GPT-4o

音声入力 → Whisper で文字起こし → GPT-4 で処理 → TTS で音声合成 → 音声出力

問題点:
- 3つのモデルを順次実行するため遅い
- 音声のニュアンス（感情、トーンなど）が失われる
- 応答時間が長い（2〜3秒）

音声入力 → GPT-4o が直接処理 → 音声出力

メリット:
- 単一モデルで完結
- 音声のニュアンスを保持
- 平均 320ms で応答（人間並み）

例: リアルタイム音声対話
ユーザー: 「この画像を見て、これは何だと思う？」（音声 + 画像）
GPT-4o: 「エッフェル塔ですね。パリのランドマークです」（音声で応答）

特徴:
- 画像と音声を同時に理解
- 音声の感情も認識
- 自然な会話のリズム

応答時間の比較:
GPT-4o: 平均 320ms（最速 232ms）
人間: 平均 300ms
従来の AI: 2,000〜3,000ms

実用上の意味:
- 自然な会話のリズム
- リアルタイムの通訳
- インタラクティブな音声アシスタント

料金比較（1M トークンあたり）:
GPT-4o: 入力 $2.50 / 出力 $10.00
GPT-4 Turbo: 入力 $10.00 / 出力 $30.00

つまり、GPT-4o は GPT-4 Turbo の 4分の1 のコスト

改善例:
- 日本語の理解と生成が大幅に向上
- 文脈に応じた適切な敬語の使い分け
- 自然な日本語表現

他の言語:
中国語、韓国語、ヒンディー語、アラビア語なども改善

ビジョンタスク:
- 画像内のテキスト認識（OCR）
- グラフやチャートの解析
- 図表からのデータ抽出
- 画像の詳細な説明
- 複数画像の比較分析

2024年11月20日の更新:
- 最大出力トークン数が 16,384 に増加
  （従来の 4,096 から4倍に）
- より長い文章の生成が可能に
- 複雑なコード生成やドキュメント作成に有利

2024年12月の更新:
- 音声モデルの改善
  - gpt-4o-mini-audio-preview (2024-12-17)
  - gpt-4o-mini-realtime-preview (2024-12-17)
- Realtime API でプロンプトキャッシング対応
- 新しい音声バリエーション追加
  （alloy, ash, ballad, coral, echo, sage, shimmer, verse）

Training Data の更新:
- 知識のカットオフが 2024年6月に更新
  （従来の 2023年11月から7ヶ月進化）
- より最新の情報を反映した応答が可能

多言語音声認識:
GPT-4o は Whisper-v3 を上回る性能

特徴:
- 57言語で改善
- 低リソース言語でも高精度
- 背景ノイズへの耐性

MLS（Multilingual LibriSpeech）ベンチマーク:
全言語で従来モデルを上回る

用途:
- リアルタイム通訳
- 多言語会議のサポート
- グローバルなカスタマーサポート

特徴:
- 割り込みに対応（人間が話し始めたら停止）
- 感情を込めた応答
- 笑い声や間の取り方も自然
- 複数人の会話も理解

用途:
- 音声アシスタント
- 電話対応 AI
- 教育（言語学習など）
- メンタルヘルスサポート

例: 料理のサポート
ユーザー: 「この食材で何が作れる？」（冷蔵庫の写真を撮影）
GPT-4o: 画像を分析 → 「トマト、卵、チーズがありますね。
オムレツやトマトソースパスタが作れます。レシピを説明しましょうか？」

ユーザー: 「オムレツで」
GPT-4o: 「では、まず卵を3個ボウルに割って...」（音声で手順を案内）

シナリオ:
日本人（日本語） ↔ GPT-4o ↔ アメリカ人（英語）

GPT-4o が瞬時に双方向翻訳
会話のリズムを保ちながら、自然なコミュニケーションが可能

認識できる要素:
- 喜び、悲しみ、怒り、驚きなどの感情
- 声のトーン
- 話す速度
- 間の取り方

応用:
- カスタマーサポートで顧客の感情を理解
- メンタルヘルスのサポート
- 教育で学習者の理解度を把握

テキスト:
- 入力: $2.50 / 1M トークン
- 出力: $10.00 / 1M トークン

音声（Realtime API）:
- 入力: $100.00 / 1M トークン
- 出力: $200.00 / 1M トークン

画像:
- 解像度に応じて計算
- 1,024×1,024 画像: 約 765 トークン相当

例1: テキストチャット（1,000回）
- 各リクエスト: 500 入力トークン、300 出力トークン
- コスト: (500 × 1,000 × $2.50 + 300 × 1,000 × $10) / 1,000,000
  = $1.25 + $3.00 = $4.25

例2: 画像分析（100回）
- 各リクエスト: 画像1枚 + 100 入力トークン、200 出力トークン
- コスト: ((765 + 100) × 100 × $2.50 + 200 × 100 × $10) / 1,000,000
  = $0.22 + $0.20 = $0.42

用途:
- スマートホームの制御
- スケジュール管理
- リマインダー設定
- 情報検索

特徴:
- 自然な会話
- 感情を理解した応答
- 複数の指示を同時処理

用途:
- 24時間対応の電話サポート
- 多言語対応
- 感情に配慮した対応

特徴:
- 顧客の感情を認識
- 適切なトーンで応答
- 複雑な問題も理解

用途:
- 言語学習（発音チェック、会話練習）
- 数学のチュータリング
- 画像を使った視覚的な説明

特徴:
- リアルタイムのフィードバック
- 学習者のレベルに合わせた説明
- マルチモーダルな教材

用途:
- 視覚障害者向けの画像説明
- 聴覚障害者向けのリアルタイム文字起こし
- リアルタイム翻訳

特徴:
- 高精度な認識
- 低遅延
- 多言語対応

現在の制限:
- プレビュー版のため、一部機能が制限されている
- 音声モードは限定的なユーザーのみ利用可能
- 一部の音声表現（歌など）は制限されている

安全性のための制限:
- 著名人の声の模倣を防止
- 不適切な音声出力の防止

訓練データのカットオフ:
2024年6月（2024年11月更新により）

これにより:
- 2024年上半期の情報まで反映
- より最新の文化・社会トレンドに対応
- 最新の研究内容を含む応答が可能

それ以降の情報:
- リアルタイム情報は持っていない
- 2024年7月以降の出来事は知らない可能性

対策:
- Web 検索機能との統合（ChatGPT）
- RAG で最新情報を補完
- 外部 API との連携

音声 API のコストは高い:
- 入力: $100 / 1M トークン（テキストの 40倍）
- 出力: $200 / 1M トークン（テキストの 20倍）

音声を多用するアプリケーションでは、コストが課題になる可能性

GPT-4o の強み:
- マルチモーダル（音声、画像、テキストのネイティブ統合）
- 高度な数学（MATH: 76.6% vs 71.1%）
- 音声のリアルタイム処理
- 多言語対応

Claude 3.5 Sonnet の強み:
- コーディング（HumanEval: 92.0% vs 90.2%）
- 長文処理（200K vs 128K）
- 詳細な推論
- 安全性（Constitutional AI）

GPT-4o を選ぶべき場面:
- 音声対応が必要
- マルチモーダルのネイティブサポート
- 高度な数学的計算
- リアルタイム通訳
- 多言語対応が重要

Claude 3.5 Sonnet を選ぶべき場面:
- プログラミング支援
- 長文の分析
- 詳細な推論が必要なタスク
- 安全性が重要な用途