OpenAIがo3の価格を80%引き下げ

• OpenAIがo3モデルの価格を80%引き下げ
• 今回の値下げにより、スタートアップやIT業界でのo3活用コスト負担が大幅に軽減
• AIサービス開発者にとって、より経済的な選択肢を提供
• 市場競争の激化と、より迅速なAI導入環境の整備に期待
• モデル活用の活発化により、エコシステム拡大の加速が見込まれる

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OpenAI o3価格80%引き下げのニュース

• OpenAIがo3モデルの価格を従来比で80%引き下げる方針を発表
• これにより、スタートアップ、中小企業、個人開発者は、これまでよりも低コストでo3モデルのAPIを利用できるようになった
• AI活用の参入障壁が下がることで、さまざまなAIアプリケーションやサービス開発の可能性が高まる
• 今回の価格政策は、AI市場における競争を促進し、技術の迅速な普及にとって有利な環境づくりに寄与
• 今後、ディープラーニングアルゴリズムの効率化や大規模AIサービス開発において、コスト削減効果による追加的なイノベーションを牽引する可能性が確認された

[GN⁺]

Hacker News の意見

• 自分の経験に基づいて、ひとつ注意点を共有したい。OpenRouter にすでにクレジットがあったので o3 を有効化しようとしたが、「OpenAI では o3 API を使うには直接 API キーを提供する必要がある」というメッセージが表示された。そこで OpenAI アカウントで API クレジットを 20 ドル購入し、新しい API キーと o3 モデルで Aider を起動した。リクエストを送ると、「o3 を使うには組織の認証が必要です。組織を認証するにはリンク先の Verify Organization をクリックしてください」というエラーが出た。だんだんイライラしてきて、OpenAI に戻って Verify Organization をクリックすると、実際には第三者の Persona を通じて本人確認を行う必要があった。「Start ID Check」をクリックすると、Persona による個人情報および生体情報の収集・利用、そしてそのデータが 1 年間保管されるという案内が表示された。単に API アクセスに数ドル使おうとしただけなのに、突然、自分の生体情報を世界最大の AI 企業とその提携先に提供しろと求められることになった。返金をどう受ければいいのかも分からない
  • 自分も以前、別の AI 企業から返金を受けられず、カリフォルニア州司法長官事務所に連絡して返金を解決したことがある。こういう形で、決済後に追加要件を突きつけるようなやり方は正さないといけないと思う。それと、個人情報としてすでに名前、住所、カード情報を取っているのに、なぜ電話番号まで要求するのか疑問だ。全員に電話番号を求める理由を知っている人がいれば聞きたい
  • Sam Altman は実際、本人確認のために生体情報を収集する暗号資産企業 Worldcoin を運営しているのではなかったか、という疑問が浮かぶ。見覚えのある話だ Worldcoin 情報
  • ここ 1 か月くらいでほとんど同じ話を見た気がして、デジャヴを感じる。あるいは、何か別の事情があるのではと思ってしまう
  • 実際のところ、本人確認を試せるだけでもあなたはむしろ幸運だと思う。自分は何か月も「セッション期限切れ」エラーしか出ず、サポートもまったく返事をくれない
  • ちょうど同じ時期に、KYC（顧客確認）の要求と、OpenAI がすべてのログを保存している点が並行して出てきている
• 最近の OpenAI は「怠ける」ようになった気がする。質問してもファイル全体や修正内容を直接出さず、「こうすべきです」と言うだけで、実際にやってもらうにはさらに 2〜3 回は頼まないと実行しない。deepseek ではこういう現象を見ない。リソース節約のためにこう答えているのか気になる
  • OpenAI の社員です。私たちのモデルがときどき怠けることがあるのは事実です。意図したものではなく、今後はもっと良いモデルを提供する予定です。Netflix で働いていたときも、質の低い推薦を意図的に出しているのではという似た疑いがあったが、実際には製品の完成度はそう簡単には上がらないからです。結局、完璧な製品を作るのは本当に難しい
  • 最近、化学計算関係で「X 対 Y のグラフを作って」と頼んだら、返ってきたのは長々しい説明だけで、「グラフが必要なら言ってね！」で終わることがあった。ちょっと笑ってしまった
• どうすれば o3 モデルが quantized（低精度化）版ではないと分かるのか疑問だ。各社がベンチマーク結果だけ良く見せておいて、実際には徐々に quantize（Q8 から Q6、Q4 など）して性能を落としている可能性もあるのではと思う。gpt-4-turbo が急いで出てきたのも、こういうやり方だったのではないかと疑っている。実際に使ってみるとオリジナルの GPT-4 よりいまひとつだったし、turbo や 4o でもベンチマークだけに注力していたのではないか。実際は性能が落ちているのに、ユーザーには良くなったように認識されている
  • これは実際に各社がやっている手法だろうし、オリジナルの o3 を o3-pro としてリブランドしたのだと思う
  • いつも新しいモデルは最初は良いのに、だんだん結果が悪くなっていく気がする。以前は悪い出力を fine-tuning で消そうとして性能まで下げたのだと思っていたが、今は quantizing のせいではないかとさらに疑ってしまう
