GPT-4o・GPT-4.1の一部は1月14日に削除
OpenAIは2026年10月14日、GPT-4系の一部のモデルを使っている開発者に対し、2027年1月14日をもってAPIから削除すると通知しました。 OpenAIはモデルの非推奨化を決定すると、そのモデルを使っているユーザーにメールで通知し、APIドキュメントのDeprecationsページにも掲載します。今回のお知らせも、「2026-10-14」の日付でこのページに出ています。
APIとは、ソフトウェアどうしが機能やデータをやり取りするための窓口のこと。今回の通知はAPIが対象で、ChatGPTの画面でGPT-4oを使うことができるかどうかは書かれていません。影響を受けるのは、コードの中でモデル名を指定してGPT-4oやGPT-4.1を呼んでいる開発者や担当者です。
削除の対象は4モデル・5つのスナップショット
削除されるのはGPT-4o・GPT-4o mini・GPT-4.1・GPT-4.1 miniの4モデルで、スナップショットの数は5つです。 スナップショットは、モデル名の後ろに日付を追加してバージョンを固定した名前です。同じGPT-4oでも、バージョンごとに停止日が異なります。対象かどうかは、日付まで含めた名前で見分けることになります。
2027年1月14日にAPIから削除される、5つのスナップショット（OpenAIのDeprecationsページより）
| モデル | スナップショット名 | 削除日 | 移行先 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | gpt-4o-2024-08-06 | 2027年1月14日 | gpt-6-luna |
| GPT-4o | gpt-4o-2024-11-20 | 2027年1月14日 | gpt-6-luna |
| GPT-4o mini | gpt-4o-mini-2024-07-18 | 2027年1月14日 | gpt-6-luna |
| GPT-4.1 | gpt-4.1-2025-04-14 | 2027年1月14日 | gpt-6-luna |
| GPT-4.1 mini | gpt-4.1-mini-2025-04-14 | 2027年1月14日 | gpt-6-luna |
移行先は5つとも同じgpt-6-lunaです。日付の無い別名（gpt-4oなど）がどのバージョンを指しているかを、今回のお知らせでOpenAIは明らかにしていません。
ファインチューニングしたモデルも同日に止まる
5つのスナップショットをもとにファインチューニング（自社のデータで追加の学習をさせ、用途に合わせる方法）をしたモデルも、元のモデルと同じ2027年1月14日に止まります。OpenAIは別のお知らせで、ファインチューニングしたモデルの推論は元のモデルが止まるまで利用できるとしています。つまり、追加学習で作ったモデルを元のモデルの停止後に呼び出すことはできません。
通知から削除まで92日で、方針で定める6か月より短い
通知の2026年10月14日から削除の2027年1月14日までは92日で、約3か月です。 OpenAIはDeprecationsページの冒頭で、モデルを停止する前の通知期間を次のように定めています。
- 一般提供のモデルは少なくとも6か月前
- 一般提供モデルの特化版（chat版やCodex版など）は、少なくとも3か月前
- プレビュー版は2週間ほどの短い期間で終わることがある
安全やコンプライアンスを理由に停止を早める場合、OpenAIはできる限り早く公表するとしています。今回の5つのスナップショットは一般提供のモデルですが、通知期間を6か月より短くした理由はこの通知に書かれていません。
"Fine-tuned versions of these models follow the same shutdown schedule as their underlying base models." — 「2026-10-14: GPT-4 series model deprecations」より公式情報を見る →
移行先はLuna、単価はGPT-4oの1/20以下
OpenAIが5つのスナップショットの移行先としたGPT-6 Lunaは、定型の作業を大量にこなす用途向けのモデルです。 OpenAIはLunaを、自社のモデルの中で最も効率のよいモデルとしています。入力にはテキストと画像を使うことができ、出力はテキストです。
一度に読み込める量（コンテキスト）は1,050,000トークンで、1回の出力は最大128,000トークンです。GPT-6にはLuna以外のモデルもありますが、今回の移行先に指定されたのはLunaだけです。
どのモデルから切り替えても単価は下がる
Lunaの料金は100万トークンあたり入力0.10ドル（約15.8円）、出力0.50ドル（約79円）で、削除される4モデルのどれよりも単価が安くなっています。 OpenAIが公表している標準料金は、次のとおりです。
100万トークンあたりの標準料金（OpenAIの料金ページと、モデルページより）
| モデル | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| GPT-4o | 2.50ドル（約395円） | 10.00ドル（約1,580円） |
