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OpenAI が、API を介して GPT-5.5 と GPT-5.5 Pro をリリースしました。

2026/04/25 3:23

OpenAI が、API を介して GPT-5.5 と GPT-5.5 Pro をリリースしました。

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要約▶

Japanese Translation:

2024 年末から 2026 年初頭にかけて、OpenAI はその AI エコシステムを急速に進化させ、基盤的なアップグレードから専門性の高いエージェント型ワークロードへと移行しました。この期間は、o シリーズの推論モデル（o1、o3、o4-mini）と GPT-4.5 の登場で始まりました。これらにより、向上した「EQ」とエージェント型プランニング能力が加わりました。その後、2025 年 12 月に「xhigh」推論レベルとネイティブなコンテキスト圧縮を備えた旗艦モデル GPT-5.2 が登場し、さらに 2026 年初頭には大規模なスケーラビリティに焦点がシフトしました。GPT-5.4 と GPT-5.5（およびそれらのバリエーション）は 100 万トークンのコンテキストウィンドウを採用し、一元化された Responses API を通じて構造化された出力をデフォルトとして採用し、結果として従来の Assistants API は 2026 年 3 月までに廃止されました。

この期間中、重要なアーキテクチャ上の転換が生じました。同社はオープンソースの安全モデル（GPT-oss）を導入し、エージェント型コーディングタスク向けの専門的な Codex ツールを提供し、高忠実度な生成とキャラクターリユースを特徴とする Sora のビデオ能力を拡張しました。開発者向けツールは、外部サービスとの接続性用の MCP ラッパー、WebSocket サポート、ローカル実行用ホストドシェル統合を通じて進化しました。セキュリティと効率性は、エンタープライズキー管理、IP アドレスの許可リスト設定、厳格な欧州データ所在地規制を採用することにより優先されました。ユーザーにとっては、複雑な推論タスクにおける高速応答時間、優れたビデオ生成品質、シームレスなリアルタイムオーディオインタラクションが実現しており、これらはより効率的で安全かつ普遍的に利用可能な AI インフラstruktur への移行を象徴しています。

本文

2026 年 4 月

機能：GPT-5.5 / GPT-5.5-pro（

v1/responses
、
v1/chat/completions
、
v1/batch
） Chat Completions API と Responses API に、複雑な専門業務のための新たな地平を開く GPT-5.5 をリリースしました。また、Responses API 上でより多くの計算資源を活用することで困難な課題に対応できる、GPT-5.5 pro も Responses API リクエストとしてリリースしました。

GPT-5.5 のサポート機能：

  • トークンコンテキストウィンドウ：100 万トークン対応
  • イメージ入力への対応
  • システム化された出力形式の生成
  • ファンクションコールリングのサポート
  • プロンプトキャッシングの活用
  • バッチ処理およびツール検索機能
  • インタグレートなコンピューター利用（Built-in computer use）
  • ホスト型シェル機能
  • パッチ適用機能
  • スキル（Skills）への対応
  • MCP への対応
  • ウェブ検索機能

主な更新点：

  • 推論努力のデフォルト設定を「中」に変更しました。
  • image_detail
    の値が設定されていない場合または「auto」に設定されている場合、モデルは従来の動作を行います。
  • GPT-5.5 におけるキャッシングには拡張プロンプトキャッシングのみが適用可能で、メモリ内プロンプトキャッシングはサポートされていません。

さらに詳しくはこちら

機能：GPT Image 2（

v1/images/generations
、
v1/images/edits
、
v1/batch
） 画像生成および編集向けの最先端モデルである GPT Image 2 をリリースしました。GPT Image 2 では、柔軟な画像サイズや高精細な画像入力、トークン単位の画像課金体系、バッチ API のサポート（50% オフ）が可能になっています。

Agents SDK に関する更新：

  • 制御されたサンドボックス環境でのエージェント実行機能の追加
  • オープンソース製ハーネスの検査とカスタマイズ機能の提供
  • メモリの作成タイミングおよび保存場所の制御機能

2026 年 3 月

機能：GPT-5.4 mini / GPT-5.4 nano（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） Chat Completions API と Responses API に GPT-5.4 mini および GPT-5.4 nano をリリースしました。