  • OpenAI で働いているが、モデルは同一で、quantizing や小細工はしていない。API で開発者に予告なくモデルを変更することは決してない。ChatGPT では、ユーザーにバージョン番号を出し続けるのが煩雑なので、やや不明瞭な形で更新されることはあるが、それでも完全に黙って変えるわけではない。ChatGPT Release Notes にすべてのモデル更新を公開している。ただし、chatgpt-4o-latest ポインタだけは例外的に事前告知なしで変える
  • 公式発表メールでは、「OpenAI o3 の価格を 80% 引き下げ、入力 100 万トークンあたり 2 ドル、出力 100 万トークンあたり 8 ドルにした。推論スタックのみを最適化したため、同じモデルのまま安くなった」と説明していた
  • 発表直後、o3 で毎秒 700 トークン以上の速度が出ていたので、本当に quantized 版ではないのか疑わしくなる 関連リンク
• ChatGPT Plus ユーザー向けに、o3 関連の週間メッセージ割り当ても一緒に増えたのか気になる。実際の経験では、o4-mini と o4-mini-high は有用性の面で o3 にかなり劣っており、o3 はレート制限があるため主に o4-mini 系列ばかり使うことになる。この構造自体が「OpenAI の think モデルは競合に後れを取っている」という印象をさらに強めている
  • 自分も o3 のかなり厳しいレート制限を経験したし、o4-mini-high もかなり良いと感じたが、それでもやはり o3 をもっと使いたい。この発表で割り当ても増えていてほしい
• Google も AI 分野で急速に追いついてきている。ほんの数か月前までは DeepSeek が本命だったのに、この分野は本当に進化が速い
  • 多くの人の認識では、Google Gemini モデルが SOTA（State Of The Art、最高性能）だという評価で、コーディングタスクでは Claude もかなり優秀だと思う
  • ここ数か月は Google のモデルばかり使ってきたが、ChatGPT は今では優しすぎて中身が薄いと感じる。冒頭や末尾だけでなく、回答の途中にも空疎な言い回しが多く、実質的な情報が少ない。スタイルを変えてくれと頼むと、今度は技術用語ばかり乱発する傾向もある
  • DeepSeek が期待されたのは、モデルを直接ダウンロードできたからだ。ただ、Gemini 2.5 以降は 3 位の座から大きく抜け出せていないように見える
• OpenAI がなぜ o3 の利用に「組織」認証（州発行の身分証明書の要求）を必要とするのか理解できない
  • 試す必要すらないと助言したい。多くの人が認証プロセスに失敗しており、二度目のチャンスもないという報告が多い 事例1 事例2 事例3 事例4 事例5 事例6 事例7
  • DeepSeek R2 が OpenAI モデルで学習されるのを防ぐ目的もあるのではないかと思う
• LLM には強固な競争優位（モート）がなく、キャッシュを燃やしているだけだという評価もあるが、OpenAI の現状はかなり心強いと思う。年換算売上 100 億ドルを発表し、今年 3 月の資金調達では企業価値が 3,000 億ドルに達した。50 億ドルの赤字を出したものの、売上は 30 倍成長し、アクティブユーザーは 5 億人超に達している。この成長ぶりは、初期の Uber が急成長と巨額投資を経て収益化に向かっていた姿を思い出させる
  • 問題は、売上が増えるとコストも一緒に増える構造だということだ。普通は規模を拡大するほど単価が下がるが、OpenAI は利用が増えるほど計算コストもそのまま増える。付加的な収益源が増えない限り、規模の経済は弱い。例として Netflix も似た状況だ。持続的な収益性の達成は難しいと思う
  • 体感としては、OpenAI は先行者利益を持っているので、自分も月額課金を維持しており、わざわざ複数の選択肢を渡り歩いたり切り替えたりするつもりはない。今後市場が落ち着き、価格競争が激しくなれば喜んで乗り換えるつもりだ。結局のところ、主要な収益源がアプリ利用者なのか API プランなのかによって、先行者利益の持続性は変わってくる。信頼性やブランド名を除けば、周囲の利用者も複数の代替案を適切に使い分けている雰囲気だ
  • 結局、LLM の価格は永遠に下がり続け、無料モデルだけが生き残るという意味で、OpenAI の競争力（モート）は弱い。「考えるモデル」だけでは複雑な問題を解決できず、過大評価されている面もあると思う
  • 「モートはない」という主張には同意しない。チャットデータなどのユーザー相互作用データは、それ自体が非常に価値がある
  • OpenAI の成長だけを見れば心強いのは確かだが、ChatGPT など AI 企業の社会的インパクトまで考えると、そこまで明るい話ではないと思う。たとえばオンラインストアには無意味な AI 生成コンテンツが大量に流れ込み、購買体験も悪化している。ChatGPT に過度にのめり込んだ一部の人々の間では、実際の友人や家族との関係がおかしくなったり、離婚に至ったりするような奇妙な行動も見られる。教育現場でも乱用による混乱が深刻だ。Uber の成長と同じく、OpenAI の成功が社会に必ずしも良い効果だけをもたらすとは思わない
• o3 モデルは現在の最高クラスのモデルのひとつで、価格も Claude や Gemini と同等かそれより安い。競合に息つく暇も与えない感じだ
  • Gemini も同程度の水準で、ときにはそれ以上に良いので、その選択も合理的だと思う。o3-pro はその中でも一段上かもしれない
• 昔は Google 検索の性能がひどくなるまで何十年もかかったが、今では AI モデルの性能が壊れるまで数日で済むという驚くべき時代だ
• おそらく o3-pro のリリースにも、そうした理由が関係しているのかもしれない