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OpenAIの新モデル「GPT-4.5」について調査してみました

AI LLM LLMs 調べてみた 生成AI

こんにちは。AIエンジニアリングGの矢澤です。

先日、昔遊んでいたゲームに関する動画を見ました。 昔のゲームは、ハードウェアに関する制約がある中でメモリを効率化したりCPUの強さを調整するために、様々な工夫を行っていたという話を聞いたことがあります。 現在は当時よりもAIや画像処理などの技術が向上していると思うので、リメイク版が出たらファンにとって喜ばしいことだと思いました。

AIについて、最近GPTモデルの最新版であるGPT-4.5が公開されました。 GPT-4.51はOpenAIが2024年後半にリリースした最新のLLMモデルで、GPT-4系の従来モデルファミリー（GPT-4、GPT-4oなど）よりも良い回答を行えるようです。 特に、正確な回答が求められるような知識系の質問に強いようで、これまで課題であったハルシネーションや信頼性に関する点が改善されています。 社内環境で確認したところ、Azure OpenAI（以降AOAI）の一部リージョン（スウェーデン中部）で、プレビュー版が使用できるようになっていました。 そこで今回は自己学習も兼ねて、Web上の記事などを参考にGPT-4.5について調べ、動作確認を行ってみました。

GPT-4.5について

初めに、GPT-4.5の特徴や従来モデルとの差異を簡単に説明したいと思います。 主に参考にした記事は以下の3つです。

GPT-4.5は、従来のGPT-4やGPT-4oから進化したモデルであり、今後リリース予定のGPT-5とGPT-4の中間に位置づけられる存在です。 処理可能なトークン数（12.8万）や出力トークン数（16,384）、学習データの対象期間（～2023年10月）は4oと同等ですが、コンテキスト長や内部のアルゴリズムが変わっています。2

また、OpenAI社のモデルは他にもあり、例えばo3はAIエージェントのように自律して行動できるものの、価格が高く使用制限があるなどの特徴があります。 更にGPT-4シリーズとしては、コンテキスト長などが大幅に改善されたGPT-4.1や応答速度が速いo4-miniなども先日発表されました。 記事にあったフローチャートが分かりやすかったので、以下に転載します。

  • サクサク動いて、作業の流れを止めたくない → GPT-4o
  • 情報を整理したり、考えを構造化したい → GPT-4.5
  • 壁打ちや戦略思考、自分のモヤモヤを整理したい → o3
  • コード・図・UI系の作業をAIに任せたい → o4-mini-high
  • とにかく速く、軽い処理をさばきたい → o4-mini

このように場面に応じて様々なモデルが用意されていますが、本記事ではあくまでGPT-4.5にフォーカスして説明したいと思います。

長所

  • 知識の正確性：特にテキスト中心の業務処理や研究支援において、より正確な情報を提供できる
  • 誤情報の減少：ハルシネーションの発生率が大幅に減少し、より信頼できる情報を提供できる
  • 安全性の向上：より安全に使えるように、AIの動作ルールが強化された

上記のような回答が可能となった要因として、GPT-4.5では従来モデルのように文書を分割して処理するのではなく、入力された文書を一度に処理しているとのことです。3 これにより、前後の文脈が失われずに一貫した文脈理解が可能となり、論文などの大規模文書の解析に役立ちます。

また、同様に内容の整合性や根拠の明示が強化されており、ビジネスや教育の分野でもより一貫性の高い出力が得られるようになりました。

更に推論力・知識の接続性・情報再構成能力が優れているため、学習データ自体は2023年10月までであっても、文脈や追加の情報を適切に活用できることが期待されます。 そのため、RAGのように外部情報を組み合わせて最新知識を補うことで、より実用的な応答を生成できるようになります。 セッション内での文脈保持能力も強化されており、業務システムやインタラクティブなチャットボットのような長時間の対話においても、安定した応答が得られるようです。

ある記事では、GPT-4.5は「法務・契約文書の解析と要約」や「社内ドキュメントの整備・ナレッジベース化」、「マーケティング文書・ホワイトペーパーの作成支援」などの領域に向いているという意見もありました。 別の記事の表現として、GPT-4oは「バランス型の万能タイプ」で「軽快な仕事人」、4.5は「ガチで深掘る参謀タイプ」で「静かな切れ者」というものもありましたが、やはり正確な知識や深い思考が求められる分野で役立つというのは共通の見解のようです。