  • GPT-5.4 mini： 高いボリュームのワークロード向けに、より高速かつ効率的なモデルとして GPT-5.4 クラスの能力を提供します。ツール検索、インタグレートなコンピューター利用、およびコンパクション機能をサポートしています。
  • GPT-5.4 nano： 速度とコストが最も重要となる単純で大量のタスク向けに最適化されています。コンパクション機能はサポートしていますが、ツール検索やコンピューター利用はサポートしていません。

更新：gpt-5.3-chat-latest 

gpt-5.3-chat-latest
というスラグ（識別子）を更新し、現在 ChatGPT で使用されている最新モデルを指すように変更しました。

修正：GPT-5.4 イメージエンコーダー（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） GPT-5.4 における 
input_image
入力のバグを修正するため、イメージエンコーダーを更新しました。一部の画像理解ユースケースにおいて品質が向上する可能性があります。追加の手動操作は不要です。

機能：Sora 2（

v1/videos
、
v1/videos/characters
、
v1/videos/extensions
、
v1/batch
） Sora API に再利用可能なキャラクター参照、最大 20 秒までの長時間生成、sora-2-pro 向けの 1080p 出力、ビデオ拡張機能、および 
POST /v1/videos
用のバッチ API サポートを追加しました。sora-2-pro による 1080p 生成については、1 秒あたり $0.70 で課金されます。 さらに詳しくはこちら

更新：Sora 2 の編集機能（

v1/videos/edits
、
v1/videos/{video_id}/remix
） 既存のビデオを編集するための 
POST /v1/videos/edits
を追加しました。これは現在、6 ヶ月後に非推奨となる 
POST /v1/videos/{video_id}/remix
に代わります。 さらに詳しくはこちら

機能：GPT-5.4（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） 専門業務向けの最新 frontier モデルである GPT-5.4 を Chat Completions API と Responses API にリリースし、より多くの計算資源を活用した困難な課題への対応として GPT-5.4 pro を Responses API にもリリースしました。

同時にリリースされたもの：

  • Responses API におけるツール検索機能の導入（モデルが実行時に大きなツールの表面を延期させることで、トークン使用量を削減し、キャッシュパフォーマンスを維持しながらレイテンシを改善します）。
  • Screenshots を基づいた UI 操作に対応した、Responses API のコンピューターツールを通じた GPT-5.4 におけるインバウンドコンピューター利用機能のサポート。
  • 100 万トークン対応のコンテキストウィンドウおよび、長時間実行されるエージェントワークフロー向けのネイティブなコンパクション（Compaction）機能のサポート。

機能：gpt-5.3-chat-latest（

v1/chat/completions
、
v1/responses
） 現在 ChatGPT で使用されている GPT-5.3 Instant のスナップショットを指す 
gpt-5.3-chat-latest
を Chat Completions API と Responses API にリリースしました。

さらに詳しくはこちら

2026 年 2 月

機能（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） 入力ファイルのサポート範囲を拡大し、より多くのドキュメント、プレゼンテーション、スプレッドシート、コード、およびテキストファイル形式を受け付けるようになりました。 さらに詳しくはこちら

Responses API にフェーズラベルリング機能をリリースしました。この機能により、アシスタントメッセージが「中間的なコメント（commentary）」か「最終回答（final_answer）」かをラベル付けできるようになりました。

機能：GPT-5.3-codex（

v1/responses
） gpt-5.3-codex を Responses API にリリースしました。

機能：Sora 2 WebSocket モード Responses API 向けに WebSocket モードをローンチしました。 さらに詳しくはこちら

機能：GPT-realtime-1.5 / GPT-audio-1.5（

v1/realtime
、
v1/chat/completions
） gpt-realtime-1.5 をリアルタイム API にリリースしました。 gpt-audio-1.5 を Chat Completions API にリリースしました。

機能：GPT Image モデルのバッチ API サポート（

v1/batch
） GPT Image モデル（gpt-image-1.5、chatgpt-image-latest、gpt-image-1、gpt-image-1-mini）に対応するバッチ API のサポートを開始しました。

更新：GPT-5.2-chat-latest 現在 ChatGPT で使用されている最新モデルを指すように、

gpt-5.2-chat-latest
というスラグを更新しました。

機能：スキル（Skills） Responses API におけるスキル機能のサポートを開始しました。ローカル実行とホスト型コンテナベース実行の両方でスキルをサポートしています。

機能：ホスト型シェルおよびネットワーク機能 新しいホスト型シェルツールと、コンテナ内のネットワーク機能に対応しました。

更新：GPT-5.2 / GPT-5.2-codex API クライアント向けの推論スタックを最適化し、GPT-5.2 および GPT-5.2-Codex の実行速度が約 40% 向上しました。モデルそのものやモデル重量（重み）に変更はありません。

