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モデル詳細

o1

OpenAI 提供
従量課金

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増やす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、思考の連鎖を利用した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STEM関連のタスクに最適化されています。彼らは物理学、化学、生物学の分野におけるベンチマークテストで、常に博士号レベルの正確さを発揮する。詳細については、[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
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/completions POST

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 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 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?

base URL の変更だけで o1 を利用

MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で o1 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 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

利用可能:

ツール呼び出し

o1は関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。

例 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。
利用可能:

構造化された出力

o1は、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。

例 response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
利用可能:

ストリーミング配信

o1はストリーム応答をサポートしています。

例 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。
利用可能:

プロンプトのキャッシュ

o1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。

例 システムプロンプトとツール定義はリクエストの先頭に記述してください。プレフィックスが繰り返されると、キャッシュ読み取り料金が自動的に課金されます。
利用可能:

視覚入力

o1はテキストと同時に画像入力を処理できます。

例 テキストメッセージとともに、base64エンコードされた画像をimage_urlコンテンツパートに渡します。
利用可能:

OpenAI SDK

MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してo1を呼び出します。

例 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はカタログ上でo1-2024-12-17、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。