短所

一方、4oで可能となったマルチモーダル性（音声入出力）や感情認識についてはGPT-4.5で対応しておらず、テキストまたは画像の入出力のみとなっています。

また一部の記事では、人間らしい対応やクリエイティブな作業に強いという情報もあったのですが、別の記事では逆に4oの方が優れているという記事もあり、意見が分かれるようです。 Azureの説明には「GPT-4.5-preview は、深い世界の知識を持ち、ユーザーの意図をより深く理解した最新の汎用モデルであり、クリエイティブなタスクやエージェント的なプラニングに適しています。」とあり、創作系のタスクにも強いことが伺えます。 質問内容にも依ると思うので明確な判断は難しいですが、本記事の後半に実験結果を載せているので参考にしていただければ幸いです。

また、精度が向上したといってもAIによって100%正しい答えを返すことは不可能なので、人間によるチェックやユーザーへの案内が必要な点はこれまでと同じになります。

プライバシーに関しては、AOAIでの使用に限れば入力内容が学習データとして利用されることがないので比較的安全です。 ただし、OpenAIのモデルを直接使う場合はGPT-4oなどと同様にサーバーを経由して処理されるため、個人情報や機密情報を入力しないように注意が必要です。 OpenAIモデルに関して付け加えると、現在公式のGPT-4.5はOpenAI API経由でのみ利用可能で、ChatGPT内ではChatGPT Plusに加入するとプレビュー版が使えるようです。

価格、使用制限

AOAIでのGPT-4.5の価格を以下に載せます。

GPT-4.5の使用料（出典：Azure OpenAI Service の価格）
通常利用（従量課金）での値段は100万トークンの入出力あたり約3万円で、GPT-4o（約2,000円）の15倍、GPT-4o mini（約100円）の300倍と比較的高めの価格設定です。 そのため、頻繁にAPI実行されるToCチャットボットや大規模な業務システムでは、基本的に4oや4o-miniなどを使うのが良さそうだと思いました。 一方で、少人数向けの社内ボットや個人の論文・文献調査などの正確な回答が欲しい場面や、4oで十分な結果が得られなかった時に、切り札として4.5を使うと良さそうです。

また、グローバル標準（Enterpriseレベル）のリソースでは、クォータ制限として1分あたりのトークン数（TPM）が200K、要求数が200までに制限されています。 TPMについてはモデルのプロイ時に、1K~200Kの範囲で個別に設定することも可能です。 更に、OpenAIのGPT-4.5では週50回前後の使用に制限されているようで、Azureリソースについても同様かもしれません。4

ちなみにOpenAI社の公式モデルはPlusユーザーにならないと使えませんが、AOAIのモデルはAzureアカウントがあればPlusに登録しなくても使用できます。

性能

記事によると、GPT-4.5とGPT-4oのタスクごとの性能は以下のようになっているようです。

GPT-4.5, 4oの性能比較（出典：【GPT-4.5】とは？GPT-4oと徹底比較）
回答自体の正解率に加えて、ハルシネーション率や数学能力などが大きく改善していることが確認できます。

処理速度については、従来モデルよりも少し遅めとなっています。 実際にDatabricksノートブックからAOAIのモデルを呼び出し、「CCCMKホールディングス株式会社について、日本語1000文字程度で説明してください」という質問で処理速度を計算したところ、GPT-4oは約9秒なのに対してGPT-4.5は約23秒かかりました。5 そのため、個人利用として多くのアイデアを何度も壁打ちしたい場合や、プログラミング補助などでサクサク利用したい場合は、4oを使った方が良いかもしれません。6

使い方

AOAIでのGPT-4.5の使い方は、これまでと同じです。

AzureポータルなどでAOAIのリソースを作成（または既存リソースにアクセス）し、AI Foundryの画面上でモデル（プレビュー版）を選択してデプロイすれば、すぐに利用できます。 デプロイの詳細として、モデルバージョン（＋自動更新設定）やトークンレート（1K～200K/1分）、コンテンツフィルター（DefaultV2）を設定します。 また、余談として日本リージョンのAOAIではGPT-4.5はすぐに利用できず、Microsoftへの申請が必要となるようです。