2026 年 1 月

発表：Open Responses 元 OpenAI Responses API に基づく、マルチプロバイダーで相互運用可能な LLM インターフェースを構築するためのオープンソース仕様「Open Responses」を発表しました。

機能：GPT-5.2-codex（

v1/responses
） gpt-5.2-codex を Responses API にリリースしました。GPT-5.2-Codex は、Codex や類似の環境におけるエージェントコーディングタスク向けに最適化された GPT-5.2 のバージョンです。

更新：リアルタイム API SIP IP アドレス範囲 リアルタイム API 向けに専用 SIP IP アドレス範囲を追加しました。

sip.api.openai.com
はgeoIP ルーティングを行っており、SIP トラフィックを最も近いリージョンへ directs（導く）ようになります。

更新：モデルスラグの更新（スナップショット）

  • gpt-realtime-mini
    および 
    gpt-audio-mini
    のスラグを更新し、2025-12-15 のスナップショットを指すように変更しました。以前のモデルスナップショットが必要な場合は、それぞれ 
    gpt-realtime-mini-2025-10-06
    と 
    gpt-audio-mini-2025-10-06
    をご使用ください。
  • sora-2
    のスラグを更新し、
    sora-2-2025-12-08
    を指すように変更しました。以前のモデルスナップショットが必要な場合は、
    sora-2-2025-10-06
    をご使用ください。
  • gpt-4o-mini-tts
    および 
    gpt-4o-mini-transcribe
    のスラグを更新し、2025-12-15 のスナップショットを指すように変更しました。以前のモデルスナップショットが必要な場合は、それぞれ 
    gpt-4o-mini-tts-2025-03-20
    と 
    gpt-4o-mini-transcribe-2025-03-20
    をご使用ください。
    • 推奨事項： 現在、
      gpt-4o-mini-transcribe
      を 
      gpt-4o-transcribe
      よりも優れた結果を得るために使用することを推奨しています。

修正：GPT Image 1.5 / ChatGPT Image Latest の画像忠実度 /v1/images/edits 経由で画像編集を行う際、 fidélité（忠実度）が明示的に「low（低）」（デフォルト）に設定されていても gpt-image-1.5 および chatgpt-image-latest が誤って高精度モードを使用していた問題を修正しました。

2025 年 12 月

機能：GPT Image 1.5 / ChatGPT Image Latest の Responses API 統合（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） Responses API の画像生成ツールに gpt-image-1.5 および chatgpt-image-latest を追加しました。

機能：リアルタイムおよびオーディオ「Mini」向け新しいスナップショット（

v1/realtime
、
v1/chat/completions
） リアルタイム性と音声駆動型アプリケーションの信頼性、品質、そして音声忠実度を向上させる 4 つの日付付き新しいオーディオスナップショットをリリースしました：

  • gpt-realtime-mini-2025-12-15
  • gpt-audio-mini-2025-12-15
  • gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15
  • gpt-4o-mini-tts-2025-12-15

このリリースには、対応する顧客向けのカスタムボイス機能のサポートも含まれます。

機能：GPT-5.2（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） GPT-5 モデルファミリーの最新のフラグシップモデルである GPT-5.2 をリリースしました。前世代の GPT-5.1 に対して以下の点で改良が見られます：

  • 一般的な知能
  • 指示への従順性
  • 精度とトークン効率
  • マルチモーダル性—特にビジョン（視覚）分野
  • コード生成—特にフロントエンド UI の作成
  • API におけるツールコールおよびコンテキスト管理
  • スプレッドシートの理解と作成

GPT-5.2 の新機能：

  • 新しい「xhigh」推論努力レベルの導入
  • 簡潔な推論サマリーの提供
  • コンパクション（Compaction）を活用した新しいコンテキスト管理機能

機能：クライアントサイドコンパクション（

v1/responses/compact
） クライアントサイドコンパクション機能をリリースしました。Responses API での長期的な会話において、
/responses/compact
エンドポイントをを使用して、各ターンで送信するコンテキストを縮小できるようになりました。

機能：GPT-5.1-codex-max（

v1/responses
） gpt-5.1-codex-max を Responses API にリリースしました。GPT-5.1-Codex は、Codex や類似の環境における長期的なエージェントコーディングタスク向けに最適化された当社の最も知能の高いコーディングモデルです。

