GPT-5.4とはどんなモデル？公開日と使える場所を整理
GPT-5.4はいつ、どこで公開された？
室谷代表取締役まず前提を揃えておくと、GPT-5.4は2026年3月5日に公開されたモデルなんですよね。ChatGPTとAPIとCodex、この3つで同じタイミングだったのが特徴で。
テキトー教師DotAI 認定講師同時、というのが現場だと大きいんですよ。ChatGPTで触って「これ業務で使いたい」となったときに、APIでも同じ名前で待ってるわけですから。
室谷代表取締役そうそう。業務用途、いわゆるprofessional workを狙って設計されてて、推論とコーディングとエージェント型のワークフローを1本にまとめたフロンティアモデル、という位置づけなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのがそこで。「万能モデルが1個出た」と捉えるより、仕事の流れを丸ごと任せる前提のモデルだと理解したほうが腹落ちするんですよね。
ChatGPT・API・Codexでそれぞれ何が変わった？
室谷代表取締役入口ごとに顔が違うので、そこは分けて押さえたほうがいいんですよね。ChatGPTでは「GPT-5.4 Thinking」という名前で入ります。
Plus・Team・Proのユーザーが使える形ですね。
Plus・Team・Proのユーザーが使える形ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師名前が変わるのが最初の引っかかりで。チャットの中で選ぶ名前と、APIで指定する名前は別物なんですよ。
室谷代表取締役APIはそのまま gpt-5.4 と gpt-5.4-pro という2本立て。ここは後で料金の話をするので、今は「2階層ある」だけで十分です。
テキトー教師DotAI 認定講師Codexはコーディングの現場なんですね。GPT-5.4自体がコーディング能力としてGPT-5.3-Codexの力を取り込んでる、という説明でしたから、Codex側から見ると中身が厚くなった形です。
GPT-5.4 Pro、mini、nanoとの関係を先に押さえる
室谷代表取締役で、家族構成を先に頭に入れておくと迷わないんですよ。3月5日にGPT-5.4とGPT-5.4 Proが同時に出て、3月17日に小型のminiとnanoが追加された、という順番です。
テキトー教師DotAI 認定講師名前だけ並べると「どれが上なの」ってなるんですけど、上か下かではなく用途が違うんですよね。Proはより深く考える方向、miniとnanoは軽く速く回す方向。
室谷代表取締役使える場所も揃ってなくて。miniはAPIとCodex、それにChatGPTでも使えるんですけど、nanoはAPI限定なんですよね。
経営目線で言うと、こういう足場の切り方がそのまま「どこに何を載せるか」の設計に効いてくるので。
経営目線で言うと、こういう足場の切り方がそのまま「どこに何を載せるか」の設計に効いてくるので。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど。だから最初に全部を同列で比較しようとすると混乱するわけですね。
まずは自分の入口がどこなのかを決めるのが先、と。
まずは自分の入口がどこなのかを決めるのが先、と。
何が新しくなった？Tool search・Computer use・100万トークン・精度の話
Tool searchはトークン消費をどう変える？
室谷代表取締役Tool search、地味に一番効くやつなんですよ。ツール定義を最初から全部プロンプトに積まないで、必要になった時点で検索して会話に足す仕組みで。
36のMCPサーバーと250タスクを使ったMCP Atlasベンチマークで、同じ精度を保ったまま総トークン使用量が47%減ったと発表されてます。
36のMCPサーバーと250タスクを使ったMCP Atlasベンチマークで、同じ精度を保ったまま総トークン使用量が47%減ったと発表されてます。
テキトー教師DotAI 認定講師そこなんですよね。ツールを何個も繋いだ瞬間に、頼んでもいない定義だけで文脈が埋まっていく感覚があって。
初めて触る人は「繋ぐほど賢くなる」と思いがちなんですけど、実態は逆で圧迫するんですよ。
初めて触る人は「繋ぐほど賢くなる」と思いがちなんですけど、実態は逆で圧迫するんですよ。
室谷代表取締役経営目線で言うと、トークンはそのまま原価なので47%は無視できない数字で。ツールを足すほど重くなる構造に歯止めが入るのは、エージェントを業務に組み込む側としてはかなり大きいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師しかも精度を落とさずに、というのがミソで。削るために雑に捨ててるわけじゃない、という点は押さえておきたいです。
Computer useで何ができるようになった？
室谷代表取締役Computer useは、OpenAI初のネイティブにコンピュータを操作できる汎用モデルなんですよ。スクリーンショットを見てマウスとキーボードを動かす。
