モデル · OpenAI

GPT-4.5

プロフェッショナルな仕事向けの、OpenAIで最も高性能かつ高効率なモデル。ネイティブなコンピュータ操作、100万トークンのコンテキストウィンドウ、ツールを多用するワークフローでトークン使用量を47%削減。

GPT-4.5
GPT-4.5が最も得意なこと

コード作業を、正しく

ソフトウェアタスク向けに特化して設計されています。コード品質が重要なときに最適なモデルです。

ネイティブなコンピュータ操作

コンピュータ操作を標準搭載した、OpenAI初の汎用モデル。スクリーンショット経由でマウスとキーボードのコマンドを実行します。OSWorld-Verifiedで75%を記録し、人間の基準性能である72.4%を上回っています。

100万トークンのコンテキスト

APIとCodexで100万トークンのコンテキストウィンドウを利用可能。コードベース全体、長文ドキュメント、複数セッションにまたがる継続的なリサーチでも、これまでの文脈を見失わずに対応できます。

ツール効率

精度を落とさず、ツールを多用するワークフローでトークン使用量を47%削減。大規模なMCPサーバーのエコシステムと高速なCodex反復のために設計されており、高速モードではトークン処理速度が最大1.5倍になります。

高度なWebリサーチ

BrowseCompで82.7%を記録し、前バージョンから17ポイント向上。数十ページにわたる複数ソースのリサーチでも、文脈を失わずに継続できます。

タスク例

GPT-4.5に依頼できること

Codexは、記述からデバッグ、ドキュメント作成まで、ソフトウェア開発のライフサイクル全体に対応します。

  • マウスとキーボードのコマンドを使って複雑なデスクトップ作業を進める
  • 数十のウェブページを横断して、継続的なマルチソース調査タスクを実行
  • 50万トークン規模のコードベース全体を処理し、推論する
  • 生データの要件概要から、実務レベルのスプレッドシートモデルを作成
  • 自然言語の説明から、データ処理関数を作成
  • プルリクエストをレビューし、潜在的な問題を特定
  • プロダクトの要件概要から、技術仕様書のドラフトを作成
  • 失敗しているテストをデバッグし、根本原因をわかりやすい言葉で説明
モデルを選択

Kuseで使えるすべてのモデル

会話の途中でもモデルを切り替えられます。各モデルはワークスペースの履歴に保持されます。

モデル最適な用途速度コスト
Claude Opus深い分析、重要度の高い文書、複雑なコード標準$$$
Claude Sonnet日常的なタスク、素早い下書き、ほとんどのワークフロー高速$$
GPT-5.5汎用用途、優れた推論力とコーディング性能高速$$$
GPT-4.5コード生成、レビュー、デバッグ高速$$
Gemini Proマルチモーダルなタスク、Google Workspace連携高速$$
Gemini Flash素早い応答、シンプルなタスク、コスト重視の利用超高速$

書く。レビューする。わかりやすく説明する。

ソフトウェア開発のために作られたモデルを、Kuseで。