| GPT-4o mini | 0.15ドル（約23.7円） | 0.60ドル（約95円） |
| GPT-4.1 | 2.00ドル（約316円） | 8.00ドル（約1,264円） |
| GPT-4.1 mini | 0.40ドル（約63円） | 1.60ドル（約253円） |
| GPT-6 Luna（移行先） | 0.10ドル（約15.8円） | 0.50ドル（約79円） |
表から計算すると、GPT-4oからLunaへ移行すれば単価は入力が1/25、出力が1/20になります。GPT-4.1からなら入力が1/20、出力が1/16です。
差が最も小さいGPT-4o miniでも単価は下がります。入力は0.15ドル（約23.7円）から0.10ドル（約15.8円）へ、出力は0.60ドル（約95円）から0.50ドル（約79円）へ下がります。
表の数字は単価で、請求額とは別です。Lunaは回答する前の推論にもトークン（推論トークン）を使い、その量は推論の強さによって変わります。同じプロンプトでも使うトークンの量がGPT-4oのときと同じになるとは限らないので、実際の費用は試してから見積もるのが確実です。
Lunaはファインチューニングに対応していない
Lunaのモデルページでは、ファインチューニングのエンドポイント（APIの機能ごとの呼び出し先・v1/fine-tuning）が「Not supported」になっています。 削除される4モデルは、どれもファインチューニングに対応していました。ファインチューニングしたGPT-4oやGPT-4.1を使っている場合、同じ方法でLunaに作り直すことはできません。
Lunaが対応していないエンドポイントは、ファインチューニングだけではありません。利用できるのはChat CompletionsとResponses、Batchの3つで、埋め込み（Embeddings）や音声のエンドポイントには対応していません。
"GPT-6 Luna is our most efficient model for focused, high-volume tasks." — 冒頭より公式情報を見る →
モデル名の変更だけではLunaに移行できない場合がある
GPT-4oやGPT-4.1と異なり、Lunaは回答する前に推論するモデルです。 OpenAIはGPT-6のガイドで、モデル名をLunaに替えたあとに確認することをまとめています。今回の移行に関係するのは次の3つです。
- 推論の強さ
- 推論の強さをnone以外にするときに取り除くパラメーター
- ツールを使うときのAPI
推論の強さはデフォルトがmedium、noneも設定可能
Lunaの推論の強さ（reasoning effort）は、指定しなければmediumになります。 設定できる値はnoneからmaxまでの6段階です。Responses APIではreasoning.effort、Chat Completionsではreasoning_effortで値を選びます。
モデル名だけを書き換えた呼び出しは推論の強さがmediumのまま動作し、noneを選べば推論せずに回答させることができます。GPT-6のガイドでOpenAIは、いま指定している推論の強さを、Lunaが対応する範囲で変えずに使うよう求めています。
temperatureなどを削除する必要がある
推論の強さでnone以外を選ぶときは、リクエストからtemperatureとtop_p、top_logprobsを取り除く必要があります。 temperatureやtop_pは回答のばらつきを調整するパラメーターで、GPT-4oやGPT-4.1向けのコードには入っていることがあります。
Chat Completionsではlogprobsも、Responses APIではincludeのmessage.output_text.logprobsも取り除きます。推論の強さをnoneにしておけば、これらのパラメーターを取り除く必要はありません。
推論しながらツールを使うにはResponses APIが必要
Chat CompletionsでLunaに関数呼び出し（function calling）をさせられるのは、推論の強さがnoneのときだけです。 関数呼び出しとは、モデルに自社の関数や他のAPIを呼ばせる仕組みのこと。推論しながらツールを使わせるには、Responses APIへ移行する必要があります。
Lunaに用意された組み込みのツール（ウェブ検索やファイル検索など）も、Responses APIで使います。Chat Completionsで関数呼び出しを使っている場合は、推論の強さをnoneにするか、Responses APIへ移行するかのどちらかを選ぶことになります。
"When reasoning effort is not公式情報を見る →none, removetemperature,top_p, andtop_logprobs." — 「Update API and model parameters」より
1月14日とは別の日に止まるGPT-4系もある
GPT-4系のモデルには、1月14日とは別の日に止まるものがあります。そのため、今回の5つ以外のGPT-4系も使っているなら、モデルごとの停止日に合わせて移行を進める必要があります。
GPT-4.1 nanoなどは10月23日に止まる
