGPT（有料プラン）で使っているモデルの正体です。

名前だけ見ると難しそうですが、やっていることは「目と耳と口を持った、すごく頭のいいAIアシスタント」ってイメージでOK！

o3って何？→ 名前は違うけど中身は同じだった！

最近「GPT-4oがすごい！」って話をしていると、よく出てくるのが「o3（オースリー）」という名前。

「えっ？GPT-4oとo3って別のAIなの？」「o3って新しいモデル？」

そう思った人、安心してください。

実はこれ、同じAIの“呼び方違い”なんです。

たとえるならこんな感じ👇

GPT-4o：みんなが呼ぶ製品の名前（スマホでいうと「iPhone」）
o3：その中に入ってるエンジンの名前（「A17 Proチップ」みたいな）

つまり、「GPT-4oというAIは、o3という頭脳で動いている」という関係です。

このことは、OpenAI（GPTを作ってる会社）が公式にこう言ってます👇

“GPT-4o is powered by our new engine, o3.”
（GPT-4oは、新しいエンジン「o3」で動いています）

なので、見た目の名前が違っても、

🧠 GPT-4o = o3（中身はまったく同じAI）って覚えておけばOKです！

ただし、使う場所によって呼ばれ方や値段が変わるのがややこしいところ。

ChatGPTで使うと「GPT-4o（定価）」
APIで使うと「o3として提供されて、80%オフになる」

つまり、「中身は同じだけど、使い方や呼び方でちょっと見え方が違う」ってことなんですね。

💸 今回の80％オフってどこが安くなったの？

GPT-4o（o3）は、ただ高性能なだけじゃありません。

実は「価格」でもびっくりするような大ニュースがありました。

なんと、APIの利用料金が約80％も値下げされたんです！

入力も出力も、まるごと値下げ！

GPT-4o（中身はo3）は、2025年6月にAPIの料金がドーンと下がりました。

なんとその割引率、約80％オフ！

AIを使うときには、「入力」と「出力」の2つに料金がかかります。

入力：AIに渡す文章やデータ（＝質問やプロンプト）
出力：AIが返してくる答え（＝要約・提案・分析結果など）

この両方の値段が、以前のモデル（GPT-4-turbo）と比べてめちゃくちゃ安くなったんです👇

💰 料金比較（APIで使った場合）

項目	GPT-4-turbo	GPT-4o（o3）
入力（1Mトークン）	$10	$2
出力（1Mトークン）	$40	$8

つまり、同じ量の処理をさせても

🤖 GPT-4oなら、たったの20％のコストで済む！

しかも、スピードも速くなってるので、「高性能＆高速＆格安」というまさに三拍子そろった状態。

これまで「AIを使いたいけど、お金が心配…」と思っていた人でも、GPT-4oなら現実的なコストで使えるようになったというわけです。

GPT-4-turboや3.5と比較してみた

では実際に、今までよく使われてきた「GPT-4-turbo」や「GPT-3.5」と比べて、GPT-4o（o3）がどれくらいおトクなのかを見てみましょう！

💰 モデルごとの料金比較（APIの場合）

モデル名	入力（1Mトークン）	出力（1Mトークン）
GPT-4-turbo	$10	$30
GPT-4o（o3）	$2（80%オフ！）	$8（80%オフ！）
GPT-3.5-turbo	$0.50	$1.50

🔍 どう読み取ればいい？

GPT-4-turbo：高性能だけどコストが高め。精度重視のプロ向け。
GPT-3.5：とにかく安いけど、精度や応答の質はそこそこ。
GPT-4o（o3）：精度はGPT-4-turbo級なのに、価格は3.5と4の“間以下”！

つまりGPT-4oは、

🎯 「GPT-4レベルの頭脳を、GPT-3.5並みのコストで使える」というバグったコスパのAIなんです。

たとえるなら、📱「ハイスペックスマホが、格安スマホの価格で買えちゃう」みたいな感じ。

AIを使ったツールを動かすとき、1回あたりの処理が小さくても、積み重ねればコストはどんどん増えていきます。

だからこそ、この価格差はめちゃくちゃ大きい。

次のセクションでは、実際にツールのコストがどう変わるかを計算してみます！

実際、ツールの経費はこう変わる！

ではここからは、私のようにGPTを使ったセッション支援ツールを運用している場合、モデルをGPT-4o（o3）に切り替えると、どれだけコストが変わるのかを具体的に見ていきましょう。