OSWorld-Verifiedの成功率が75.0%で、GPT-5.2が47.3%、人間が72.4%なので数字上は人間を上回ってます。
OSWorld-Verifiedの成功率が75.0%で、GPT-5.2が47.3%、人間が72.4%なので数字上は人間を上回ってます。
テキトー教師DotAI 認定講師数字だけ見ると劇的ですよね。ただ現場感覚で言うと、画面を見て操作する系は想定外のダイアログが1枚挟まるだけで崩れがちなんです。
75%は、4回に1回は失敗するという読み方もできますし。
75%は、4回に1回は失敗するという読み方もできますし。
室谷代表取締役そう、そこは冷静に見たほうがいい。WebArena-Verifiedは67.3%でGPT-5.2の65.4%からほぼ横ばいなんですよね。
伸びが大きいのはOnline-Mind2Webのほうで92.8%。
伸びが大きいのはOnline-Mind2Webのほうで92.8%。
テキトー教師DotAI 認定講師画像入力のディテールに「original」が増えたのも効いてるんでしょうね。細かいUIの文字を読む用途では、解像度を落とさず渡せるかどうかが勝負なので。
最大100万トークンのコンテキストはどう使う？
室谷代表取締役APIのgpt-5.4とgpt-5.4-proは1,050,000トークンのコンテキストで、最大出力が128,000トークン。Codexでも100万トークンが試験的にサポートされてます。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、ですよね。
室谷代表取締役そう。標準の272Kを超えるリクエストは使用量制限上「通常の2倍」としてカウントされる。
それにOpenAIのMRCR v2の8ニードルだと、64K〜128Kは86.0%取れてるのに、512K〜1Mまで伸ばすと36.6%まで落ちる。入ることと読めることは別なんですよ。
それにOpenAIのMRCR v2の8ニードルだと、64K〜128Kは86.0%取れてるのに、512K〜1Mまで伸ばすと36.6%まで落ちる。入ることと読めることは別なんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師資料を丸ごと渡せば賢くなる、と最初は思うんですけど、遠くのページはほぼ忘れてる感じになるんですよね。長文は分割して渡す前提で設計したほうが安全です。
ハルシネーションはどれくらい減った？
新機能・性能のアップデート比較
Tool search
- ツール定義を最初から全部プロンプトに積まず、必要時に検索して会話に追加
- MCP Atlasベンチマーク(36サーバー・250タスク)で同じ精度を保ち総トークン使用量47%減
- トークンは原価なので47%減は経営的に大きい
- 精度を落とさず削減
Computer use
- OpenAI初のネイティブにコンピュータを操作できる汎用モデル
- スクリーンショットを見てマウスとキーボードを操作
- OSWorld-Verified成功率75.0%(GPT-5.2は47.3%、人間72.4%)
- WebArena-Verifiedは67.3%でGPT-5.2の65.4%からほぼ横ばい
- Online-Mind2Webは92.8%
- 画像入力のディテールにoriginalが追加
室谷代表取締役事実誤りを指摘したプロンプト集合での評価で、個々の主張が誤っている確率がGPT-5.2比で相対33%低い、回答全体に誤りを含む確率が相対18%低い。数字としては明確に良くなってます。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ18%のほうが小さいのが曲者で。1箇所でも滑れば回答全体がアウトになるので、長く喋るほど当たりやすいんですよ。
室谷代表取締役業務で使う側からすると、その1箇所を潰す確認コストが乗るんですよね。精度が上がってもファクトチェックの工程は残る前提で、そこ込みでROIを置いてます。
テキトー教師DotAI 認定講師減ったぶん、人間がどこを見るかの優先順位づけが上手くなる必要がある、という感じですね。
GPT-5.2やGPT-5.3-Codexと比べて、どれくらい進化したのか
知識労働の成果物（GDPval）と投資銀行モデリングの数字
室谷代表取締役GDPval、GPT-5.4が83.0%でGPT-5.2の70.9%から跳ね上がってるんですよね。44職種の専門家の成果物と比べて勝った割合がこれ・・・率直に言うと、ホワイトカラーの単価構造を疑う数字です。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、数字より「投資銀行のスプレッドシート」のほうが刺さるんですよ。GPT-5.2が68.4%で、GPT-5.4が87.5%。
表計算の組み立てが一気に実務レベルへ寄った印象です。
表計算の組み立てが一気に実務レベルへ寄った印象です。
室谷代表取締役プレゼンも、人間の評価者の68.0%がGPT-5.4のほうを好むと。資料づくりを時給で換算すると、ここは無視できないラインなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、これは「評価軸に沿った成果物」の話なので。中身の意思決定まで置き換わるわけじゃない、というのは押さえておきたいところです。