2025 年 11 月

機能：リアルタイム API DTMF サポート リアルタイム API において DTMF キー押下のサポートを追加しました。リアルタイムサイドバンドル接続を使用中に DTMF イベントを受信できるようになりました。詳細についてはドキュメントをご覧ください。

機能：GPT-5.1 シリーズ（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） GPT-5 モデルファミリーの最新のフラグシップモデルである GPT-5.1 をリリースしました。GPT-5.1 は特に以下の分野で優れた能力を発揮するように訓練されています：

  • 推論を必要としない場合に高速なレスポンスを実現するためのステアビリティ（導きやすさ）
  • コード生成およびコーディングユースケース
  • エージェントワークフロー

注記： GPT-5 では中程度のデフォルト設定であったのに対し、GPT-5.1 は推論を必要としない場合に高速なレスポンスを実現するための新しい「none（無）」という推論設定がデフォルトになっています。

機能：GPT-5.1-Codex シリーズ（

v1/responses
） gpt-5.1-codex および gpt-5.1-codex-mini を Responses API にリリースしました。GPT-5.1-Codex は、Codex や類似の環境におけるエージェントコーディングタスク向けに最適化された GPT-5.1 のバージョンです。

機能：拡張プロンプトキャッシュ保持期間 拡張プロンプトキャッシュ保持機能をリリースしました。この機能により、キャッシュされたプレフィックスが有効な期間を最大 24 時間まで延長できます。拡張プロンプトキャッシングは、メモリがいっぱいになった際、key/value テンソルを GPU ローカルストレージにオフロードすることで、キャッシュのために利用可能なストレージ容量を大幅に増加させる仕組みです。

2025 年 10 月

機能：オープンソース化セキュリティモデル（

v1/responses
） gpt-oss の基盤に基づいて構築された安全性推論モデル 
gpt-oss-safeguard-120b
および 
gpt-oss-safeguard-20b
をリリースしました。

機能：エンタープライズキー管理（EKM） エンタープライズキー管理（EKM）機能をリリースしました。EKM を利用することで、OpenAI においてお客様が独自の外部キー管理システム（KMS）で管理するキーを使用して顧客コンテンツを暗号化できるようになります。

機能：IP アドミットリスト IP アドミットリスト機能をリリースしました。この機能により、指定した IP アドレスまたは範囲のみに対して API アクセスを制限できるようになります。

2025 年 9 月

機能：GPT-5-Codex（

v1/responses
） Codex CLI の使用に最適化され構築された専用モデル gpt-5-codex をローンチしました。

2025 年 8 月

機能：コネクタ（

v1/conversations
、
v1/responses
、
v1/assistants
） Responses API にコネクタのサポートを追加しました。コネクタとは、Google Apps や Dropbox などのお好みのサービスのデータへのモデル読取アクセス権を与えるために使用できる、OpenAI が維持する人気サービスの MCP ラッパーです。

機能：コンversations API（

v1/conversations
、
v1/responses
、
v1/assistants
） Responses API による長期的な会話を作成および管理することを可能にする Conversations API をリリースしました。移行ガイドを使用して、Assistants API 統合からの Responses および Conversations への移行方法や並べ替え比較をご覧ください。

機能：GPT-5 ファミリーリリース（

v1/chat/completions
、
v1/responses
） gpt-5、gpt-5-mini、および gpt-5-nano を含む GPT-5 ファミリーを API にリリースしました。

  • 推論モデルをサポートする GPT-5 モデルで高速なレスポンスを実現するための最小限の推論努力値（minimal reasoning effort value）を導入しました。
  • ツールコール時の自由な入出力を可能にする、カスタムツールコールタイプを導入しました。

2025 年 6 月

機能：優先処理（Priority processing） 優先処理機能に対応しました。優先処理は、従来型の標準処理と比較して著しく低く安定したレイテンシを実現しながら、従量課金の柔軟性を維持します。

機能：再利用可能なプロンプト ダッシュボードおよび Responses API において、新しい再利用可能なプロンプトが利用可能になりました。API 経由では、ダッシュボードで作成されたテンプレート（prompt パラメータで prompt id、オプションのバージョン付き）を参照し、文字列、画像、またはファイル入力を含まれる動的な変数を供給できるようになりました。Chat Completions には再利用可能なプロンプトは利用できません。 さらに詳しく

