Autonomía agéntica
Como el primer modelo mini con uso de herramientas en varios pasos, o4 puede navegar de forma independiente, ejecutar código Python y realizar análisis recursivos de archivos para flujos de trabajo complejos.
o4-mini
o4-mini es un modelo de razonamiento de alta velocidad y rentable en GPTProto.com. Reduce la brecha entre el chat básico y la lógica de vanguardia, ofreciendo capacidades multimodales nativas, uso agéntico de herramientas y un rendimiento superior en STEM para tareas complejas.
$ 0.99
$ 1.1
text
$ 3.96
$ 4.4
text
API
De texto a texto (respuesta)
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/responses" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "o4-mini",
"input": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "Escribe un poema corto sobre la inteligencia artificial y su impacto en la humanidad."
}
]
}
]
}'De texto a texto (chat)
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": "¿Quién eres?"
}
],
"stream": false
}'Funciones y capacidades principales de o4
Descubre las capacidades más destacadas de o4, desde el razonamiento visual nativo hasta el uso agéntico de herramientas. Estas funciones lo convierten en el modelo de razonamiento más potente y rentable de su categoría.
Matemáticas STEM de élite
Con una puntuación del 94 % en AIME y del 98,9 % en MATH-500, o4 ofrece una lógica de nivel puntero para aplicaciones científicas y matemáticas a una fracción del costo.
Profundidad de razonamiento variable
Los desarrolladores pueden usar el parámetro de esfuerzo de razonamiento para ajustar la profundidad lógica de o4 y equilibrar la velocidad y la precisión, desde chats sencillos hasta matemáticas complejas.
Lógica visual multimodal
o4 procesa diagramas y capturas de pantalla directamente dentro de su cadena de razonamiento, lo que reduce los errores de lógica visual en un 35 % en comparación con modelos mini anteriores.
Cómo obtener una clave API de o4-mini
Obtener una clave API de o4-mini lleva cuatro pasos y unos minutos. Crea una cuenta gratuita en GPTProto, añade créditos, genera tu clave y haz tu primera llamada — a $0.99 / $3.96 es una clave API de o4-mini más barata que ir directo, y una sola clave funciona con todos los modelos de la plataforma. La Documentación de o4-mini completa está en la documentación.
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Su balanza se puede utilizar en todos los modelos de la plataforma, incluido o4-mini, lo que le brinda la flexibilidad de experimentar y escalar según sea necesario.
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En su panel de control, cree una clave API; la necesitará para autenticarse al realizar solicitudes a o4-mini.
Haz tu primera llamada API
Utilice su clave API con nuestro código de muestra para enviar una solicitud a o4-mini a través de GPT Proto y ver resultados instantáneos impulsados por IA.
Preguntas frecuentes sobre el modelo de razonamiento o4
Preguntas frecuentes sobre el razonamiento multimodal, los benchmarks de rendimiento y la integración de API de o4-mini en GPTProto.com. Aprende a optimizar la profundidad lógica y los costes.
¿Qué hace único al modelo de razonamiento 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.
¿Cómo gestiona o4 la lógica visual y las imágenes?
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.
¿Se puede usar o4 para tareas de programación autónomas?
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.
¿Cuál es el precio de o4 en GPTProto.com?
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.
¿Admite o4 salidas JSON estructuradas?
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.
¿Cómo puedo migrar de o3-mini a o4?
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.
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