コーディング系ベンチマークの比較
室谷代表取締役コード方面はSWE-Bench ProでGPT-5.4が57.7%、GPT-5.3-Codexが56.8%、GPT-5.2が55.6%。差が小さいんですよ。
ここは劇的に変わるというより、詰めの勝負になってる。
ここは劇的に変わるというより、詰めの勝負になってる。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。初めて触る人は数字だけ見て「5.4にすれば全部よくなる」と思いがちなんですけど、そうでもなくて。
Terminal-Bench 2.0だとGPT-5.3-Codexが77.3%で、GPT-5.4の75.1%を上回るんです。
Terminal-Bench 2.0だとGPT-5.3-Codexが77.3%で、GPT-5.4の75.1%を上回るんです。
室谷代表取締役ターミナル操作みたいな職人的な領域は、Codex系の専用モデルが残ってるわけですね。汎用に統合したと言いつつ、得意分野は分かれてる。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。道具を1本にまとめたからといって、全部の場面で最速になるわけじゃない。
そこが選択を難しくしてる部分ですね。
そこが選択を難しくしてる部分ですね。
Computer useとWeb調査ではどう変わった？
室谷代表取締役Computer useは、GPT-5.4がOpenAIで初めてネイティブ対応した汎用モデルなんですよね。OSWorld-Verifiedで75.0%、GPT-5.2が47.3%で、人間が72.4%だから人間を超えてます。
テキトー教師DotAI 認定講師画面を見てマウスとキーボードを動かす、というやつですね。WebArena-Verifiedは67.3%で、GPT-5.2の65.4%からの伸びは控えめ。
ここはまだ発展途上というか。
ここはまだ発展途上というか。
室谷代表取締役調査系は強いんですよ。BrowseCompが82.7%でGPT-5.2比+17ポイント、Online-Mind2Webは92.8%。
リサーチ業務のROIで見ると、こっちのほうが効くかもしれない。
リサーチ業務のROIで見ると、こっちのほうが効くかもしれない。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「ブラウザ操作を任せたい」なんですけど、先に効くのは調べるほう、という順番になりそうですね。
逆にGPT-5.4が劣る領域はどこ？
室谷代表取締役さっき出たTerminal-Bench 2.0がその代表で。あとは長文ですね。
OpenAI MRCR v2の8-needleで、512Kから1Mの帯になると36.6%まで落ちるんですよ。
OpenAI MRCR v2の8-needleで、512Kから1Mの帯になると36.6%まで落ちるんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師100万トークン載せられるからといって、その全域で同じ精度が出るわけじゃない、と。最初に戸惑うのがまさにそこで、「入る」と「読める」は別なんですよね。
室谷代表取締役あと、GPT-5.4 Proが常に上位というわけでもない。GDPvalは通常版83.0%に対してProが82.0%ですから。
高いほうを選べば安心、という話にはならない。
高いほうを選べば安心、という話にはならない。
テキトー教師DotAI 認定講師全能ではない進化の形、という言い方がしっくりきます。使いどころを分けて持つのが前提なんですね。
ChatGPTでGPT-5.4を使うには？プラン別の利用条件
無料版とGoはどこまで使える？
室谷代表取締役無料版とGoの扱い、けっこう誤解されてるんですよね。GPT-5.4 Thinkingそのものが開いてるわけじゃない、という点が。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんです。無料版とGoの人は「+」メニューの中にある「Thinking」からGPT-5.4 miniを使う形になります。
初めて触る人が最初に戸惑うのはまさにそこですね。
初めて触る人が最初に戸惑うのはまさにそこですね。
室谷代表取締役つまり無料枠で触れてるのはminiで、フルのThinkingではない、と。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。それ以外のプランの人でも、Thinkingがレート制限に達したときの受け皿としてminiに切り替わる、という動きになります。
Plus・Team・Proで使えるモデルはどう違う？
プラン別 GPT-5.4 利用条件
| プラン | 無料版・Go | Plus・Team | Pro | Enterprise・Edu |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.4 Thinking | × | ○ | ○ | ○ |