機能：o3-pro（

v1/responses
、
v1/batch
） より多くの計算資源を使用することで、困難な問題に対して優れた推論と一貫性で回答する o3 推論モデルのバージョンである o3-pro をリリースしました。また、バッチ処理およびフレックス処理を含むすべての API リクエスト向けの o3 モデルの価格も引き下げられました。

機能：ファインチューニングサポート gpt-4.1-2025-04-14、gpt-4.1-mini-2025-04-14、および gpt-4.1-nano-2025-04-14 のモデルに対する直接 preference 最適化（Direct Preference Optimization）を含むファインチューニングサポートを追加しました。

機能：ストリクトモードおよびスキーマ機能（

v1/chat/completions
、
v1/responses
）

  • 微調整を行っていないモデルに対して並列ツールコールを使用する際、ツールスキーマにストリクトモードを使用するためのサポートを追加しました。
  • スキーマに関する新機能（電子メールなど他のパターンに対する文字列の検証、数値および配列の範囲指定など）を追加しました。

機能：Codex-mini-latest（

v1/responses
、
v1/chat/completions
） Codex CLI の使用に最適化された codex-mini-latest を API にローンチしました。

2025 年 4 月

機能：GPT Image 1（

v1/images/generations
、
v1/images/edits
） 新しい画像生成モデル gpt-image-1 を追加しました。このモデルは品質と指示への従順性の両面で向上しており、画像生成における新しい基準を樹立します。さらに、gpt-image-1 モデルに固有の新しいパラメータをサポートする、画像生成および編集エンドポイントを更新しました。

機能：o3 シリーズおよび Codex CLI（

v1/chat/completions
、
v1/responses
）

  • 数学、科学、コーディング、視覚的推論タスク、および技術的なライティングにおいて新しい基準を樹立する、2 つの新しい o シリーズ推論モデルである o3 および o4-mini を追加しました。
  • コード生成 CLI ツールである Codex をローンチしました。

機能：GPT-4.1 シリーズ（

v1/responses
、
v1/chat/completions
、
v1/fine_tuning
） gpt-4.1、gpt-4.1-mini、および gpt-4.1-nano モデルを API に追加しました。これらの新モデルは、改善された指示への従順性、コーディング能力、およびより広いコンテキストウィンドウ（最大 100 万トークン）を備えています。gpt-4.1 および gpt-4.1-mini は教師ありファインチューニングで利用可能です。 また、gpt-4.5-preview の非推奨化を発表しました。

2025 年 3 月

機能：オーディオ API 向け新モデル（

v1/chat/completions
、
v1/responses
） gpt-4o-mini-tts、gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe、および whisper-1 モデルをオーディオ API に追加しました。

機能：o1-pro（

v1/responses
、
v1/batch
） より多くの計算資源を使用することで、困難な問題に対して優れた推論と一貫性で回答する o1 推論モデルのバージョンである o1-pro をリリースしました。

機能：エージェントワークフロー（

v1/chat/completions
、
v1/assistants
、
v1/responses
） 複数の新モデルおよびツール、ならびにエージェントワークフロー用の新しい API をリリースしました：

  • エージェントおよびツールの作成と使用のための新しい API である Responses API をリリースしました。
  • Responses API 用的一组のインバウンドツール（ウェブ検索、ファイル検索、コンピューター利用）をリリースしました。
  • デザイン、構築、およびデプロイのためのオーケストレーションフレームワークである Agents SDK をリリースしました。
  • gpt-4o-search-preview、gpt-4o-mini-search-preview、computer-use-preview という新モデルを発表しました。
  • すべての Assistants API 機能を使いやすい Responses API に統合する計画を発表し、完全な機能同等性を達成した後、Assistants の終了予定日を 2026 年と見込んでいます。

機能：ファインチューニングメタデータ（

v1/fine_tuning/jobs
） ファインチューニングジョブにメタデータフィールドのサポートを追加しました。

2025 年 2 月

機能：GPT-4.5（

v1/chat/completions
、
v1/assistants
、
v1/batch
） 当社の最大かつ最も能力を持つチャットモデルである GPT-4.5 のリサーチプレビューをリリースしました。GPT-4.5 は高い「EQ」とユーザー意図の理解により、クリエイティブタスクおよびエージェントプランニングにおいて優れています。

