Gpt-4 turbo vs gpt-4o: ビジネス向け実践ガイド

AIの世界は目まぐるしい速さで進化しています。一つのモデルを理解したと思ったら、より速く、より賢く、より安価な、次のモデルが登場します。最新の大型リリースであるGPT-4oも例外ではありません。OpenAIがGPT-4 Turboの後継として発表したこの最新モデルは、スペック上のベンチマークは素晴らしいものです。

しかし、実際にビジネスを運営している人にとっての本当の疑問は、「実世界でどれだけ通用するのか？」ということです。カスタマーサポートのような重要な業務のためにAIエージェントを構築する場合、ウェブページのスペックだけでは全体像はわかりません。このガイドでは、GPT-4 TurboとGPT-4oを、余計な情報を省いて実践的に比較します。ベンチマークの数字だけでなく、ビジネスの収益に直結する本当に重要な点、つまり、プレッシャー下でのパフォーマンス、複雑なタスクにおける正確性、そしてAIを運用し続けるための真のコストについて見ていきます。

GPT-4 Turbo vs GPT-4o：これらのモデルとは？

詳細に入る前に、それぞれのモデルがどのような特徴を持っているのか、簡単に確認しておきましょう。

GPT-4 Turboとは？

GPT-4 Turboは、オリジナルのGPT-4からのメジャーアップグレードとして公開されました。より洗練され、効率化されたバージョンと考えることができます。より速く、より安価で、巨大な128kトークンウィンドウによって、はるかに多くのコンテキストを処理できるように作られています。知識は2023年4月までのもので、GPT-4の頭脳を必要としながらも、その高額なコストを避けたい開発者にとって、すぐに人気のモデルとなりました。

GPT-4oとは？

GPT-4oの「o」は「omni（オムニ）」を意味し、OpenAIの最新フラッグシップモデルです。これは単なるマイナーな調整ではなく、全く新しいエンジンです。最大のセールスポイントはネイティブなマルチモダリティであり、これはテキスト、音声、画像を単一のモデルでまとめて理解できるということを意味します。これにより、インタラクションがより自然で人間らしく感じられるようになります。それに加え、GPT-4 Turboよりもはるかに高速に回答を生成し、コストは50%削減されており、リアルタイムでインタラクティブなAIの新たなゴールドスタンダードとして位置づけられています。

パフォーマンスと速度：ベンチマークが教えてくれないこと

スペック上では、速度に関する議論は非常に明確に見えます。OpenAIはGPT-4oがGPT-4 Turboの2倍速いと主張しており、初期のテストでもその結果が裏付けられているようです。スループット（1秒あたりに生成できる単語数）がはるかに高いため、ビジネスにとっては、より速い応答が顧客満足度の向上につながるはずです。これは明白な勝利ですよね？

しかし、そう簡単ではありません。これらの数字の問題は、固定されたものではないということです。従量課金制モデルの実世界でのパフォーマンスは、ジェットコースターのように変動することがあります。New Relicのような企業による優れた分析が示すように、新しいモデルが人気を博すと、高負荷下でパフォーマンスが低下し始めることがあります。先週テストした時には稲妻のように速かったモデルが、今週は遅く感じられるかもしれません。

これは、顧客対応AIに一貫性のある予測可能な応答時間を求めているビジネスにとって、大きな頭痛の種となります。応答の遅いボットは、ボットが全くない場合よりもさらに大きな不満を招き、顧客体験を著しく損なう可能性があります。ここで「最新かつ最高」のモデルに安易に飛びつくと、後で痛い目を見ることになりかねません。実際に導入する前に、パフォーマンスをテストし、確認する方法が必要です。

まさにこの点において、シミュレーションが非常に重要になります。新しいモデルを導入して成功を祈るのではなく、eesel AIのようなプラットフォームを使えば、どんなAI設定でも強力なシミュレーションモードで実行できます。自社の過去のサポートチケット数千件に対してテストを行い、AIがどのように機能するか、解決率はどのくらいか、応答速度はどれくらいかを正確に確認できます。これにより、新しいモデルが実際の顧客と対話する前に、導入のリスクを完全に取り除くことができるのです。