以下は、同画面の「チャット プレイグラウンド」でデプロイ済みのモデルにプロンプトを入力して回答させている例です。

チャットプレイグラウンドでのモデル実行

PythonなどのプログラムからAPIとして呼び出す際には、モデルの名称として上記のデプロイ名（「gpt-4.5-preview」など）を指定し、ポータルなどで取得できるAPIキーを付与すればOKです。

client = AzureOpenAI(
  api_key={上記リソースのキー},  
  api_version="2024-12-01-preview",
  azure_endpoint={上記リソースのURL}
)

response = client.chat.completions.create(
    model={上記モデルのデプロイ名},
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは、OpenAIによってトレーニングされた大規模言語モデル「GPT-4.5」です。"},
        {"role": "user", "content": "あなたのモデル名は何ですか？"}
    ]
)

もちろん日本語での入出力や、GPT-4oやtext-embeddingなど従来のモデルによる処理と組み合わせて使うことも可能です。

実験

ここからは、実際にGPT-4.5で質問に対する回答を行い、4oの結果と比べてみたいと思います。 実験は、全てAzure AI Foundryのチャットプレイグラウンド上で行いました、 またモデルの基本性能を見るため、システムプロントはシンプルに「あなたは優秀なAIアシスタントです」とし、チャットの履歴は毎回の質問後に削除するようにしました。

知識系スキル

まずは、答えが一つとなるような知識系の質問に対する回答能力を見るため、令和6年度の大学入学共通テストの一部を使って応答を確認してみました。

国語

質問

【】内に相当する漢字を含むものを、次の①～④のうちから一つ選べ。
・【ケイ】サイ

①名著に【ケイ】ハツされる
②連絡事項を【ケイ】シュツする
③方針転換の【ケイ】キになる
④一族の【ケイ】ズを作る

回答（GPT-4o）

「【ケイ】サイ」に相当する漢字は「掲載」です。したがって、正しい選択肢は次の通りです。

②連絡事項を【ケイ】シュツする

「掲載」の「載」が使用されているのはこの選択肢です。

掲載の「載」となっていますが、選択肢の番号自体は正しい回答が選択されました。

回答（GPT-4.5）

正解は、③方針転換の【ケイ】キになる です。

【ケイ】サイは「掲載」と書きます。
①啓発（けいはつ）…「啓」の字
②掲出（けいしゅつ）…「掲」の字
③契機（けいき）…「契」の字
④系図（けいず）…「系」の字

「掲載」の「載」を含むものは、①～④の中にはありません。
しかし、問題文の【ケイ】サイは「掲載」であり、「載」の字を含む語を選べという問題でないなら、次に示された①～④の漢字の中から、「掲載」の「掲」「載」のいずれかと同じ漢字を含む言葉を選ぶことになります。

①啓発（啓）…「啓」は「掲載」と異なる
②掲出（掲）…「掲」は「掲載」の「載」と異なる（掲と載は別字）
③契機（契）…「契」は「掲載」と異なる
④系図（系）…「系」は「掲載」と異なる

このままでは「掲載」の「載」の字を含むものが①～④にないため、別の可能性を考えます。
問題文は【ケイ】サイの「ケイ」と同じ漢字を含むものを選べと言っています。「掲載」の「ケイ」は「掲」ではなく「掲」ではなく「掲示」の「掲」とは異なり、「掲」と「載」の二字熟語ですから、「ケイ」は「掲」の字です。
したがって、「掲載」の「ケイ」と同じ漢字「掲」を含む語句を選ぶ必要があります。

この条件を満たすのは、②連絡事項を【ケイ】シュツする（掲出）です。

したがって、正しい解答は
②連絡事項を【ケイ】シュツする
です。

最終的な回答は合っていますが、初めに③を正解と言ったり、掲載の「掲」ではなく「載」について話したりと、やや考えすぎな印象があります。

数学

質問

以下の不等式を満たす整数nを答えよ。
・n < 2√13 < n + 1

回答（GPT-4o）

与えられた不等式は ( n < 2\sqrt{13} < n + 1 ) です。この不等式を満たす整数 ( n ) を求めます。

まず、( 2\sqrt{13} ) を計算します。
[
\sqrt{13} \approx 3.605
]
したがって、
[
2\sqrt{13} \approx 2 \times 3.605 = 7.21
]

この値を用いて不等式を考えると、
[
n < 7.21 < n + 1
]