更新：API 使用量ダッシュボードおよびデータレジデンス

  • API 使用量ダッシュボードアップデートをローンチしました。このアップデートは、プロジェクト選択、日付ピッカー、微細なインターバルなどの追加データフィルターに関する要望に対応しています。また、異なる製品およびサービスティアの跨る使用量の表示へのサポートも向上しています。
  • ヨーロッパでのデータレジデンスの導入です。

2025 年 1 月

機能：o3-mini（

v1/chat/completions
） 科学、数学、およびコーディングタスク向けに最適化された新しい小規模推論モデル o3-mini をローンチしました。

更新：o1 モデルへのアクセス範囲拡大 オプショナルラーニングでトレーニングされている複雑な推論を行うために設計された o1 シリーズのモデルです。

2024 年 12 月

更新：管理および使用量 API

  • Admin API キーローテーション機能をローンチし、顧客がプログラム的に admin api キーをローテートできるようになりました。
  • Admin API Invites を更新し、顧客が組織への招待と同時にプロジェクトへのユーザーをプログラム的に招待できるようになりました。
  • Usage API をローンチし、顧客が OpenAI API 全体の活動および支出をプログラム的に照会できるようになりました。

機能：GPT-4o (2024-11-20)（

v1/chat/completions
） gpt-4o シリーズの最新のモデルである gpt-4o-2024-11-20 をリリースしました。

機能：予測出力（Predicted Outputs）（

v1/chat/completions
） 応答の大部分が事前に既知であるモデル応答におけるレイテンシを大幅に削減する Predicted Outputs 機能をリリースしました。これは、ドキュメントやコードファイルの内容を僅かな変更だけで再生成する場合などで最も一般的です。

2024 年 10 月

DevDay 機能（サンフランシスコ）（

v1/realtime
、
v1/chat/completions
、
v1/fine_tuning
） いくつかの新しい機能をリリースしました：

  • リアルタイム API： WebSockets インターフェースを使用して、アプリケーションにスピーチ対スピーチ体験を構築できるようになりました。
  • モデル蒸留： 大規模 frontier モデルからの出力を利用して、コスト効率の良いモデルをファインチューニングするためのプラットフォームです。
  • 画像ファインチューニング： GPT-4o を画像とテキストでファインチューニングし、ビジョン能力を向上させることができます。
  • Evals： 特定のタスクにおけるモデルパフォーマンスを測定するためのカスタム評価を作成および実行できます。
  • プロンプトキャッシング： 最近入力トークンを処理する際の割引およびより高速な処理時間に対応しました。
  • プレイグラウンドでの生成： Generate ボタンを使用して、プレイグラウンドで容易にプロンプト、関数定義、および構造化出力スキーマを生成できます。

機能：Omni-moderation-latest（

v1/moderations
） 画像とテキスト（一部のカテゴリ向け）をサポートする新しい omni-moderation-latest モデレーションモデルをリリースしました。このモデルは 2 つの新しいテキスト専用ハームカテゴリをサポートし、より正確なスコアリングを実現します。

2024 年 9 月 - 8 月

  • 8 月： オーガニゼーションを管理および監査ログを使用して変更を監視できるようにする Admin および Audit Log API をローンチしました。（監査ログ記録は設定内で有効にする必要があります）。
  • 7 月： カスタムおよび無制限課金のエンタープライズ顧客に、好みの IDP に対する認証を設定できるようにするセルフサーブ SSO 構成をローンチしました。高速で軽量なタスク向けの経済的で知能的な小規模モデルである GPT-4o mini をリリースしました。大規模ファイルを複数パートに分割してアップロードする Uploads 機能をリリースしました。
  • 6 月/5 月： API へ GPT-4o をリリースしました。GPT-4o は当社の最も高速かつ最も手頃なフラグシップモデルです。Assistants API のスレッドからメッセージを削除するための新しいエンドポイントを追加しました。
  • 4 月： プロジェクトベースの階層を導入し、API キーの作成およびレート制限とコスト制限のコスト管理（エンタープライズ顧客向けのみ利用可能）を含むプロジェクト単位での作業整理が可能になりました。
  • 3 月： Assistants API におけるストリーミング機能に対応しました。
  • 1 月/2023 年 12 月/2023 年 11 月/2023 年 10 月： エンベディニング V3 モデル、dimensions パラメータ、および初期 API リリースなど、多岐にわたる更新が行われました。

