OpenAIはo1、GPT-4o、GPT-4o Mini、GPT-4 Turboなどの様々なAIモデルを提供しています。 各モデルは性能、速度、コストの面で違いがあり、プロジェクトの要件に応じて適切なモデルを選択することができます。
Make.comはOpenAI APIを活用した自動化を簡単に実装できる強力なプラットフォームです。 しかし、APIを使用する際に注意すべき点は、モデルごとにトークンコストが異なるという点です 。 特に、Make.comのChat GPTモジュールは、入力 トークンの設定はできませんが 、最大出力トークン(output max token)を設定することができるので、これを最適化すれば、コストを効果的に削減することができます。
GPT-4oモデルとGPT-4o Miniモデルを例に挙げると、入力費用が33倍、出力費用が25倍差があり 、韓国語と英語のプロンプトの構造によってトークン消費量が異なる場合があります。このような違いを理解すれば、プロジェクトの言語と作業特性に合った最適なモデルを選択することができます。
この記事では、GPT o1、GPT-4o、GPT-4o Mini、GPT-4 Turboの性能、使用適性、トークンコストを比較し、効率的なトークンの使い方を 確認することができます。 OpenAI APIを長期的に使用する予定の 方や、自動化を始めたばかりの方は、 各モデルの違いを理解し、プロジェクトに合った最適なモデルを選択するのに 役立つ情報だと思います。
英語プロンプトトークン 66 韓国語プロンプトトークン76
トークナイザー open aiトークン計算機 :“https://platform.openai.com/tokenizer”
GPT 01、GPT-4o、GPT-4o mini、GPT-4 turboモデルの特徴比較 モデル名 性能 トークンコスト (入力/出力、100万トークンあたり)計算速度 使用目的 o1 高度な推論能力を備えたモデルで、複雑な問題解決に最適化されています。 $15.00 / $60.00 低速 科学、コーディング、数学など、高度な精度と推論能力を必要とする作業。 GPT-4o テキスト、画像、音声を処理できる多目的高性能モデル。 $5.00 / $15.00 普通 様々な作業に適した汎用モデル。 GPT-4o mini 軽量化されたモデルで、高速で費用対効果が高く、ビジョン機能付き。 $0.15 / $0.60 高速 簡単な作業、リアルタイム処理、費用対効果が重要なプロジェクト。 GPT-4 turbo GPT-4oより2倍速く、コストは半分。 $10.00 / $30.00 非常に速い 大規模な応答生成、反復作業、APIの使用など。
1️⃣ GPT o1
特徴 ：最も正確な推論能力を提供し、高度に複雑なタスクで最高のパフォーマンスを発揮します。適切なタスク ：科学論文の作成、複雑なアルゴリズムの設計、法律文書の草案作成。概要 : 精度と正確さを必要とするプロジェクトに最適です。
GPT o1 は、GPTの高度な推論能力を備えたモデルで、複雑な問題解決に最適化されています。2025年1月25日現在、現存するgptモデルの中で最も性能が高く、高度な精度が必要な作業に適しています。
複雑なデータ分析、研究論文の作成、コーディングアルゴリズムの設計など、高難易度の作業を処理する際に主に使用されます。科学論文の作業や複雑なアルゴリズムの問題解決、法律文書のドラフト作成などの使用に便利です。 API呼び出しは比較的遅く、高いコストがかかるため、正確性と品質が最優先されるプロジェクトで使用されます。
GPT o1 APIのコストは100万トークンあたり$15.00(入力)/$60.00(出力)使用され、速度は遅い 方です。 ………………..
