GPT-4.5・o3 ChatGPT廃止まとめ【2026年6月】移行先モデルの選び方とAPIコード変更手順

TL;DR

• OpenAIが2026年6月、GPT-4.5とo3のChatGPT上での廃止日を正式発表
• 移行先: GPT-5（高精度）またはGPT-4o mini（コスト優先）
• API利用者: モデル名の文字列を変更するだけで移行可能

影響を受けるモデルと移行先

APIのモデル名変更スクリプト

# migrate_model.py
# GPT-4.5 / o3 → 新モデルへの移行

# 廃止されるモデルと推奨移行先のマッピング
MODEL_MIGRATION = {
    "gpt-4.5":      "gpt-5",           # 高精度維持
    "gpt-4.5-turbo":"gpt-4o",           # バランス重視
    "o3":           "gpt-5",           # 複雑な推論
    "o3-mini":      "gpt-4o-mini",     # コスト優先
}

def migrate_model_name(old_model: str) -> str:
    """廃止モデル名を新モデル名に変換する"""
    return MODEL_MIGRATION.get(old_model, old_model)

# コード内のモデル名を一括変換する例
import re

def update_model_in_code(code: str) -> tuple[str, list[str]]:
    """Pythonコード内のモデル名文字列を更新する"""
    changes = []
    
    for old, new in MODEL_MIGRATION.items():
        pattern = f'"{old}"'
        replacement = f'"{new}"'
        if pattern in code:
            code = code.replace(pattern, replacement)
            changes.append(f"{old} → {new}")
        
        # シングルクォートも対応
        pattern = f"'{old}'"
        replacement = f"'{new}'"
        if pattern in code:
            code = code.replace(pattern, replacement)
            changes.append(f"{old} → {new}")
    
    return code, changes

# 使用例
old_code = '''
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "hello"}]
)
'''
new_code, changes = update_model_in_code(old_code)
print(f"変更箇所: {changes}")
print(new_code)

Claude Sonnet 4.5への移行を検討する場合

# claude_migration.py
# OpenAI APIからClaude APIへの移行（長文処理の場合に有利）

# Before: OpenAI
from openai import OpenAI
openai_client = OpenAI(api_key="sk-...")

response = openai_client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.5",  # 廃止予定
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    max_tokens=1024,
)
text = response.choices[0].message.content

# After: Anthropic（コンテキスト: 128K → 200K）
import anthropic
claude_client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-...")

response = claude_client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",  # 入力$3/1M・200Kコンテキスト
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
text = response.content[0].text

# コスト比較（入力2000 + 出力500トークン、月1万リクエスト）
# GPT-5:           $120/月
# Claude Sonnet:    $35/月
# GPT-4o mini:       $2/月

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