OpenAI: GPT-4.1 と OpenAI: o3 はどちらも OpenAI が制作し、api14 を通じて提供されるテキストモデルです。GPT-4.1 は 2025 年 4 月 14 日に登場し、o3 はその 2 日後の 2025 年 4 月 16 日に続きました。どちらも画像、テキスト、ファイルの入力を受け取り、テキストを出力するため、異なるモダリティを専門とするものではありません。意味のある違いは、どのように動作するように作られているかにあります。GPT-4.1 は非常に大きなコンテキストウィンドウを持つ汎用モデルであり、o3 は推論コントロールを公開する推論モデルです。
最も明確な能力の違いは推論です。o3 は include_reasoning パラメータと reasoning パラメータをサポートしますが、GPT-4.1 はサポートしないため、モデルに答える前に問題を考え抜かせたい場合には o3 が適しています。代わりに GPT-4.1 は temperature と top_p をサポートします。これは o3 には記載されていないサンプリングコントロールであり、出力の決定性や多様性をより細かく制御できます。もう一つの大きな差はコンテキストです。GPT-4.1 は約 100 万トークンを保持し、o3 は約 20 万トークンを保持するため、より大きなコンテキストでは GPT-4.1 が大差で勝ります。どちらも tools、tool_choice、response_format、structured_outputs、seed、max_tokens を受け付けるため、関数呼び出しと構造化出力はどちらでも利用できます。価格については、入力も出力もほぼ同じであるため、コストはここでの決定要因ではありません。
ほとんどの日常的な作業では、GPT-4.1 を選んでください。長い文書、大規模なコードベース、または 20 万トークンを超える複数ファイルのコンテキストを投入する場合、この 2 つの中でそれに収まるのは GPT-4.1 だけです。temperature や top_p を調整したい場合、または推論のオーバーヘッドなしで高速な汎用呼び出しを単純に望む場合にも、より良い既定の選択です。意図的な推論から恩恵を受けるタスクでは o3 を選んでください。多段階の数学、厄介な論理、微妙な不具合のデバッグ、またはモデルが答えを確定する前に考えるべき計画などです。プロンプトが短く、難しい部分が入力の量ではなく思考そのものである場合、o3 が自然な選択です。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、同じように動作します。ゲートウェイは OpenAI 互換だからです。既存の OpenAI クライアントを api14 のベース URL に向け、リクエストを chat completions エンドポイントに送信し、model フィールドを設定します。2 つの間の唯一の変更はその文字列です。GPT-4.1 には openai/gpt-4.1 を、o3 には openai/o3 を使用します。messages、tools、response_format、その他の共有パラメータは変更なしで引き継がれるため、切り替えは書き直しではなく 1 行の編集です。o3 の推論コントロールを使用する場合は、それらのパラメータを o3 の呼び出しにのみ追加し、temperature または top_p に依存する場合は、それらを GPT-4.1 の呼び出しに残してください。
それでも、もう一方のモデルの方が適している場合があります。すでに推論パラメータを中心に構築しており、短いプロンプトでその動作を望むなら、GPT-4.1 の方がコンテキストが大きくても、呼び出すべきは o3 です。逆に、非常に大きなファイルや長い文字起こしを渡し、それでもサンプリングコントロールを望むなら、GPT-4.1 が依然として正しい選択です。どちらもほぼ同じ価格で、同じ入力と出力のモダリティを共有しているため、判断は通常、コストではなく、コンテキストサイズと推論を望むかどうかに帰着します。