O4 Mini

o4-mini ist ein schnelles, kosteneffizientes Reasoning-Modell auf GPTProto.com. Es schließt die Lücke zwischen einfachem Chat und fortschrittlicher Logik und bietet native multimodale Fähigkeiten, agentische Tool-Nutzung und überlegene MINT-Leistung für komplexe Aufgaben.

Modalitäten

Kontext

API-Nutzungsbeispiele

curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
    --header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{
        "model": "o4-mini",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ]
    }'

O4 Mini Preise

Chat, Coding-Agenten und Dokumentenarbeit. Preise pro 1 Mio. Tokens – Eingabe, gecachte Eingabe und Ausgabe werden separat abgerechnet. GPTProto liegt 10% unter den offiziellen Preisen.

Szenario	OpenAI Liste	OpenRouter	GPTProto	Du sparst / Monat
Persönlich10 Mio. Tokens / Monat (4.8 Mio. im Cache)	$13.64	$14.39	$12.28	−$1.36≈ $16.37 / Jahr
Team100 Mio. Tokens / Monat (48 Mio. im Cache)	$136.40	$143.90	$122.76	−$13.64≈ $163.68 / Jahr
Business500 Mio. Tokens / Monat (240 Mio. im Cache)	$682.00	$719.51	$613.80	−$68.20≈ $818.40 / Jahr

Monatliche Kosten nach Quelle

OpenRouter

$0.00

OpenAI

$0.00

GPTProto

$0.00

Spare $0.00 / Monat

Jährliche Ersparnis ≈ $0.00 · Abrechnung nach Verbrauch

Kernfunktionen und -fähigkeiten von o4

Entdecken Sie die herausragenden Fähigkeiten von o4, von nativem visuellem Denken bis zur agentischen Tool-Nutzung. Diese Funktionen machen es zum leistungsstärksten und kosteneffizientesten Denkmodell seiner Klasse.

Multimodale visuelle Logik

o4 verarbeitet Diagramme und Screenshots direkt in seiner Denkkette und reduziert visuelle Logikfehler um 35 % im Vergleich zu früheren Mini-Modellen.

Agentische Autonomie

Als erstes Mini-Modell mit mehrstufiger Tool-Nutzung kann o4 eigenständig im Web browsen, Python-Code ausführen und rekursive Dateianalysen für komplexe Workflows durchführen.

Elite-STEM-Mathematik

Mit einer AIME-Punktzahl von 94 % und 98,9 % bei MATH-500 bietet o4 Spitzenlogik für wissenschaftliche und mathematische Anwendungen zu einem Bruchteil der Kosten.

Variable Denktiefe

Entwickler können den Parameter reasoning effort verwenden, um die Denktiefe von o4 anzupassen und so Geschwindigkeit und Genauigkeit für alles von einfachem Chat bis zu komplexer Mathematik auszubalancieren.

FAQ zum o4-Reasoning-Modell

Häufige Fragen zur multimodalen Denkfähigkeit, zu Leistungsbenchmarks und zur API-Integration von o4-mini auf GPTProto.com. Erfahren Sie, wie Sie Logiktiefe und Kosten optimieren.

Was macht das o4-Reasoning-Modell einzigartig?

Das o4-Modell ist das erste in der 'mini'-Klasse, das native multimodale Denkfähigkeit und agentische Autonomie bietet. Während frühere Versionen Bilder als separate Eingaben behandelten, verarbeitet o4 visuelle Logik direkt in seiner Gedankenkette. Das führt zu einer deutlich höheren Genauigkeit bei komplexen MINT-Problemstellungen und Programmieraufgaben – und das bei 10-mal höherer Kosteneffizienz gegenüber Spitzenmodellen wie o3. Es überbrückt effektiv die Lücke zwischen Chat und tiefer Logik.

Wie geht o4 mit visueller Logik und Bildern um?

o4 verwendet einen integrierten multimodalen Ansatz. Es kann UI-Screenshots, Whiteboard-Skizzen oder Architekturdiagramme direkt in seinem Denkprozess analysieren. Diese interne visuelle Logik reduziert Fehler im Vergleich zu Modellen wie o1-mini um 35 %. Es ist speziell für technische visuelle Daten optimiert und damit ein Kraftpaket für visuelles Debugging und die Extraktion halbstrukturierter Daten aus komplexen technischen Handbüchern oder Rechnungen.

Kann o4 für autonome Programmieraufgaben verwendet werden?

Ja. o4 ist hochoptimiert für agentisches Codieren. Es unterstützt die Responses API, mit der es bei umfangreichen Engineering-Aufgaben den Zustand beibehalten kann. Mit einer Punktzahl von 85,9 % bei LiveCodeBench ist o4 zu mehrstufiger Tool-Nutzung in der Lage, einschließlich der Ausführung von Python-Code in Sandbox-Umgebungen und der rekursiven Dateianalyse. Es ist ideal für die Entwicklung von CLI-Tools oder IDE-Erweiterungen, die das Durchdenken kompletter Projektverzeichnisse erfordern.

Wie ist die Preisgestaltung für o4 auf GPTProto.com?

o4 ist auf Kosteneffizienz ausgelegt: 1,10 $ pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und 4,40 $ pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens. Um die Kosten weiter zu senken, unterstützt GPTProto.com Cache-Rabatte von 50 % für wiederverwendete Eingabe-Tokens. Darüber hinaus erhalten o4-Aufgaben, die über die Batch API verarbeitet werden, einen Rabatt von 50 %. Damit ist o4 etwa 10-mal günstiger als das vollständige o3-Modell und bietet Denkfähigkeiten, die für die Produktion großer Mengen bisher zu teuer waren.

Unterstützt o4 strukturierte JSON-Ausgaben?

Ja, o4 unterstützt strukturierte Ausgaben (Structured Outputs) vollständig über den Parameter response_format. Dies ist für agentische Workflows unerlässlich, bei denen o4 visuelle oder Textdaten in zuverlässige JSON-Objekte parsen muss. Dadurch, dass das Modell ein bestimmtes Schema einhält, können Entwickler o4 für komplexe Datenextraktionsaufgaben nutzen – etwa um handschriftliche Rechnungen oder technische Diagramme ohne Formatierungsfehler in strukturierte Daten für nachgelagerte Datenbanken zu überführen.

Wie migriere ich von o3-mini zu o4?

Die Migration zu o4 ist unkompliziert. Sie müssen lediglich Ihren Modellparameter auf 'o4-mini' aktualisieren. Beachten Sie, dass o4 ein erweitertes Kontextfenster von 200k Tokens bietet und native multimodale Unterstützung hinzufügt. Wenn Sie o3-mini für Logik verwendet haben, werden Sie wahrscheinlich eine verbesserte MINT-Leistung und eine bessere Befolgung von Anweisungen feststellen. Sie können außerdem den Parameter reasoning_effort verwenden, um Latenz und Tiefe Ihrer o4-Anfragen zu steuern.