| GPT-5.4 mini | ○ | △ | △ | △ |
| GPT-5.4 Pro | × | × | ○ | ○ |
| 利用開始の条件 | 「+」メニューのThinkingから | 2026年3月5日から利用可 | 2026年3月5日から利用可 | 管理者設定で早期アクセスを有効化 |
室谷代表取締役有料側の整理をしておくと、2026年3月5日からPlus・Team・ProでGPT-5.4 Thinkingが使える、がスタート地点です。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで一番混ざりやすいのがProプランですね。Thinkingは使えるんですけど、GPT-5.4 ProそのものはProプランとEnterpriseの話で、Plusには含まれていません。
室谷代表取締役名前が同じで中身が別物、という一番ややこしいやつです。契約前に見るべきはそこなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でも「PlusだとProが選べない」という点が落とし穴になりやすいですね。
EnterpriseとEduは管理者設定から
室谷代表取締役EnterpriseとEduは順番が違って、管理者設定から早期アクセスを有効化する形なんですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうです。個人が勝手に切り替える話ではなくて、組織の管理者が設定を開けて初めて使える、という流れになります。
現場でよく聞くのは「自分だけモデル一覧に出てこない」という相談ですね。
現場でよく聞くのは「自分だけモデル一覧に出てこない」という相談ですね。
室谷代表取締役これ、統制の話なんですよ。誰がモデルを有効化する権限を持つのかを先に決めておかないと、部門ごとにバラバラに開いていく。
中小規模の組織でも同じ順番で動くと思います。
中小規模の組織でも同じ順番で動くと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師なるほど、設定というより運用の設計に近いんですね。
「PlusならProも無制限」は誤り
室谷代表取締役ここははっきりさせておきたいんですけど、PlusでGPT-5.4 Proが無制限に使える、というのは違います。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。Plusで使えるのはGPT-5.4 Thinkingで、ProはProプランとEnterpriseの話です。
しかもレート制限という考え方があるので、「無制限」という言葉自体が合わないんですよね。
しかもレート制限という考え方があるので、「無制限」という言葉自体が合わないんですよね。
室谷代表取締役短く要約された情報ほど、この一段が落ちやすい。契約判断に直結するので、公式のモデル一覧で確認するのが結局一番速いです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。自分が使いたいモデル名が、契約中のプランの一覧に出ているかどうか。
そこで見るのが確実だと思います。
そこで見るのが確実だと思います。
GPT-5.4 Proは何が違う？料金と「常に上位とは限らない」理由
ProのAPI料金はどれくらい高い？
室谷代表取締役Proの料金、入力が100万トークンあたり30ドル、出力が180ドルなんですよ。通常版が2.50ドルと15ドルなので、素直に12倍ですね・・・
テキトー教師DotAI 認定講師12倍って聞くと身構えますよね。しかもProはキャッシュ入力が用意されていないので、同じ長いプロンプトを何度も投げる使い方だと、そこが効いてきます。
室谷代表取締役そうなんです。長い資料を毎回読ませるような使い方だと入力側のコストが重くなるし、出力180ドルも地味に怖くて。
長文を一気に書かせると、リクエスト回数が少なくても金額が跳ねる感覚です。
長文を一気に書かせると、リクエスト回数が少なくても金額が跳ねる感覚です。
テキトー教師DotAI 認定講師よく聞くのが「迷ったらProにしておけば安心」という選び方なんですが、そこは一回立ち止まったほうがいいですね。
Proが勝つタスク、通常版が勝つタスク
GPT-5.4 Proと通常版の比較
GPT-5.4 Pro
- 入力: 100万トークンあたり30ドル
- 出力: 180ドル
- キャッシュ入力なし
- ARC-AGI-2: 83.3%
- FrontierMath Tier4: 38.0%
- ブラウズ系: 89.3%
- GDPval: 82.0%
- 投資銀行アナリスト相当のスプレッドシート評価: 83.6%
通常版
- 入力: 2.50ドル
- 出力: 15ドル
- (Proの12倍の料金差)
- ARC-AGI-2: 73.3%
- FrontierMath Tier4: 27.1%
- ブラウズ系: 82.7%
- GDPval: 83.0%
- 投資銀行アナリスト相当のスプレッドシート評価: 87.5%