🧪 試算条件（1セッションあたり）

入力トークン（プロンプト・セッション文字列など）：800トークン
出力トークン（要約・ToDo・感情スコアなど）：1200トークン
合計：2000トークン／1セッション
単位換算：100万トークン（＝1M tokens）＝1000セッション分

💰 モデル別コスト比較（1セッションあたり）

モデル名	入力コスト	出力コスト	合計コスト
GPT-4-turbo	$0.008	$0.036	$0.044（≒6.9円）
GPT-4o（o3）	$0.0016	$0.0096	$0.0112（≒1.76円）
GPT-3.5-turbo	$0.0004	$0.0018	$0.0022（≒0.35円）

※ 1ドル = 157円換算（2025年6月相場）

📉 どれくらい差が出る？

GPT-4-turbo → GPT-4o（o3）に切り替えると、→ 約75％コストカット！（1セッションあたり約5円の節約）
毎月100件セッションがあるとすれば、→ 月500円のコストダウン／年6,000円以上の削減に！
これで精度はそのまま、処理スピードもアップです。

💡 GPT-3.5と比べてどう？

たしかにGPT-3.5は圧倒的に安いですが、→ 要約や分析の精度・表現力で差が出やすいのが難点。
「安かろう、伝わらなかろう」になるより、GPT-4o（o3）はちょうどいい価格と性能のバランスを取れる選択肢です。

ツールをしっかり使いたい人には、GPT-4o（o3）が最強コスパ！

GPT-4の頭脳をフル活用しつつ、実用レベルで毎月のコストを抑える。

そんな使い方が、いま一番しやすくなっています。

⚡「o3は遅い」ってホント？ウソ？

同じGPT-4oを使っているのに、「ChatGPTの方が速い気がする…」「APIだとちょっと待たされる？」

そんなふうに感じたこと、ありませんか？

その理由は、実は“性能”ではなく“見せ方”の違いなんです。

ChatGPTとAPIの見え方の違い

GPT-4o（o3）は、ChatGPTでもAPIでも同じモデルが使われています。

なのに、こう思ったことはありませんか？

「APIで使うとちょっと遅い気がする…」
「ChatGPTのほうがサクサク返してくれる気がする…」

実はこの違い、中身の性能差ではありません。

単純に「見せ方の工夫」が違うだけなんです。

🖥 ChatGPTの場合：ストリーミング表示で“速く見せる”

ChatGPTでは、返答を少しずつリアルタイムで表示しています。

文章が徐々に出てくるから、「返ってくるのが速い！」と感じる
実は裏でまだ考え中でも、見た目には動いているように見える

これを「ストリーミング表示」**といいます。

🧱 APIの場合：全部出揃ってからドン！

一方、APIでは返答がすべて完成してから表示される仕組みが基本です。

「はい！答えできました！」とまとめて返ってくる
その間、画面には何も出ないので「待たされてる」感が強くなる

🧠 同じモデルでも「見せ方」で印象が変わる

項目	ChatGPT	API
中身のAI	✅ 同じGPT-4o（o3）	✅ 同じGPT-4o（o3）
表示方法	ストリーミング表示	完成してからまとめて表示
体感スピード	👀 速く感じる	⏳ 待ってる感じがする

