Funciones y capacidades principales de o4

El modelo o4 es el primero de la clase «mini» que ofrece razonamiento multimodal nativo y autonomía agéntica. Mientras que las versiones anteriores trataban las imágenes como entradas independientes, o4 procesa la lógica visual dentro de su cadena de pensamiento. Esto se traduce en una precisión mucho mayor para problemas complejos de STEM y tareas de programación, además de ser 10 veces más rentable que los modelos de frontera como o3. En la práctica, conecta la brecha entre el chat y la lógica profunda.

o4 utiliza un enfoque multimodal integrado. Puede analizar capturas de pantalla de interfaces de usuario, bocetos en pizarras o diagramas arquitectónicos directamente dentro de su proceso de razonamiento. Esta lógica visual interna reduce los errores en un 35 % en comparación con modelos como o1-mini. Está optimizado específicamente para datos visuales técnicos, lo que lo convierte en una herramienta potente para la depuración visual y la extracción de datos semiestructurados de manuales técnicos complejos o facturas.

Sí. o4 está altamente optimizado para la programación agéntica. Es compatible con la Responses API, lo que le permite mantener el estado durante tareas de ingeniería prolongadas. Con una puntuación del 85,9 % en LiveCodeBench, o4 puede utilizar herramientas en varios pasos, incluida la ejecución de código Python en entornos aislados y el análisis recursivo de archivos. Es ideal para crear herramientas CLI o extensiones de IDE que requieran razonar sobre directorios de proyectos completos.

o4 está diseñado para ofrecer eficiencia de costes, con un precio de 1,10 $ por cada 1 M de tokens de entrada y 4,40 $ por cada 1 M de tokens de salida. Para reducir aún más los costes, GPTProto.com ofrece descuentos del 50 % en la caché para los tokens de entrada reutilizados. Además, las tareas de o4 procesadas mediante la Batch API reciben un descuento del 50 %. Esto hace que o4 sea aproximadamente 10 veces más barato que el modelo o3 completo, al tiempo que proporciona capacidades de razonamiento que antes eran demasiado costosas para la producción de gran volumen.

Sí, o4 es totalmente compatible con Structured Outputs mediante el parámetro response_format. Esto es esencial para los flujos de trabajo agénticos en los que o4 debe analizar datos visuales o de texto y convertirlos en objetos JSON fiables. Al garantizar que el modelo se ajuste a un esquema específico, los desarrolladores pueden usar o4 para tareas complejas de extracción de datos, como convertir facturas manuscritas o diagramas técnicos en datos estructurados para bases de datos posteriores sin errores de formato.

Migrar a o4 es sencillo. Solo tienes que actualizar el parámetro del modelo a «o4-mini». Ten en cuenta que o4 ofrece una ventana de contexto ampliada de 200k tokens y añade compatibilidad multimodal nativa. Si utilizabas o3-mini para tareas de lógica, probablemente observarás un mejor rendimiento en STEM y un mayor seguimiento de instrucciones. También puedes empezar a utilizar el parámetro reasoning_effort para controlar la latencia y la profundidad de tus solicitudes a o4.