室谷代表取締役公式ベンチマークが面白くて。ARC-AGI-2は通常版73.3%に対してProが83.3%、FrontierMathのTier4も27.1%対38.0%でProが上なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師難問を解かせる系はProの独壇場ですね。粘って探索するほど差が出るタスクなんだと思います。
ブラウズ系も82.7%対89.3%でProが上回ってます。
ブラウズ系も82.7%対89.3%でProが上回ってます。
室谷代表取締役ところがGDPvalは通常版が83.0%でProが82.0%、投資銀行アナリスト相当のスプレッドシート評価も87.5%対83.6%で通常版が勝つんです。ここがこのモデルの面白いところで。
テキトー教師DotAI 認定講師「上位モデルなら全部勝つ」と思い込むと外す典型ですね。知識労働の成果物を問うタスクでは、通常版のほうが素直に強い。
どういう場面でProを選ぶべき？
室谷代表取締役経営目線で言うと、切り分けは「その仕事が探索的か、成果物の整形か」で分けるのが実務的かなと。深く粘らないと解けない問題だけProに投げる。
テキトー教師DotAI 認定講師最初から全部Proで回すと、コストだけ先に膨らんで精度は上がらない、という残念な形になりがちです。まず通常版で試して、詰まったものだけ上に逃がす。
室谷代表取締役12倍という値段を踏まえると、リクエスト全体の一部だけProに振り分ける設計にするのが筋がいいですよね。全部置き換える発想だと請求額がえらいことになる。
テキトー教師DotAI 認定講師API料金の全体像—入力・出力・長文課金・mini/nanoまで
gpt-5.4の基本料金とGPT-5.2との差
室谷代表取締役gpt-5.4のAPI、入力が100万トークンあたり2.50ドル、出力が15ドルなんですね。GPT-5.2は入力1.75ドル・出力14ドルなので、入力は上がって出力はほぼ横並び。
キャッシュ入力は0.25ドルで、GPT-5.2の0.175ドルから上がってます。
キャッシュ入力は0.25ドルで、GPT-5.2の0.175ドルから上がってます。
テキトー教師DotAI 認定講師数字を並べるとこうですね。
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| gpt-5.4 | $2.50 | $0.25 | $15 |
| gpt-5.4-pro | $30 | 設定なし | $180 |
| gpt-5.4 mini | $0.75 | 記載なし | $4.50 |
| gpt-5.4 nano | $0.20 | 記載なし | $1.25 |
テキトー教師DotAI 認定講師出力15ドルだけ見ると高く感じるんですけど、実際は入力の方が量が膨らむじゃないですか。キャッシュが効けば0.25ドルまで落ちるので、そこを使い分けられるかで請求額がまるで変わってきます。
室谷代表取締役経営目線で言うと、キャッシュヒット率って技術課題じゃなくてコスト設計なんですよね。同じプロンプトを毎回投げる作りになってる時点で、もう負けてる。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人は出力トークンだけ見がちで、プロンプト側の設計で費用が決まる感覚が抜け落ちるんですよ。
272Kトークンを超えるリクエストはどう課金される？
室谷代表取締役1.05Mコンテキストのモデルは、272Kを超える入力があるセッションだと入力2倍・出力1.5倍になる。しかも標準でもBatchでもFlexでも同じ扱いなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師ここ、最初に戸惑うのが「超えた分だけ割増」じゃないところなんですよ。セッション全体が対象になるので、一度ドカンと入れると全部に効いてくる。
室谷代表取締役だから巨大な資料を1回で読ませるより、272K以下に切って投げた方が安いという判断になる。長文を入れる前に、どこで切るかを決めておく。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは「全部突っ込めばいい」と思って請求で驚くパターンですね。長距離では精度も落ちるという評価もあるので、値段と品質の両面で切り分けが要ります。
Batch・Flex・優先処理・リージョンで料金はどう変わる？
室谷代表取締役標準の半額になるのがBatchとFlex、逆に2倍になるのが優先処理。リージョン処理は10%上乗せ。
この4つで単価が最大4倍まで動くんですよね。
この4つで単価が最大4倍まで動くんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師半額は大きいですね。夜間に流せば済む処理を日中に投げてるのは、たぶんもったいない。
室谷代表取締役これ、仕分けの問題なんですよ。人を待たせる仕事と、裏で回して朝に見る仕事を分けるだけで原価が変わる。
料金の前提も動き続けてて、GPT-5.6 Lunaが80%値下げされた話もありますから、OpenAI、GPT-5.6 Lunaを80%値下げ＆高速モード追加あたりは追いかけておいた方がいい。
