米OpenAIは、高度な科学的・数学的思考力と高速なレスポンス性能、大幅なコスト削減を同時に実現した次世代小型推論モデル「o3-mini」を正式公開しました。
本モデルは、先行する推論特化型モデル「OpenAI o1」で確立された強化学習思考チェーン（CoT）アーキテクチャを小型化・高効率化したものです。
数学オリンピック予選問題（AIME）や競技プログラミングプラットフォーム（Codeforces）などのベンチマークにおいて、フルサイズのo1と同等以上の圧倒的な正答率を記録。
さらに開発者の実務ニーズに応え、推論にかける思考深度を「Low」「Medium」「High」の3段階からAPI経由で動的に指定できる新機能を搭載しました。
定型的なコードレビューや簡単な論理チェックにはLow設定でミリ秒単位の高速応答を実現し、難解なアルゴリズム生成や数式証明にはHigh設定で深い思考を展開。
従来のフロンティア推論モデルに比べてAPI利用コストが約5分の1に圧縮され、自律エージェントの思考ループや開発者向けIDEへの本格組み込みが加速します（一次ソース：OpenAI公式ブログ Research発表）。