もしAPIでも「もっと速く見せたい！」という場合は、streaming機能を使えばChatGPTのような表示に近づけることも可能です。

体感速度とモデルの実力は別モノ！

ChatGPTでサクサク返ってくると「このAIすごい！」と思うし、APIでちょっと待たされると「なんか遅い？性能落ちた？」と感じるかもしれません。

でも実はそれ、完全に見た目の印象の話であって、AIの頭の良さ（実力）とはまったく関係ありません。

🧠 たとえばこんなイメージ

ChatGPT：返事をしながら考えてるように見える＝「レスポンス早っ！」と感じやすい
API：答えをぜんぶ考えてから返してくる＝「時間かかってる…」と感じやすい

でも、どちらも同じGPT-4oというAIの頭脳を使っているので、返ってくる内容の精度やクオリティは同じなんです。

🚀 “早く返ってきた＝すごい”は思い込みかも？

人間の世界でも、

✨「即レスしてくれる人＝有能！」って思いがちですが、

🧠「実はしっかり考えてから返してる人のほうが中身は深い」ってこと、ありますよね？

AIも同じ。

どんなに頭が良くても、「いつ返すか」は仕組みしだいなんです。

ということで、GPT-4oの実力はAPIでもChatGPTでもまったく同じ。

もし「APIだと遅い…」と感じても、それはAIの実力ではなく“演出の違い”というわけです。

🤖 GPT-4o miniってどうなの？

安いけどどう違う？文のクセを比較してみた！

GPT-4o mini は、名前のとおり「小さくて軽いGPT」。

とにかく安くて速いのが魅力ですが、気になるのはやっぱりコレ👇

「安いってことは、文章の質も落ちるんじゃないの？」

結論から言うと、日常的な用途なら十分すぎるほど使えます！

でも、よ〜く比べてみると、やっぱり文章の“クセ”や“表現力”に違いが出てきます。

🧠 GPT-4o（o3）は、こんな文章が得意！

読んでいて自然なリズム
表現がちょっとオシャレ（例えや言い回しに余裕がある）
ユーモアや感情も織り交ぜてくれる
文体を柔らかくしたり、ふざけたり、マジメにしたり自由自在

例：「まるでカフェにいるみたいに、自然にポロっと本音が出た瞬間でした。」

⚡ GPT-4o miniは、こんな感じになりがち

まじめでシンプル、やや教科書っぽい
表現がストレートすぎて、ちょっと硬く感じることも
同じ文体で淡々と進む印象（味が出にくい）

例：「そのとき彼は、本音を話しました。雰囲気は落ち着いていました。」

🎯 どっちが良い・悪いじゃなく「向いてる用途」が違う！

用途	向いているモデル
セッションの要約・ToDo抽出など内容中心	✅ GPT-4o mini（速くて安い）
読ませる文章・ふざけた文体・読み心地重視	✅ GPT-4o（o3）（表現力が豊か）

「読んでて楽しい！」

「AIなのにユーモアあるな！」

そう思ってもらえる文を出したいなら、GPT-4o（o3）一択です。

逆に、ツール内部の処理や分析で「伝わればOK」な部分は、miniでコスト削減もアリ！

シーンごとの使い分けがおすすめ！

GPT-4o（o3）とGPT-4o mini。

どっちも優秀なAIですが、それぞれに得意な場面と向いていない場面があります。

つまり、「いつもどっちか一択！」ではなく、使うシーンによって切り替えるのが一番コスパも性能も良くなる方法なんです。

✅ GPT-4o mini が向いているシーン

✔️ セッション文字起こしの要点を簡単にまとめたいとき
✔️ ToDoやチェックリストを自動で作りたいとき
✔️ 単純な分類やタグ付けなど、判断より整理がメインの作業

こういうときは「スピード＆安さ」が武器になるGPT-4o miniでOK！

🌟 GPT-4o（o3）が力を発揮するシーン

✨ クライアント向けのフィードバックやコメント文を自動生成したいとき
✨ 丁寧で自然な文章、ちょっと感情のある文体に仕上げたいとき
✨ 「ふざけ気味だけど分かりやすい」みたいな文体にこだわりたいとき

表現力が求められる場面ではGPT-4o（o3）が本領発揮！

🧠私のようにコーチング支援ツールを作っている場合

処理内容	使用モデル
セッション要点・ToDo抽出	GPT-4o mini
感情コメントの整形（温かみのある文）	GPT-4o（o3）
提出レポートの最終仕上げ	GPT-4o（o3）
タグ分類・発話ラベリング	GPT-4o mini

こんなものを作ってます👇
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🔍 ディープリサーチってAPIで使えるの？

