GPT-4o mini / GPT-4.1 mini / GPT-4o のファインチューニング学習コスト＋推論コストを試算
学習データ量とエポック数から学習コストを計算します
FT後のモデルを実際にどう使うかを設定します
FT済みモデル vs. 通常モデルの推論コスト比較（1日 100 リクエスト）
学習コストを推論コストで回収するのに何リクエスト必要か
※ FTの価値は推論コスト節約だけでなく、精度・応答品質の向上にもあります。本指標はコスト回収の目安です。
同じデータ（500.0K tok × 3 epoch = 1.50M tok）で比較
| モデル | 学習コスト | 推論/req | 推論/日 | 損益分岐 |
|---|---|---|---|---|
GPT-4o mini選択中 コスパ最良 | $4.50 | $0.0004 | $0.04 | 11.5K req |
GPT-4.1 mini 最安学習 | $1.50 | $0.0010 | $0.10 | 1.4K req |
GPT-4o 高性能 | $37.50 | $0.0049 | $0.49 | 7.7K req |
行をクリックするとそのモデルに切り替わります
料金は変更される場合があります。最新の料金はOpenAI公式サイトをご確認ください。