2️️⃣ GPT-4o
特徴 : 多目的高性能モデルで、様々な作業でバランスの取れた性能を提供します。適切な作業 ：ブログ作成、翻訳、マーケティングコンテンツ制作、中程度の難易度の分析作業。概要 : 複数の作業に活用できる汎用モデル 。
GPT-4oモデルは、テキスト、画像、音声を処理できる多目的高性能モデルです。様々な作業に適しており、中程度の難易度の作業で優れた性能を発揮します。
GPT-4o は、一般的にテキスト生成、画像説明、翻訳、ブログ、YouTubeスクリプト、メール原稿生成、広告文言生成など、マーケティングコンテンツ制作など様々な作業に適したモデルです。 API使用時の呼び出し速度は現在適度なレベルであり、高品質の作業と経済的コストのバランスを必要とする場合に使用されます。
GPT-4o APIの費用は100万トークン当たり$5.00(入力)/$15.00(出力)で使用でき、速度は普通です。
3️⃣ GPT-4o mini
特徴 : 単純作業に最適化された軽量化モデルで、迅速かつ低コストで簡単な作業処理が可能。適切な作業 : リアルタイムのFAQボット、ソーシャルメディアのキャプション生成、簡単な応答処理。概要 ：簡単な作業とリアルタイム処理のための経済的な選択 。
GPT 4o-miniモデルは、4oの軽量化されたモデルで、シンプルなタスクに最適化され、迅速な応答速度と費用対効果を提供します。
迅速なレスポンスと低コストが要求されるタスクに適しています。リアルタイムチャット応答、簡単なFAQボット、ソーシャルメディアキャプションの作成など、簡単な作業を迅速に処理する際に使用。API呼び出し速度が非常に速く、費用対効果が高いため、大規模プロジェクトやリアルタイムサービスに多く使用されています。
GPT-4o miniのコストは100万トークンあたり$0.15(入力)/$0.60(出力)であり、速度は非常に速い方です。
4️⃣ GPT- turbo
特徴 : 速い処理速度と準拠した性能を兼ね備え、大量作業に最適化されたモデル。適切な作業 : 大規模なデータ処理、反復作業、リアルタイム応答システム。概要 : 速度が重要な作業で性能とコスト効率のバランスを提供。
GPT- turboモデルは、 GPT – 4oより2倍速く、半分のコストで高速かつ大規模な作業で効率的で、リアルタイム処理が重要な場合に適しています。
大量データ処理、リアルタイムサービス、迅速な応答速度を必要とする作業に適して います。API呼び出し速度が最も速く、コストも効率的なので、反復的な作業や大規模なユーザー応答システム(APIベース)で使用。例えば、電子商取引顧客サポートシステムや大規模なデータ同期作業に適しています、
GPT- turboのコストは100万トークンあたり$10.00(入力)/$30.00万(出力)で、速度は非常に速い方に 属します、
GPT o1、GPT-4o、GPT-4o Mini、GPT-4 Turboの 性能による比較1️⃣ 精度と推論能力
o1 > GPT-4o > GPT-4-Turbo > GPT-4o Mini 説明：
2️⃣ コスト効率性
GPT-4o Mini > GPT-4o > GPT-4-Turbo > o1 説明：
3️⃣ 速度
GPT-4o Mini ≥ GPT-4-Turbo > GPT-4o > o1 説明：
モデル選択ガイド 複雑な問題解決と高い精度が必要なタスクに最適です 。
o1 を選択してください。
使用例：科学論文の作成、高度なデータ分析、法律文書の草案作成。
理由：精度と推論能力が最も重要な場合に適しています。
幅広いタスクに対応する汎用モデル 。
GPT-4oが適しています。
使用例：ブログコンテンツの作成、画像説明、翻訳、メール草案作成。
理由：汎用的に様々な作業で優れた性能を発揮。
費用対効果と迅速なレスポンスが重要なシンプルなタスク。
GPT-4o Miniをご検討ください。
使用例：FAQボットの運営、ソーシャルメディアのキャプション作成、ライブチャット。
理由：低コストと速い処理速度で簡単な作業を効果的に処理。
大規模なタスクとリアルタイム処理が必要な場合。
GPT-4o Turboを選択してください。
使用例：大量データ処理、リアルタイムAPI応答、反復作業。
理由: 高速性と経済性で大規模な作業に最適。
CHAT GPT (OPEN AI )APIトークン OpenAIのトークンシステムでは、韓国語と 英語は 別々に処理されます。トークン数は言語の構造と単語の長さによって異なるため、同じ長さの文章でも言語によって使用されるトークン数が異なります。以下で韓国語と英語のトークンシステムの違いを説明します。 まず、open aiのapiが文字を読み取るトークンの概念から確認した後、トークンのコストと使用事例、api使用時のコストを減らすためのヒントに関する内容を確認します。
トークンとは？
OpenAIのモデルでは、トークンは テキストデータを処理する最小単位です。
1つのトークンは約1つの単語または数文字で 構成されます。
例:“ChatGPT is great!” → 6トークン。
例:“こんにちは、GPTです。” → 約9～ 11トークン。 例： “こんにちは、GPTです。” → 約9～11個のトークン。
韓国語と英語のトークンの違い 1) 英語 (English)
英語は単語と単語の間に空白があり、文法構造が単純なので、一文で使用されるトークン数が比較的少ないです。
例:
文:“Hello, how are you doing?”