この条件を満たす整数 ( n ) は ( n = 7 ) です。したがって、求める整数 ( n ) は 7 です。

推論の流れも最終的な回答も合っています。

回答（GPT-4.5）

与えられた不等式は、

[
n < 2\sqrt{13} < n + 1
]

です。

まず、(2\sqrt{13})の近似値を求めます。

[
2\sqrt{13} \approx 2 \times 3.6056 = 7.2112
]

したがって、不等式は次のようになります。

[
n < 7.2112 < n + 1
]

この不等式を満たす整数 ( n ) は、

[
n = 7
]

となります。

答え：
[
n = 7
]

基本的な流れは4oと同じですが、細かい部分で√13の有効桁数を1つ多く計算し、より厳密に回答しています。

英語

質問

以下の英文を読み、解答番号1にあてはまるものとして最も適当な選択肢を①～④から選びなさい。

You are studying English at a language school in the US. The school is planning an event. You want to attend, so you are reading the flyer.
---
The Thorpe English Language School International Night
Friday, May 24, 5 p.m .- 8 p.m. Entrance Fee: $5

The Thorpe English Language School (TELS) is organizing an international exchange event. TELS students don't need to pay the entrance fee. Please present your student ID at the reception desk in the Student Lobby.

. Enjoy foods from various parts of the world
Have you ever tasted hummus from the Middle East? How about tacos from Mexico? Couscous from North Africa? Try them all!

· Experience different languages and new ways to communicate
Write basic expressions such as "hello" and "thank you" in Arabic, Italian, Japanese, and Spanish. Learn how people from these cultures use facial expressions and their hands to communicate.

· Watch dance performances
From 7 p.m. watch flamenco, hula, and samba dance shows on the stage! After each dance, performers will teach some basic steps. Please join in.

Lots of pictures, flags, maps, textiles, crafts, and games will be displayed in the hall. If you have some pictures or items from your home country which can be displayed at the event, let a school staff member know by May 17!
---
To join the event free of charge, you must [1]
① bring pictures from your home country
② consult a staff member about the display
③ fill out a form in the Student Lobby
④ show proof that you are a TELS student

回答（GPT-4o）

To join the event free of charge, you must [1]④ show proof that you are a TELS student.

The flyer states that TELS students don't need to pay the entrance fee and should present their student ID at the reception desk in the Student Lobby. Therefore, showing proof that you are a TELS student is the correct answer.

正しい選択肢とその根拠が示されていますが、日本語で質問したにも関わらず英語で回答が返ってきました。

回答（GPT-4.5）

正解は④です。

【解説】
問題文に「To join the event free of charge（無料でイベントに参加するためには）」とあります。文中のイベント案内には次のように書かれています：

"TELS students don't need to pay the entrance fee. Please present your student ID at the reception desk in the Student Lobby."

訳：「TELSの学生は入場料を払う必要はありません。学生ロビーの受付で学生証を提示してください。」

つまり、「TELSの学生」である証明（学生証）を提示すれば、無料になるということです。

選択肢の内容：
① 母国の写真を持参する
② 展示物についてスタッフに相談する
③ 学生ロビーで用紙に記入する
④ TELSの学生であることの証明を提示する

以上より、正解は④です。

英文の内容を理解した上で、正しい解答を日本語で導き出しています。

クリエイティブスキル

続いて、GPT-4.5が苦手と言われるクリエイティブ系の回答能力についても、いくつかの質問で確認してみました。

歌詞生成

質問

以下の「Vポイント」サービスに関する説明を基に、PRに使えるようなテーマ曲を作成してください。
---
Vポイントとは、2024年4月22日にTポイントと統合され、新たに生まれ変わった共通ポイントのことです。
SMBCグループ各社のお取引や、全国のVポイント提携店、そしてVisa加盟店での利用で貯まり、お買い物や景品交換、手数料割引などに使えるサービスです。
---