料金の前提も動き続けてて、GPT-5.6 Lunaが80%値下げされた話もありますから、OpenAI、GPT-5.6 Lunaを80%値下げ＆高速モード追加あたりは追いかけておいた方がいい。
テキトー教師DotAI 認定講師その時点の最安を探すより、どの処理をどこに流すか決めておく方が効きますね。
miniとnanoの料金、それぞれ何に向く？
室谷代表取締役miniが入力0.75ドル・出力4.50ドルでコンテキスト400k、nanoが入力0.20ドル・出力1.25ドル。桁が2つ違うので、同じ会話の中で役割を分けた方がいい。
テキトー教師DotAI 認定講師miniはCodexでサブエージェントとして使うと割り当て量がGPT-5.4の30%で、コストは3分の1ほどで済むという説明でした。コードベース検索や大きなファイルのレビューを並列で回す向きですね。
室谷代表取締役nanoはAPI限定で、分類や抽出みたいに数を撃って安く回す用途。上位に判断させて下位に手を動かさせる分担が、うちでも一番しっくりくる形です。
テキトー教師DotAI 認定講師全部を一番高いモデルでやる必要はない、と気づけると一気に楽になりますね。
業務で具体的に何ができる？資料作成・コーディング・調査の使いどころ
スプレッドシートもプレゼンも「成果物」で測られている
室谷代表取締役スペックの話だけだと実感が湧かないので、業務のどの作業に効くのかを見ていきたいんですよね。OpenAIのGDPvalという、44職種の知識労働の成果物を評価する指標だと、GPT-5.4は83.0%で業界専門家に勝っていて、GPT-5.2の70.9%から大きく上がってる・・・
テキトー教師DotAI 認定講師投資銀行のアナリスト相当のスプレッドシートを作らせる社内ベンチマークでも87.5%で、GPT-5.2は68.4%でした。初めて触る人は「表が埋まる」ことを期待しがちなんですけど、実際は式の組み方や前提の置き方まで作るイメージなんですよ。
室谷代表取締役プレゼンは、人間の評価者の68.0%がGPT-5.2よりGPT-5.4の資料を好むと答えてる。たたき台の質が上がるだけでレビューの往復が減るので、経営目線だとそこが地味に効きます。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ知識のカットオフが2025年8月31日なので、直近の数字は自分で渡す前提にしたほうがいいです。ここ、ハマる人多いんですよ。
コーディングは「Codexと分担する」前提で見る
室谷代表取締役コーディングはSWE-Bench ProでGPT-5.4が57.7%、GPT-5.3-Codexが56.8%でほぼ並ぶんですよね。逆にTerminal-Bench 2.0は75.1%で、Codexの77.3%に負けてる。
全部の指標で上、ではないんですよ。
全部の指標で上、ではないんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、ターミナルを延々叩く系はCodexのほうが安心、という使い分けが起きますね。Codexは/fastモードで生成速度が最大1.5倍になるので、待ち時間が減るだけでも体感が変わります。
室谷代表取締役並列で回すなら、大きいGPT-5.4が計画と最終判断を持って、GPT-5.4 miniがコードベース検索や大きいファイルのレビューを並列で拾う形が向いてる。miniに振ると割り当て量はGPT-5.4の30%で、コストは約3分の1。
人数が少ないチームほどこの配分は現実的です。
人数が少ないチームほどこの配分は現実的です。
テキトー教師DotAI 認定講師全部を一番高いモデルに投げない、という設計なんですね。
Web調査と、画面を触るエージェント型の作業
室谷代表取締役調査系はBrowseCompが82.7%でGPT-5.2から+17ポイント、Proは89.3%。ツールを跨ぐToolathlonも54.6%で、GPT-5.2の46.3%から上がってます。
テキトー教師DotAI 認定講師Computer useが入ったのも大きいですよね。スクリーンショットを見てマウスとキーボードを操作する。
OSWorld-Verifiedで成功率75.0%、人間の72.4%を上回ってます。WebArena-Verifiedが67.3%、Online-Mind2Webが92.8%という数字も出てます。
OSWorld-Verifiedで成功率75.0%、人間の72.4%を上回ってます。WebArena-Verifiedが67.3%、Online-Mind2Webが92.8%という数字も出てます。
室谷代表取締役コストに効くのがTool searchで、36個のMCPサーバー・250タスクの検証だと、精度を保ったまま総トークン使用量が47%減ってる。ツールを大量に繋ぐほど効くので、ROIで見ても無視できないところです。
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが「ツールを全部プロンプトに書かなくていい」という発想なんですよ。必要になった時点で検索して足す、という動きになります。
