モデル詳細
o1 20241217
OpenAIの最新かつ最強のモデルファミリーであるo1は、応答する前にじっくり考える時間を設けるように設計されています。o1モデルシリーズは、大規模な強化学習を用いて、思考の連鎖に基づいて推論を行うように訓練されています。 o1モデルは、数学、科学、プログラミング、その他のSTEM関連タスク向けに最適化されています。物理学、化学、生物学のベンチマークにおいて、博士号レベルの精度を一貫して示しています。詳細は[発表資料](https://openai.com/o1)をご覧ください。
モデル仕様
- モデル ID
-
o1-2024-12-17
- コンテキスト長
- 200K
- 最大出力
- 100K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2024-12
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$15.0000 /1M Tokens
生成
$60.0000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$7.5000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入力:テキスト、画像、出力:テキスト
o1-2024-12-17 はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 200,000 トークン、1 回の最大出力は 100,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
200,000 context、出力上限 100,000
o1-2024-12-17 の採用前に、標準入力は $15.00/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2023-10-01、2024-12-17 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
o1-2024-12-17 は 200,000 トークンの context を同じ経路で提供
200,000 トークンの context を同じ経路でそのまま利用できます。MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で o1-2024-12-17 を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID o1-2024-12-17 に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
o1-2024-12-17は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
o1-2024-12-17は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
o1-2024-12-17はストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
o1-2024-12-17は、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
o1-2024-12-17はテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してo1-2024-12-17を呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)
09
FAQ
o1-2024-12-17はカタログ上でo1、deepseek-v3.1、qwen3-max-previewと並んで表示されます。請求額とユーザーエクスペリエンスに影響を与える要素、つまり、独自のプロンプトでのタスク品質、同時実行時のレイテンシ、コンテキストと出力の制限、トークン単位ではなく完了したタスク単位のコストについて比較してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。