回答（GPT-4o）

もちろんです！以下は「Vポイント」サービスのPRに使えるテーマ曲のアイデアです。
 
タイトル：新たな未来へ - Vポイントのテーマ

1番：
新しい扉が開く
2024年、未来が輝く
Tポイントと手を取り合い
生まれ変わるVポイント

サビ：
Vポイント、広がる世界
使えば使うほど、笑顔が増える
全国どこでも、あなたと共に
夢を叶える、その力に

2番：
買い物も、景品も
手数料割引、便利な毎日
SMBCの信頼と共に
どこでも貯まる、その喜び

サビ：
Vポイント、広がる世界
使えば使うほど、笑顔が増える
全国どこでも、あなたと共に
夢を叶える、その力に

ブリッジ：
Visa加盟店での買い物も
いつでも、どこでも、手軽に貯まる
新しい価値を、あなたの手に
未来へ続く、その道を

アウトロ：
新たな未来へ、Vポイント
共に歩む、その日々を
あなたの笑顔、私たちの誇り
Vポイントで、つながる未来
 
この曲は、Vポイントの利便性と新しい価値を強調し、利用者がどこでも簡単にポイントを貯めて活用できることを伝える内容になっています。明るくポジティブなメロディをイメージしていただければと思います。

Vポイントの特徴を踏まえつつ、タイトルやフルコーラス分の歌詞を作成してくれました。

回答（GPT-4.5）

【タイトル】『つながるVポイント ～未来へつなぐ、笑顔のポイント～』

（Aメロ）
毎日の暮らしのなかで
貯めて 使って 広がる笑顔
新しい明日へつながる
うれしいポイント それがVポイント

（Bメロ）
街中で ショッピング
オンラインでも手軽に
いつでも どこでも
あなたと共に歩んでいこう

（サビ）
Vポイント さあ一緒に
ポイント貯めて 使って笑顔
Vポイント もっと便利に
みんなの暮らしを ハッピーに

（Cメロ）
Visaでも Tポイントでも
統合して 生まれ変わった
SMBCの安心と
楽しさを ひとつにしたんだよ

（サビ・繰り返し）
Vポイント さあ一緒に
ポイント貯めて 使って笑顔
Vポイント もっと身近に
みんなの暮らしを ハッピーに

（アウトロ）
未来へつながるVポイント
みんなの笑顔をつなぐポイント
新しい毎日、始まるVポイント
さあ、一緒にVポイント

こちらもVポイントの長所をアピールしながら、4oとは異なる構成で素敵な歌詞を提案してくれています。

ブログのアイデア出し

質問

私は、マーケティング・ソリューション事業を行う企業で働くAIエンジニアです。
社外向けの技術ブログを書くにあたり、斬新で画期的なアイデアを5つ出してください。

回答（GPT-4o）

技術ブログのための斬新で画期的なアイデアを以下に示します。これらのアイデアは、マーケティング・ソリューション事業におけるAIの活用に焦点を当てています。

AIによるパーソナライズ広告の未来:
最新のAI技術を利用して、ユーザーの行動や興味をリアルタイムで分析し、それに応じたパーソナライズ広告を瞬時に生成するシステムの紹介。広告の内容をユーザーの感情やコンテキストに合わせて動的に変更する技術の解説。

AIを活用した感情分析とマーケティング最適化:
ソーシャルメディアやカスタマーサービスのデータをAIで分析し、顧客の感情を理解することで、マーケティング戦略をリアルタイムで調整する方法。感情分析ツールの実例と、それがどのようにキャンペーンの成功率を向上させるかを探る。

生成AIによるクリエイティブコンテンツの制作:
生成AI（例えば、GPTやDALL-Eなど）を利用して、広告キャンペーンのクリエイティブコンテンツを自動生成するプロセス。これにより、広告のターゲティングやA/Bテストの効率がどのように向上するかについての考察。

AIとブロックチェーンの融合によるデータプライバシーの強化:
AIを活用したマーケティングがどのようにブロックチェーン技術と結びつき、消費者データのプライバシーを保護しながらも効果的なキャンペーンを実現するかについての探求。これにより、透明性と信頼性がどのように向上するかを解説。

AIとAR（拡張現実）の統合による次世代広告体験:
拡張現実技術とAIを組み合わせた新しい広告体験の可能性。例えば、ARを通じてユーザーがインタラクティブに商品を試すことができる仕組みや、AIがリアルタイムで顧客の反応を分析し、広告を最適化する手法についての考察。

これらのアイデアは、AI技術がマーケティング業界をどのように変革し、消費者とのインタラクションを強化していくかを示すものです。各トピックについて具体的な事例や技術的な側面を掘り下げることで、読者に深い洞察を提供できるでしょう。