ChatGPTのThinkingは、途中で進め方を直せる
室谷代表取締役ChatGPT側は、GPT-5.4 Thinkingが長く複雑な質問に対して回答の冒頭で進め方を提示して、途中で方針を調整できるようになってるんですよね。chatgpt.comとAndroidアプリで使えて、iOSは近日対応という扱いです。
テキトー教師DotAI 認定講師これは効きます。初めて触る人は一発で完璧な答えを取ろうとしがちなんですけど、最初に「この順番で進めます」と出してくれるなら、そこで観点を足せる。
手戻りが減ります。
手戻りが減ります。
室谷代表取締役ハルシネーションも、事実誤りを指摘したプロンプト集合の評価で、個々の主張が誤る確率がGPT-5.2比で相対33%低い。ただし長文は別で、MRCR v2だと512K〜1Mで36.6%まで落ちる。
大量に読ませれば安心、ではないんですよね。
大量に読ませれば安心、ではないんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師資料もコードも調査も、渡す量と聞き方を毎回調整する。そこはまだ人の仕事として残りますね。
GPT-5.2 Thinkingはいつ終了する？移行の確認事項と2026年10月時点の現状
GPT-5.2 Thinkingの提供終了スケジュール
GPT-5.2 Thinking終了と後継モデルの流れ
- 2026年3月5日GPT-5.4登場GPT-5.2 Thinkingはレガシーモデルとして有料ユーザー向けに3か月残される
- 2026年4月GPT-5.5 Instant発表その後GPT-5.6系へと続く
- 2026年6月5日GPT-5.2 Thinking 提供終了3月5日からの移行期間が終了
- 2026年10月GPT-6系が主力に料金ページのFlagship modelsはgpt-6-astra、gpt-6.1-sol、gpt-6.1-terra、gpt-6-luna。gpt-5.4の名前は表から消えるが専用モデルページは残存(入力$2.50・出力$15)
室谷代表取締役GPT-5.2 Thinkingの話、期限がはっきりしてるんですよね。有料ユーザー向けにレガシーモデルという扱いで3か月だけ残されて、2026年6月5日で提供終了。
3月5日のGPT-5.4登場から数えると、ちょうど移行期間が終わる形です。
3月5日のGPT-5.4登場から数えると、ちょうど移行期間が終わる形です。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのが「じゃあ6月5日までに何をすればいいのか」なんですよ。GPT-5.2 Thinkingを日常的に使ってた人ほど、切り替えた実感がないまま期限が来るパターンが多いんです。
室谷代表取締役これって料金表の話とは別で、モデル選びの棚卸しなんですよね。ツールの乗り換えと同じで、期限が決まってから動くと検証の時間が足りなくなる。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。しかもEnterprise・Eduは管理者設定から早期アクセスを有効化する形なので、個人の判断だけでは進まないんですよ。
移行時に確認しておきたいポイント
テキトー教師DotAI 認定講師移行で最初に戸惑うのが、ChatGPTのコンテキストウィンドウがGPT-5.2 Thinkingから変わっていない点なんです。数字が同じだと「性能も同じくらいかな」と錯覚しやすいんですけど、そこは分けて考えたほうがいいです。
室谷代表取締役あとは出力の長さですね。APIだと最大128,000トークンまで出せて、コンテキストは1,050,000。
長い資料を丸ごと放り込む使い方をするなら、まずそこだけ押さえれば十分なんですよ。
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テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。あと管理者側は、早期アクセスの有効化を誰がやるのかを先に決めておかないと、現場だけ先行して止まるんですよ。
室谷代表取締役移行って技術より段取りの話なんですよね。誰がいつ切り替えるか決まらないまま期限を迎えるのが、一番もったいないパターンです。
後継モデルが続々登場、APIでは今も呼べる？
室谷代表取締役で、2026年10月時点の現状なんですけど。OpenAIの料金ページのFlagship modelsの表にはgpt-6-astra、gpt-6.1-sol、gpt-6.1-terra、gpt-6-lunaが並んでて、gpt-5.4の名前はもうないんですよね。
4月にGPT-5.5 Instantが出て、その後GPT-5.6系、10月にはGPT-6系まで来ている。流れはOpenAI、GPT-5.5 Instant発表！会話がより楽しくなる最新モデルで追えます。