最近話題の「ディープリサーチ機能」。

ChatGPTでは便利に使えるけど、「これってAPIでも使えるの？」と気になっている人も多いはず。

ここでは、その答えをはっきりお伝えします！

結論：APIでは使えません

まず結論から言うと、ChatGPTで使える「ディープリサーチ機能」は、APIでは使えません。

「ディープリサーチ」は、ChatGPTの中にある専用の“Web検索エンジン連携”機能です。

必要な情報をAIが自動でネット検索
信頼性の高いソースをチェック
出典付きで答えてくれる

という、検索力＋判断力を合体させたような超便利機能なんですが…

この機能はあくまで、ChatGPTの画面上だけの限定機能なんです。

🧠 なぜAPIでは使えないの？

ChatGPTの裏では、Bingなどの検索APIとつながっていますが、これはOpenAIの内部仕様として組み込まれていて、外部には公開されていません。

つまり、開発者がAPI経由で「ディープリサーチして！」と頼んでも、

❌ そもそも「検索する機能そのもの」が使えない、ということなんですね。

🔁 じゃあ似たことはできないの？

実はできます！🎯

たとえば、以下のように自作で「なんちゃってディープリサーチ」を作ることは可能です

Googleの検索API（Custom Searchなど）や SerpAPI を使って情報を取得
検索結果の要約や抜粋をGPTに渡す
「この情報をもとに答えてね」とプロンプトで指定

これで、ディープリサーチっぽい処理をAPIでも実現可能になります。

n8n＋GPTでも似たことはできる！

n8n（ノーコード自動化ツール）とGPTを組み合わせても、ほぼ同じようなことが自作できます！

🔁 やりたいこと（＝ディープリサーチの再現）

キーワードをAIに送る
Webで情報を探してくる
必要な部分を要約・整理する
それをもとにGPTが答えてくれる

これ、ちゃんとn8n＋GPTで実現できます！

⚙️ 実際のフロー（ざっくり）

Webhookまたはフォームでキーワードを受け取る
　→ 例：「今の円相場ってどうなってる？」などの質問
Google検索API（またはSerpAPI）で関連情報を取得
　→ 上位3〜5件くらいの記事タイトル＋要約を抜き出す
その情報をGPTに渡して、背景を整理させる
　→ 「この情報をもとに、質問に答えてください」というプロンプトを使う
最終回答をまとめて、LINEやメールで送る（または保存）
　→ まさに“あなた専用ディープリサーチAI”のできあがり！

💡 どんな場面で使えるの？

🧑‍💼 営業支援：「この企業のニュースを調べて要約して」
📚 学習サポート：「この用語を調べて、カンタンに説明して」
🧠 分析補助：「最近のトレンドについて簡単に教えて」

などなど、人間が“ググってからGPTに渡してる作業”を、丸ごと自動化できます。

✅ まとめ：これから何を使えばいい？

ここまで見てきたように、GPT-4oにはいくつかの「選び方」があります。

どれも優秀なモデルですが、あなたの目的やツールの使い方に合わせて選ぶのがポイントです。

💸 コスト重視なら → GPT-4o（o3）

GPT-4クラスの精度を保ったまま、80％オフという最強のコスパ
要点抽出・感情分析・レポート生成など、幅広く活用OK
「とにかく安く、でも高性能」が叶うモデルです

⚡ 軽量処理・高速化なら → GPT-4o mini

小回りがきいて、とにかく速い・軽い・安い
ToDo整理・分類・タグ付けなど、シンプルな処理に最適
ツールの裏方処理にはぴったり！

✨ 精度や文体が命なら → GPT-4o（フル）

自然な言い回し・ユーモア・読みやすさ重視ならこれ一択
提出用レポートや、ユーザー向けメッセージ生成にぴったり
「ふざけてるけど伝わる文」が出せるのはやっぱりフル版！

🧠 つまり…

🔀 「軽い処理はmini、魅せる文章はo3」で分けて使えば、コストと品質のベストバランスが実現できます。

ツールの一部だけGPT-4o（o3）にして、他はminiにする…そんなかしこい使い分けが、これからのAI活用のキモです！