トークン:7個
“Hello”, “,”, “how”, “are”, “you”, “doing”, “?”
2) 韓国語 (Korean)
韓国語は調査(例:”은”,”은”,”을”)と語尾の変化(例:”합니다”,”해요”)が多く、単語が長くなる傾向があります。
モデルは韓国語を処理する際にも単語を細かく分割してトークン化するため、同じ文の英語翻訳よりも多くのトークンを消費します。
例:
文:“こんにちは、今日はとても良い天気ですね。”
トークン：13～15個
“こんにちは”, “しなさい”, “,”, “今日”, “天気”, “行く”, “本当”, “良い”, “はい”, “ヨ”, “.”
韓国語と英語のトークン数比較
韓国語は、調査、語尾の変形、単語の合成などにより、同じ内容の文章が英語より1.5倍から2倍ほど 多くのトークンを消費することがよくあります。
比較例:
英語:“I love learning AI.” → 5トークン。
韓国語:“私はAIを学ぶのが好きです。” → 約12～14個のトークン。
トークンコストの計算の違い
OpenAI APIはトークン数に応じてコストが算出されるため、韓国語での作業は英語での作業よりもコストが高く なる可能性があります。
例えば、GPT-4-Turboの場合:
入力コスト : $0.0015/1K tokens出力費用 : $0.002/1K tokens韓国語で長い文章を生成すると、英語よりもコストが高くなる可能性が あります。
実際の使用例
英語 ：短い文章の生成、技術文書の作成、API応答の最適化に効率的。
例:“Write a summary of this report.” → 約6トークン。
韓国語 : 顧客サービス応答、翻訳、ユーザーインターフェイステキストの生成に使用。
例:“このレポートの要約を書いてください。” → 約12～ 15トークン。 → 約12～15個のトークン。
韓国語と英語のAPIを最適化するためのヒント
簡潔なリクエスト ：韓国語は長くなるほどトークン消費が増えるので、簡潔で明確なリクエストを作成する。
例: “レポートの要約を作成してください”(O) → “このレポートを基に、詳細かつ徹底した要約を作成してください”(X)
出力の長さ制限 : リクエストの出力トークン数を明示的に制限する。
翻訳作業時 ：英語でリクエストして、翻訳結果だけを韓国語で受け取ることでトークンを節約できます。
結論 OpenAIは様々なAIモデルを通じてユーザーに幅広い選択肢を提供します。o1、GPT-4o、GPT-4o Mini、GPT-4 Turboは、 それぞれの特徴と強みを基に特定のプロジェクトに適した活用が可能です。
o1は、 最も精密な推論能力と高度な複雑性を要求する作業に適しており、高いコストと比較的遅い速度を許容できる場合に適しています。一方、GPT-4oは 汎用モデルとして様々な作業でバランスの取れた性能を提供し、GPT-4o Miniは 単純な作業とリアルタイム応答に最適化された低コストモデルです。GPT-4 Turboは 速い処理速度と大規模な作業で優れた効率を提供します。
特に、Make.comとOpenAI APIを活用した 自動化では、モデル選択と最大出力トークンの設定が コスト削減の鍵となります。例えば、GPT-4oとGPT-4o Miniは出力コストに25倍の 差があるため、プロジェクトの特性と作業難易度に応じて適切なモデルを選択することが重要です。例えば、SNSを発行する場合、テキストの数を減らすために、gpt-4o miniを使用し、ブログを発行する場合、正確で深みのある情報を伝達するためにgpt-4oのモデルを使用します。
また、韓国語と英語のトークン処理方法の違いは、 作業のコスト効率に重要な要素として作用します。韓国語は英語よりも約1.5～2倍のトークンを消費する傾向があるため、簡潔なリクエストと出力の長さ制限により、コストを最適化することができます。
