GPT-4oは2027年1月14日に停止｜対象4本と今やること

GPT-4o が API から使えなくなる日は2027年1月14日です。2026年10月14日、OpenAI は GPT-4o・GPT-4o mini・GPT-4.1・GPT-4.1 mini の4本を廃止し、同日に API から削除すると公式の deprecations ページに掲載しました。推奨移行先は4本すべて gpt-6-luna の1本で、ファインチューニング済みの版も同じ日に止まります。

ただし「GPT-4o が使えなくなった」と検索して来る人のうち、実際に2027年1月14日が原因の人はまだ1人もいません。いま落ちているなら、原因は別の期日か別の設定です。この記事では、対象の4本をスナップショット名で見分ける方法、今日すでに落ちている場合の切り分け、そして期日までに手を動かす順番を、OpenAI の一次情報だけで整理します。

結論：止まるのは4本・2027年1月14日・移行先は1つだけ

先に答えだけ書きます。

• 削除日は2027年1月14日（公式原文は「removal from the API on January 14, 2027」）
• 対象は4モデル・5スナップショット。GPT-4.1 nano は今回の対象外（ただし別の告知で2026年10月23日に止まります）
• 移行先は4本すべて gpt-6-luna。モデルごとに行き先が分かれていません
• ファインチューン版も同日。そして同じものを作り直す手段は残りません
• これは API の話。ChatGPT の画面から 4o が消えるという告知ではありません

対象4本とスナップショット名

棚卸しのときは、表示名ではなくスナップショット名（日付つきのモデルID）で突き合わせてください。コードの中では gpt-4o のような別名（エイリアス）で書かれていることが多く、別名のままでは対象かどうかが判断できません。

ファインチューン版の扱いについて、公式は「Fine-tuned versions of these models follow the same shutdown schedule as their underlying base models.」と書いています。基盤モデルが消えればその上に載せた学習済みモデルも消える、という意味です。

いま落ちているなら、原因は2027年1月14日ではありません

「GPT-4o が使えない」という症状には、少なくとも3つ別の原因があります。期日の話と混ぜると、直せるものを直さないまま待つことになります。

① GPT-4.1 nano を使っている（2026年10月23日に停止）

GPT-4.1 nano は今回の4本には入っていませんが、2026年4月22日の別の告知で2026年10月23日に停止することが決まっています。対象は gpt-4.1-nano（別名）と gpt-4.1-nano-2025-04-14（スナップショット）、そして ft-gpt-4.1-nano-2025-04-14（そのファインチューン版）で、移行先は gpt-5.6-luna です。「4.1 系はまだ1年以上ある」と読み違えると、nano を使っている箇所だけ先に落ちます。同じ10月23日には gpt-4-0613・gpt-4-turbo・o1・o3-mini・gpt-4o-2024-05-13・gpt-image-1 なども止まります。

とくに gpt-4o-2024-05-13 は紛らわしいので注意してください。同じ「GPT-4o」でも、2024年5月13日版だけは2026年10月23日、2024年8月6日版と11月20日版は2027年1月14日です。移行先も前者は gpt-5.6-sol、後者は gpt-6-luna で別です。日付を落として gpt-4o とだけ書いてある箇所は、どのスナップショットに解決されているかを実際の応答（model フィールド）で確かめるのが確実です。

② ファインチューニングのジョブが作れない（2027年1月6日から）

OpenAI はセルフサーブのファインチューニングについて、別の節で段階的な終了を告知しています。すでに2026年5月7日から「過去にファインチューニングを実行したことがない組織」は新規に作れず、2026年7月2日から「直近60日にファインチューン済みモデルで推論していない組織」も作れなくなりました。そして2027年1月6日からは、現に使っている利用者も新しいファインチューニングのジョブを作れなくなります（公式原文は「Active existing customers will no longer be able to create new fine-tuning jobs on this date.」）。

ここが今回いちばん影響の大きい組み合わせです。基盤モデルが1月14日に消え、その8日前に作り直す窓も閉じ、さらに移行先の gpt-6-luna はモデルページで v1/fine-tuning が「Not supported」です。つまり「同じ学習済みモデルを新しい世代で作り直す」という選択肢は残りません。分類や定型フォーマットの生成をファインチューニングで作り込んでいた会社は、プロンプトと社内データの検索（RAG）で同じ精度に寄せる設計へ切り替える前提で見積もってください。学習に使ったデータセットが今も手元にあるかの確認も、期日より前に済ませておきたい作業です。

③ API ではなく ChatGPT の画面の話をしている

deprecations ページは冒頭に「This page lists all API deprecations」と書かれていて、扱っているのはAPI からの削除だけです。ChatGPT のモデル選択に何が出るか、カスタムGPTがいつまで動くかは別のタイムラインで管理されています。社内に「ChatGPT の画面しか使っていない部署」と「API を外注の仕組みで使っている部署」が混在している会社は、この2つを別の表で管理してください。同じ表に混ぜると、止まらないものに人手をかけて、止まるものを見落とします。カスタムGPTのほうの期日はカスタムGPT の新規作成終了10月26日・停止12月11日の整理にまとめています。

今日やること（3手順・30分）

手順1：shutdown_date を API に聞く

公式ページを人が読み比べる必要はありません。OpenAI はモデル一覧の各モデルに shutdown_date という任意フィールドを持たせており、停止日が決まっているものは YYYY-MM-DD 形式の文字列、未発表なら null が入ります。GET /v1/models を自社のキーで叩いて、shutdown_date が入っている行だけ抜き出せば、その組織に見えているモデルの期日が一覧になります。個別取得（GET /v1/models/{id}）でも同じフィールドが返ります。