このGPT-4 TurboとGPT-4oの比較のように、企業がAIモデルをテストするのに役立つeesel AIプラットフォームのシミュレーションモードのスクリーンショット。

パフォーマンスの直接比較

2つのモデルの主要なパフォーマンス指標を簡単に見てみましょう。

機能	GPT-4 Turbo	GPT-4o (「Omni」)
スループット	約20トークン/秒	約109トークン/秒（ローンチ時）
レイテンシー	高い	低い
実世界での一貫性	より予測可能（特にプロビジョニング版）	変動あり。高負荷下で遅くなる可能性
マルチモダリティ	テキスト、画像	ネイティブなテキスト、画像、音声、動画

ビジネスにおけるタスクの正確性と推論能力

速度はパズルの一片に過ぎません。速い回答であっても、それが間違っていたり、指示の要点を完全に見逃していたりしては意味がありません。ここから、GPT-4 TurboとGPT-4oの比較が非常に興味深いものになります。

RedditやOpenAI自身の開発者フォーラムのようなコミュニティフォーラムを少し見てみると、あるパターンに気づくでしょう。多くの開発者は、複雑な作業には依然としてGPT-4 Turboを頼りにしています。コーディング、論理パズルの解決、詳細な複数ステップの指示に従うといったタスクにおいて、GPT-4 Turboの方が信頼性が高いと感じているのです。

対照的に、GPT-4oは時として、少し「表面的」だと評されることがあります。非常に高速で会話がスムーズな一方で、一部のユーザーは、ループに陥ったり、詳細なプロンプトの一部を無視したり、会話の文脈を見失ったりすることがあると指摘しています。これは典型的なトレードオフです。猛烈なスピードを求めるのか、それとも思慮深い深さを求めるのか。

サポートチームにとって、これは非常に現実的な影響を及ぼします。GPT-4oは、単純で反復的な一次対応の質問を大量に処理するには最適かもしれません。しかし、複雑なトラブルシューティングのプロセスを顧客に案内したり、デリケートな請求に関する質問を扱ったりする場合には、少し遅くてもより堅牢な推論能力を持つGPT-4 Turboの方が依然として優れた選択肢である可能性があります。

モデルをどれだけうまく「操縦」し、その振る舞いを導けるかが、ここでは大きな要因となります。だからこそ、あなたとモデルの間に強力な制御レイヤーを持つことが非常に重要なのです。例えば、eesel AIのカスタマイズ可能なプロンプトエディタとワークフローエンジンを使えば、AIを完全に制御できます。AIの性格を微調整し、話せる内容と話せない内容について厳格なルールを設定し、実行可能なカスタムアクションを構築できます。これにより、どんなモデルにもガードレールを設け、正確でブランドに沿った回答を提供し、必要な場合には複雑な問題を確実にエスカレーションさせることができます。

モデル制御に関するGPT-4 TurboとGPT-4oの議論に関連する、eesel AIプラットフォームのカスタマイズルールの画面。

各モデルの使い分け

どちらを選ぶか決めるための簡単な内訳は以下の通りです：

• GPT-4 Turboを選ぶべきケース：

  • テクニカルサポートや財務分析のような、複雑で複数ステップにわたる問題解決。

  • AIに詳細な指示を厳密に守らせる必要があるタスク。

  • 即時の返信よりも、深い論理的推論が重要な状況。

• GPT-4oを選ぶべきケース：

  • 最前線のウェブサイトチャットボットのような、大量のリアルタイムチャット。

  • 顧客が送ってきたエラーメッセージのスクリーンショットの分析など、マルチモーダルなタスク。

  • 速度とコストが最優先事項であるアプリケーション。

コストと機能：表示価格の裏側

お金の話をしましょう。表面的には、GPT-4oが明らかな勝者です。API利用料はGPT-4 Turboよりも50%安くなっています。大規模に事業を展開するビジネスにとって、この種のコスト削減は無視できません。

