GPT-4o mini活用ガイド：最強コスパAIモデルの使いこなし方

GPT-4o miniのスペック

GPT-4o miniが得意なタスク

実装例：大量テキスト分類

from openai import OpenAI
import json

client = OpenAI()

def classify_texts(texts: list) -> list:
    """GPT-4o miniで大量テキストを分類"""
    results = []
    for text in texts:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-4o-mini",
            messages=[
                {
                    "role": "system",
                    "content": "テキストをpositive/negative/neutralに分類してJSON形式で返してください"
                },
                {"role": "user", "content": text}
            ],
            response_format={"type": "json_object"},
            max_tokens=50
        )
        result = json.loads(response.choices[0].message.content)
        results.append(result)
    return results

# 1000件のレビューを分類しても数セントで完了
reviews = ["素晴らしい製品です", "期待はずれでした", ...]
classifications = classify_texts(reviews)

他の軽量モデルとの比較

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