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テキトー教師DotAI 認定講師表から消えてるので「もう使えないのか」と思われがちなんですけど、GPT-5.4専用のモデルページは残ってるんですよ。発表時と同じ入力$2.50・出力$15で、コンテキストも最大出力も変わっていない。
室谷代表取締役ここは誤解されやすいところで、主力じゃないのと呼べないのは別なんですよね。料金表の顔ぶれが入れ替わっただけで、APIとしては生きている可能性が高い。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ実際に呼べるかは環境で変わるので、利用中のモデル一覧か公式で確認するのが確実ですね。
それでもGPT-5.4を選ぶ場面は残っている？
室谷代表取締役じゃあ今さらGPT-5.4を選ぶ理由あるのかって話なんですけど。新モデルに寄せると単価も変わるので、既存のワークフローが入力$2.50で回っているなら、動かす理由を先に作るほうが健全なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人は「新しいほうが必ず良い」と思い込みやすいんですけど、実際は検証し直すコストのほうが重いこともあるんですよ。
室谷代表取締役そうそう。新規に組むなら素直に今の主力を見たほうがいい。
既存を維持するのか、移行して検証し直すのか。ここは経営判断に近い話なんですよね。
既存を維持するのか、移行して検証し直すのか。ここは経営判断に近い話なんですよね。
よくある質問
Q1. 他の生成AIと比べて、どう選べばいい？
室谷代表取締役うちは用途ごとに置き場所を分けてますね。文章の下書きとコードを走らせるエージェントでは、求めてるものが違うんですよ。
一社に寄せる理由があまりないんです。
一社に寄せる理由があまりないんです。
テキトー教師DotAI 認定講師現場感覚で言うと、乗り換える気がない人ほど一つのツールに固執しがちなんですよ。比べる基準を先に決めておくと、判断がぐっと楽になります。
室谷代表取締役そうそう。モデルの優劣を論じるより、「この作業はどれで回すか」を決められるかどうかが、実務では効いてきます。
Q2. チームで導入するとき、最初に何を決めるべき？
テキトー教師DotAI 認定講師最初に戸惑うのが、誰がどれを使っていいかの線引きなんですね。個人で試す分には自由でも、経費が乗った瞬間に話が変わります。
室谷代表取締役そこは先に決めた方がいいですね。時給で換算して、どの作業から置き換えると回収が早いか。
そこさえ決まれば、あとは走りながら調整できます。
そこさえ決まれば、あとは走りながら調整できます。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。全部を一気に置き換えようとすると、だいたい途中で止まりますから。
Q3. モデル名や料金がよく変わるけど、社内の情報管理はどうする？
室谷代表取締役これ、地味に痛いところで。社内wikiに書いた料金表が半年前のまま、みたいなことが普通に起きます。
テキトー教師DotAI 認定講師現場でよく聞くのは、「どのモデルを使っていいか」の共有が止まってるパターンですね。気づくと誰か一人が毎回公式を見に行ってる。
室谷代表取締役一次情報を見る担当を決めて、更新日を横に書いておく。それだけで事故はかなり減ります。
Q4. 使い始めは何から触るのが早い？
テキトー教師DotAI 認定講師最初は小さな作業から、が鉄板ですね。いきなり大きな業務を丸ごと任せると、どこでズレたのか分からなくなります。
室谷代表取締役そうですね。まず自分の手作業を一つ選んで、それを投げてみる。
出てきた差分を見るだけでも、向き不向きがかなり見えます。
出てきた差分を見るだけでも、向き不向きがかなり見えます。
テキトー教師DotAI 認定講師比較対象があると判断しやすいんですよ。今のやり方を自分が知ってる作業ほど、効果も測りやすいですし。
Q5. データの扱いやセキュリティ面で気をつけることは？
室谷代表取締役これはもう、機能の話じゃなくて運用の話なんですよね。何を入れてよくて何を入れないかを、ツールを触る前に決めておく。
テキトー教師DotAI 認定講師初めて触る人は、便利さが先に立ってつい社外秘を貼ってしまうんですよ。そこは気合いじゃなく仕組みで止めるのが確実です。
室谷代表取締役契約の形態によって扱いが変わる部分でもあるので、最終的な判断は公式の最新情報を見てほしいですね。
まとめ
室谷代表取締役まとめると、GPT-5.4は「使える場所が増えたモデル」として捉えるのがしっくりきます。プランごとに触れる範囲が違うので、まず自分がどこにいるかを確認する。
そこからですね。
そこからですね。
テキトー教師DotAI 認定講師たしかに。機能の一覧を追うより、自分の作業のどこを任せるかから考えた方が早いです。
室谷代表取締役料金も含めて、判断材料は公式で取るのが結局一番安いんですよ。古い記事の数字で見積もると、あとでズレますから。
テキトー教師DotAI 認定講師まずは一つの作業で試して、合わなければ戻す。その往復ができる人が、結局一番伸びます。
室谷代表取締役ですね。乗り換えも含めて選択肢を持っておくのが、この領域では一番の安全策なんですよね。
