モデルをよりアクセスしやすくするために、OpenAIはセカンダリタスクのコストを削減するソリューションであるが、リソースの応答性とアクセシビリティを妥協する必要があるソリューションを発表します。
TL;博士
- Openaiは、Flex Processing、APIオプションでコストを削減しますが、応答時間が長くなり、中断の可能性があります。
- 価格はO3およびO4-MINIモデルの2つで分割されているため、オプションは緊急のタスクではなく手頃な価格です。
- O3モデルへのアクセスには、レベル1〜3のユーザーのID検証が必要になりました。
二次タスクに対するより手頃な価格のオファー
フレックス処理特にモデル評価、データ濃縮、非同期ワークロードなどの二次タスクで、OpenAI AIモデルの使用をよりアクセスしやすくするように設計されています。 Flexのおかげで、Openaiは緊急のニーズを持つユーザーをターゲットにしており、より競争力のある価格から利益を得ることができます。このアプローチは、即時の回答を必要としない人のコストを軽減することを目的としています。したがって、非批判的なタスクに高い価格を支払う代わりに、ユーザーはより経済的なソリューションを選択できますが、パフォーマンスの点で妥協することができます。
O3およびO4-MINIモデルの大幅な節約
OpenaiFlex ProcessingでO3およびO4-MINIモデルを大幅に使用するコストを削減します。 O3モデルの場合、価格は標準的な関税10ドルと比較して100万ドルあたり5ドルに切り替え、40ドルと比較して100万ドルの外出トークンに切り替えられます。 O4-MINIの場合、削減も同様に重要であり、1.10ドルと比較して100万ドルあたり0.55ドル、出口トークンの2.20ドル、4.40ドルと比較して2.20ドルです。これらのより手頃な価格は、主に、許容可能な実行の品質を維持しながら、時間に敏感でないタスクを実行しようとするユーザーを対象としています。
速度と可用性の妥協
ただし、これらの節約には価格が付いています。それは、より長い応答時間とリソースの利用不能の可能性のある期間です。このオプションを選択することにより、ユーザーは即時の応答性保証を持たないことを受け入れる必要があります。これは、タスクが時間に敏感である人にとって欠点となる可能性があります。ユーザーは、速度が重要な基準ではない場合にFlexを選択することにより、期待と優先順位を適応させる必要があります。この妥協は、速度が厳格な要件ではないプロジェクトにとって有利です。
Googleとの競争とアクセスポリシーへの影響
Flex Processingの発売は、より手頃なモデルを開始したGoogleのような他の企業とのますます激しい競争の文脈で介入します。たとえば、Googleが最近発表しましたジェミニ2.5フラッシュ、モデルに相当または優れたパフォーマンスを提供する推論モデルdeepseekR1ですが、トークン低下による低コストで。この競争に直面して、Openaiは柔軟で安価なオプションでオファーを強化しますが、新しいアクセス条件を課すことにより。これから、ユーザー階層のレベル1から3のユーザーは、特定のモデルにアクセスするためのID検証を実行する必要があります。これは、乱用を制限し、適合サービスを確保するための尺度です。
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