同じ日のほかのニュース

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2026/04/25 4:30

私のオーディオインターフェースは、SSH がデフォルトで有効になっています。

## Japanese Translation: Rodecaster Duo は、ファームウェア署名検証の欠如に起因する深刻なセキュリティ脆弱性を有しています。この欠陥は、研究者がコンテナを通じて SSH パスワード認証を有効にする自製ファームウェアの開発および展開に成功した事例から明らかとなりやすく、カスタムソフトウェアへのフラッシングを可能にしています。同装置は USB 書き込みを無効化することでブリック状態を防ぐように設計されていますが、この制限は回避可能であり、初期試みが失敗した場合（例：macOS）や予期せずトリガーされた場合でもファームウェア更新が進められる可能性があります。USB HID プロトコルの解析により、ファームウェア更新はレポート 1 を介して送信される単純な ASCII コマンド（'M」と 'U」）によって開始されることが明らかとなり、実際のファイル操作にはディスクのマウント、`archive.tar.gz`および`archive.md5`の複製、許可付きパーミッションの設定（777）、そして再起動が含まれます。同装置はデフォルトで公開鍵認証とハードコードされた鍵を使用した SSH が有効になっており、これらの鍵が変更されない場合、セキュリティリスクを引き起こします。これらの欠陥についてサポートチケットへの回答はなく、システムのオープンな性質が、この専門的なオーディオツールを有益な改変のプラットフォームであると同時に、潜在的なセキュリティ侵害のプラットフォームにも変えつつあります。

2026/04/25 4:01

クラシック・アメリカン・ダイナー

## Japanese Translation: 米国のダイナーは、輸送史と料理文化の独自の融合を表しており、20 世紀に鉄道輸送用に製造された列車車から、象徴的な路辺のレストランへと進化してきました。歴史記録によれば、主要な高速道路沿いには多様なメニューが提供されており、1940 年夏のマーランド州バーウィン近郊のダイナーではホットドッグが 5 セント、プレートが 25 セント、ニューヨーク市の施設では 1959 年に朝食プレートが 75 セントで提供されていました。長い労働時間に対応するため、多くの場所はアバディーン（マリーランド州）などで見られるように 24 時間営業のモデルを採用し、トラックドライバーだけでなく一般住民もアクセスできるようにしました。国会図書館はこれらの施設の建築的多様性を捉えた広範な写真アーカイブを保管しており、ジョージア州カラムスにあるルート 27 ダイナー（韓国料理も販売している）の波打つ金属製の外観から、バーモント州チェスターにある「ストリームライン」アルミニウム仕上げのクラウニーガールダイナーまで多岐にわたります。これらの画像は単なる食料供給を超え、ダイナーを米国人の好意と国家の記憶を象徴する強力なシンボルとして示しており、20 世紀初頭からの文書からキャロル・M・ハイズミスの作品のような現代アーカイブに至るまで、ピジョンフォージにあるサンライナーダイナーやフェニックスにある5&ダイナーなどの現場を捉えています。

2026/04/24 23:28

過剰な思考、スコープクリープ、そして構造的相違によって引き起こされるプロジェクトへの sabotaging です。

## Japanese Translation: 著者は「やってみるか」という哲学を提唱し、広範な調査よりも即時の作成を優先することで楽しみを保ち、スコープの蔓延を防ぐことを重視する。この転換は、ハードウェアのプロトタイピングインターフェース、Clojure+Rust 融合言語、CAD プログラミングといった長年にわたる技術的関心を扱うが、焦点のない成功基準により数百時間の投入にも関わらず合成された解決策をもたらさず、こうしたサイクルを打破するために著者は迅速なプロトタイピングに注力する。友人の Marcin と一緒に週末プロジェクトとして製作した合板の棚は、機能的成果に絞って完璧な仕様ではなくてはしごを作ったものであり、逆にリソースが不要な機能や過剰な調査に浪費されるときには失敗する。具体的には、LLM エージェントプロジェクト（Finda スタイルのファイルシステム検索）でアンカー機能を見捨てること、difftastic、semanticdiff.com、diffsitter などのツールを数時間レビューして高レベル構造を正しく処理できないことが判明した例などが挙げられる。こうした限界に失望した著者は、Tyvek/ライトディフューザー材料の EU ベンダーを探したり、Coinbase クリプト破産分析から酵母ワクチンや Loon Lisp まで幅広い話題に触れたりする雑多な更新事項も記録している。

OpenAI が、API を介して GPT-5.5 と GPT-5.5 Pro をリリースしました。 | そっか～ニュース