GPT-4.1 nano（gpt-4.1-nano-2025-04-14）とgpt-4o-2024-05-13は、2026年10月23日に止まります。また、どちらも2026年4月22日に発表された旧モデルの停止一覧に含まれており、停止日は今回より前に定まっていました。
移行先も異なり、GPT-4.1 nanoはgpt-5.6-luna、gpt-4o-2024-05-13はgpt-5.6-solです。GPT-4.1 nanoをファインチューニングしたモデルも、同じ10月23日に止まります。
音声合成と文字起こしのGPT-4oは別の日程
音声合成のgpt-4o-mini-ttsは2027年1月6日に、文字起こしのgpt-4o-transcribe系は2027年2月26日に削除されます。 どちらも名前にGPT-4oを含んでいますが、今回の通知とは別にお知らせが出たものです。
- gpt-4o-mini-tts: 2027年1月6日に削除され、移行先はgpt-realtime-2.1-mini（2026年10月1日にお知らせ）
- gpt-4o-transcribe系（miniとdiarizeを含む3つ）: 2027年2月26日に削除（2026年8月26日にお知らせ）
ファインチューニングにも別の日付があります。OpenAIは2026年5月7日のお知らせで、既存のユーザーも2027年1月6日からはファインチューニングの新しいジョブを作成することができなくなると発表しました。
Azureでは2027年4月14日まで利用可能
MicrosoftのAzureで提供されているGPT-4oとGPT-4.1は、2027年4月14日まで利用できます。Microsoftの一覧（2026年9月23日更新）では、今回の5つと同じバージョンを使うことができなくなる日は2027年4月14日になっています。
Azureでファインチューニングしたモデルのデプロイはさらに長く、GPT-4o系が2027年10月1日まで、GPT-4.1系が2027年10月14日まで使うことができます。 OpenAIのAPIとAzureでは日付が異なるので、どちらから呼んでいるかを先に確認しておくといいでしょう。
"October 23, 2026 gpt-4.1-nano | gpt-4.1-nano-2025-04-14 gpt-5.6-luna" — 「2026-04-22: Legacy GPT model snapshots」の表より公式情報を見る →
移行の手間は単価ではなく使い方で変わる
どのモデルから切り替えても単価は下がるので、移行で負担になるのは作業のほうです。 使い方によっては次のような手間がかかります。
- ファインチューニングに頼っている場合、OpenAIのAPIには同じ仕組みを続けられる移行先がない。新しいジョブも1月6日から作成できなくなるため、ファインチューニングを使わない設計に替えるか、期限の遅いAzureを検討するかを1月14日より前に判断することになる
- 表の単価の比がそのまま費用の比に近くなるのは、推論の強さをnoneにした場合である。mediumのままだと推論トークンを使う分だけトークンの量が変わり、単価の比だけでは費用を見積もることができない
- GPT-4系を複数使っていれば、最初の期限は1月14日ではなく10月23日になる。音声合成や文字起こしまで使っていると、1月6日と2月26日にも期限がある
どれにも該当しなければ、モデル名を替えて推論の強さを選び、none以外ならtemperatureなどを指定から取り除くだけで移行できるでしょう。該当するものが多いほど、92日のうち早い時期から作業に着手する必要が出てきます。
FAQ
- GPT-4oのAPIはいつ使うことができなくなりますか？
- スナップショットのgpt-4o-2024-08-06とgpt-4o-2024-11-20は、2027年1月14日にAPIから削除されます。同じGPT-4oでもgpt-4o-2024-05-13は別のお知らせの対象で、止まるのは2026年10月23日です。どちらに該当するかは、コードに書いたモデル名の日付で見分けることができます。
- ファインチューニングしたGPT-4oはどうなりますか？
- 元のモデルと同じ2027年1月14日に止まります。移行先のGPT-6 Lunaはファインチューニングに対応していないため、同じ方法で作り直すことはできません。ファインチューニングの新しいジョブも、2027年1月6日から作成することができなくなります。
- 使っているモデルが対象かどうかを調べる方法はありますか？
- 停止日は、List models（GET /v1/models）で取得できる各モデルの情報のうち、shutdown_dateで調べることができます。停止日が定まっていれば年月日が入り、定まっていなければnullです。Retrieve a modelでも、同じフィールドを取得することができます。
- Azure OpenAIのGPT-4oも1月14日に止まりますか？
- 止まりません。Microsoftの一覧では、Azureで今回の5つと同じバージョンを使うことができなくなる日は2027年4月14日です。ファインチューニングしたモデルのデプロイは、GPT-4o系が2027年10月1日まで、GPT-4.1系が2027年10月14日まで利用できます。
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