実務では、これを週1回走らせて結果を社内チャットへ流す形にしておくのがおすすめです。今回のように予告が3か月に縮んでも、週1回なら最悪でも7日で気づけます。半年に1度の棚卸しだけに頼ると、告知と棚卸しの間が開いたときに取りこぼします。

手順2：モデル名の直書きを全部探す

次に、自社側でモデル名がどこに書かれているかを洗います。探す対象は4か所です。

1. コード：gpt-4o・gpt-4.1・gpt-4o-mini を文字列検索する（別名で書かれている前提で、日付なしも必ず含める）
2. 環境変数と設定ファイル：本番・検証・開発で違う値が入っていることがある
3. ノーコードツール：Zapier・Make・Dify・GAS などの中にモデル名が選択済みで埋まっている
4. 外注先が作った仕組み：自社に見えないので、開発元へ「使用モデル名と期日の確認」をメールで投げるのが最短

経験上、見落としがいちばん多いのは4番目です。社内では誰も知らないまま、1本の API キーの裏で5つの業務が動いていることがあります。手順1で取った shutdown_date つきの一覧と、使用量ダッシュボードのモデル別内訳を突き合わせると、棚卸し漏れが見つけやすくなります。

手順3：Luna に入れ替えて差分を見る（設定を1つ足す）

最後に、過去の実データ10〜30件を使って、旧モデルと gpt-6-luna に同じ入力を流し、出力を並べて人が読みます。ここで必ず足しておきたい設定が1つあります。

gpt-6-luna はリーズニング（推論）に対応したモデルで、reasoning.effort の既定値は medium です。一方 GPT-4o や GPT-4.1 はリーズニングを持たないモデルでした。そのままモデル名だけ差し替えると、返答の前に内部の推論が走るぶん、応答が遅くなり、出力トークンも増えます（推論トークンは出力トークンとして課金されます）。GPT-4o に近い挙動で比べたいなら、reasoning.effort に none を明示してください。none は Luna が対応している設定で、Chat Completions で関数呼び出し（function calling）を使う場合は reasoning_effort を none にすることが条件になっています。

比べるのは4点です。出力の形式（文字数・箇条書き・JSON の構造）、語調、固有名詞と数値の正確さ、そして1件あたりのコスト。評価を自動化せず、その業務を知っている担当者が目で見るほうが確実です。コストの読み方はGPT-4o から gpt-6-luna への移行コストを3ケースで試算に、GPT-4.1 の代替を Luna 一本に寄せるべきか Sol を選ぶべきかはGPT-4.1 の代替を Luna と Sol で分ける境目に分けて書きました。

私たちは、こうしたモデルの入れ替えや棚卸しを月1回のミーティングで一緒に回す AI 導入支援もしています。記事の途中で恐縮ですが、「どこで何を使っているか分からない」という段階からでも力になれると思っておりますので、よろしければあわせてご覧ください。

予告が約3か月だった点について

同じ deprecations ページには、OpenAI 自身が定める最低の通知期間が書かれています。一般提供（generally available）のモデルは最低6か月、その特化版（chat 版や Codex 版、deep research 版などの variants）は最低3か月、preview の付くモデルは2週間程度という3区分です。

今回の告知は2026年10月14日で、削除日は2027年1月14日。間隔は92日＝約3か月です。GPT-4o や GPT-4.1 は特化版ではなく一般提供のモデルとして使われてきたので、規定の記載と実際の間隔が合っていません。どの区分で扱われたのかは公式に明記が無いため、ここでは事実だけを書きます。参考に、2026年10月1日の GPT-5.1・GPT-5.3-Codex・GPT-5.4-Nano の告知には「with six months’ notice」と明記がありましたが、今回の節にはその文言がありません。

実務への含みは1つだけです。「OpenAI なら半年ある」という前提で棚卸しの周期を決めている会社は、周期そのものを短くしてください。手順1のスクリプトを週1回に落としておけば、予告が何か月でも足ります。各社の期日をまとめた一覧はAIモデル提供終了への企業の対応と期日カレンダーで毎日更新しています。過去の同種の告知（2026年9月28日の旧モデル4本）の進み方はgpt-3.5-turbo 終了は9月28日・対象4本と移行先、2027年4月1日の GPT-5.1 系はGPT-5.1 廃止と3本の移行先にあります。

読み違えやすい3点

まとめ

2027年1月14日に API から消えるのは GPT-4o・GPT-4o mini・GPT-4.1・GPT-4.1 mini の4本と、そのファインチューン版。移行先は gpt-6-luna 一本です。いま落ちているなら原因は別で、まず疑うのは10月23日に止まる GPT-4.1 nano と gpt-4o-2024-05-13 です。

やることは、shutdown_date を週1回 API に聞く仕組みを1つ作り、モデル名の直書きを4か所洗い、過去データ10〜30件で出力を並べて見る——この3つだけです。期日まで3か月あるうちに動けば、慌てずに済みます。

「どこで何を使っているか分からない」「外注先に何を聞けばいいか分からない」という段階でも大丈夫です。棚卸しから後継モデルの検証まで、実際に手を動かすところをご一緒できます。