個人的にも興味深いアイデアを具体的に提案してくれました。

回答（GPT-4.5）

マーケティング・ソリューション企業のAIエンジニアとして、社外向けに技術ブログを書く際の斬新で画期的なアイデアを5つご提案します。

1. 「生成AI × マーケティング」実践ガイド：AIが描く未来の広告クリエイティブ
ChatGPTやStable Diffusionなどの生成AI技術がマーケティング業界に与える影響を解説。
実際のプロジェクトで生成AIを用いて制作した広告素材やコンテンツを紹介し、具体的な成果や改善ポイントを示す。
生成AI導入時のベストプラクティスや注意点をまとめ、マーケターが安心して活用できる方法を提供する。

2. デジタルマーケティングにおける「感情AI（Emotion AI）」活用最前線
顧客の表情や言葉遣い、テキストデータから感情を認識・分析するAI技術のマーケティング活用法を紹介。
感情AIを用いたブランドロイヤルティ向上や顧客体験の改善事例を具体的に提示。
AIモデルの開発プロセスや、感情の識別精度を向上させるための工夫を技術的に解説。

3. マーケティング効果を可視化する「AI×デジタルツイン」活用術
店舗やイベント空間、ECサイト上のマーケティング施策をデジタルツイン技術を使って仮想空間上で再現。
仮想空間内でAIモデルを活用し、顧客行動予測、パーソナライゼーション施策の効果測定を行うアイデアを紹介。
AIを活用したデジタルツインの開発方法や具体的な成果事例を紹介し、マーケティング施策のROIを可視化する方法を提示。

4. AIエンジニアが解説する「マーケティングに効くChatbotの次世代進化論」
従来のシンプルなチャットボットを超えた、インタラクティブかつ文脈理解型の高精度AIチャットボットの開発ノウハウを紹介。
マーケティングにおいて、どのような技術的工夫が顧客満足度やコンバージョン率を向上させるかを明確にする。
実際に行ったA/Bテストや導入企業の実績を交えて技術的な改善点を具体的に解説。

5. 個人情報保護時代のデータレスマーケティング：「プライバシー保護AI」の最前線
個人情報保護規制が強化される中で、AIを活用しながらもプライバシーを保護する最新手法（差分プライバシー、連合学習、合成データ生成など）を紹介。
AIエンジニア視点で、プライバシー保護AIの仕組みや具体的な実装方法を解説し、マーケターが安心してAIを活用できる環境整備のヒントを提供。
具体的

出力トークンの制限に引っかかってしまったようですが、より詳細な説明とともにアイデアを挙げてくれています。

総括

全体を通して、GPT-4o自体の性能が元々高いので、4.5にしたからといって劇的に変化するとは言えない結果となりました。 しかし、GPT-4.5は全体的に痒いところに手が届く回答（日本語で質問すると日本語で返してくれる、アイデアをより細かく説明してくれる、など）だと感じました。 一方で国語や数学の例のように、必要な情報以上を返してしまう可能性もあるので、シンプルな回答が欲しい場合はややオーバースペックかもしれません。

まとめ

このように、GPT-4.5は特に知的業務において正確で詳細な回答が可能ですが、費用はGPT-4oやGPT-4よりも高く、シンプルさや処理速度、音声対応などにおいて欠点があります。 モデルの数字が大きいものが必ずしも上位互換となっているわけではなく、それぞれ向き不向きがあるので、用途に応じて使い分けると良さそうです。 今後も様々なモデルを実際に触ってみて、回答内容や使い心地を確認してみたいと思います。

  1. 厳密にはモデルファミリーの名称が「GPT-4.5」で、OpenAI APIのモデル名は「gpt-4-5」として提供されています↩
  2. OpenAIのGPT-4.5は2024年3月までのデータで学習されているようですが、Azureのドキュメントでは2023年10月までとなっており、AIに「あなたはいつまでのデータで学習されていますか？」と尋ねた場合、その旨が返ってきます↩
  3. GPT-4や4oも入力トークン数は同じ（12.8万）ですが、学習データのコンテキスト長が64,536トークンとなっており、これにより一貫性が失われることがありました↩
  4. MicrosoftのドキュメントやAI Foundryのデプロイ画面などを確認しましたが、該当の記載は見つかりませんでした↩
  5. GPT-4oについては10回の平均値を計算し、GPT-4.5については連続で実行するとエラーが頻発するため1回のみ測定しました↩
  6. さらに高速な処理が求められる場合は、4o-miniや4o-mini-highなどのモデルを使うことも考えられます↩