しかし、注意すべき隠れたコストがあります。それはトークン消費量です。New Relicの分析でも指摘されているように、新しく、より会話的なモデルは、少し「おしゃべり」になる傾向があります。同じことを言うのに、より多くの単語（つまりより多くのトークン）を使う可能性があります。したがって、トークン単価が50%安くても、回答ごとに20%多くのトークンを使用するモデルでは、請求額が半減するわけではありません。これは予測不能な運用コストにつながり、特にサポートの量が変動する場合には、予算を立てるのが難しくなります。

もちろん、GPT-4oのキラー機能はネイティブなマルチモダリティです。これはサポートチームにとって非常に大きな利点です。顧客は壊れた部品の写真、ソフトウェアのバグのスクリーンショット、あるいは短い動画を送ることができ、AIはそれを直接理解できます。これは問題をより速く解決するための非常に強力な方法であり、GPT-4 Turbo単体ではできないことです。

予測不能なコストは、サポートの自動化をスケールアップしようとする際の最大の障害の一つです。だからこそ、eesel AIのようなツールは、透明性が高く予測可能な料金体系を採用しています。当社のプランは月々のAIインタラクション数に基づいており、解決ごとの隠れた料金はありません。このアプローチにより、モデルのアップデートでAIエージェントが突然おしゃべりになったとしても、予期せぬ請求からあなたを守り、安心して予算を立て、恐れることなく規模を拡大できます。

eesel AIの料金ページのスクリーンショット。GPT-4 TurboとGPT-4oのコスト分析で議論された、透明性の高い料金モデルを示しています。

公式料金

お約束通り、OpenAIから直接提供されている公式API料金をご紹介します。ただし、これらの価格は変更される可能性があるため、常に公式サイトで最新の数値を確認することをお勧めします。

モデル	入力コスト	出力コスト
GPT-4 Turbo	$10.00	$30.00
GPT-4o	$5.00	$15.00

注：価格は100万トークンあたりのものであり、変更される可能性があります。常に公式のOpenAI料金ページで最新の情報を確認してください。

GPT-4 Turbo vs GPT-4o：どちらのモデルを選ぶべきか？

さて、これまでの比較を経て、GPT-4 TurboとGPT-4oの対決の勝者はどちらでしょうか？正直な答えは、「場合による」です。誰にとっても「より良い」単一のモデルは存在しません。適切な選択は、あなたの特定のニーズによって決まります。

GPT-4oは、速度、コスト、そして画像、音声、動画を含むあらゆるタスクにおいて、誰もが認めるチャンピオンです。大量のリアルタイムチャットにおいては、新たな王様と言えるでしょう。しかし、深い推論能力と信頼性が最も重要な、複雑で重要度の高い業務においては、GPT-4 Turboが依然としてヘビー級の有力候補です。

ここでの最大の教訓は、どちらか一方のモデルを選ぶことではありません。ビジネスのために効果的で信頼性の高いAIを構築するには、最新のAPIに接続するだけでは不十分であると認識することです。これらの強力なツールを自信を持ってテスト、制御、展開できるプラットフォームが必要です。

AIサポートをより賢く導入する方法

速度、コスト、正確性の適切なバランスを見出すことは、優れたAIサポートエージェントを構築する上での中心的な課題です。既存のツールに適合し、自社のナレッジから学習し、顧客体験全体を微調整する力を与えてくれるソリューションが必要です。

eesel AIは、まさにそれを実現するために設計されたAIプラットフォームです。ZendeskやFreshdesk、Intercomなどのヘルプデスクに直接接続し、すべてのナレッジソースに連携して、すぐにサポートを自動化します。

eesel AIがヘルプデスクと連携してサポートを自動化する仕組みを示すワークフロー図。GPT-4 TurboとGPT-4oのどちらかを選ぶ際の重要な考慮事項です。

リスクフリーのシミュレーション、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジン、予測可能な料金体系といった強力な機能により、eeselは運用上の悩みや技術的なリスクなしに、OpenAIの最高のモデルを活用することを可能にします。数ヶ月ではなく数分で本番稼働でき、ついに、本当に誇れるAIサポート体験を構築できます。