O4 Mini

o4-mini est un modèle de raisonnement rapide et économique sur GPTProto.com. Il comble le fossé entre le chat de base et la logique de pointe, en offrant des capacités multimodales natives, une utilisation d'outils agentiques et des performances STEM supérieures pour les tâches complexes.

Modalités

Contexte

Exemples d'utilisation de l'API

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"
            }
        ]
    }'

Tarifs O4 Mini

Chat, agents de codage et travail documentaire. Facturé par million de tokens — l'entrée, l'entrée en cache et la sortie sont facturées séparément. GPTProto est 10 % en dessous des tarifs officiels.

Scénario	Liste OpenAI	OpenRouter	GPTProto	Économies / mois
Personnel10M tokens / mois (4.8M en cache)	$13.64	$14.39	$12.28	−$1.36≈ $16.37 / an
Équipe100M tokens / mois (48M en cache)	$136.40	$143.90	$122.76	−$13.64≈ $163.68 / an
Entreprise500M tokens / mois (240M en cache)	$682.00	$719.51	$613.80	−$68.20≈ $818.40 / an

Coût mensuel par source

OpenRouter

$0.00

OpenAI

$0.00

GPTProto

$0.00

Économisez $0.00 / mois

Économies annuelles ≈ $0.00 · paiement à l'usage

Principales fonctionnalités et capacités d'o4

Découvrez les capacités exceptionnelles d'o4, du raisonnement visuel natif à l'utilisation d'outils agentiques. Ces fonctionnalités font d'o4 le modèle de raisonnement le plus puissant et le plus rentable de sa catégorie.

Logique visuelle multimodale

o4 traite directement les diagrammes et les captures d'écran dans sa chaîne de raisonnement, réduisant les erreurs de logique visuelle de 35 % par rapport aux modèles mini précédents.

Autonomie agentique

En tant que premier modèle mini à utiliser des outils en plusieurs étapes, o4 peut naviguer sur le web de manière autonome, exécuter du code Python et effectuer une analyse récursive de fichiers pour des flux de travail complexes.

Mathématiques STEM d'élite

Avec un score AIME de 94 % et 98,9 % sur MATH-500, o4 offre une logique de pointe pour les applications scientifiques et mathématiques à une fraction du coût.

Profondeur de raisonnement variable

Les développeurs peuvent utiliser le paramètre d'effort de raisonnement pour ajuster la profondeur de raisonnement d'o4, en équilibrant vitesse et précision pour tout, des conversations simples aux mathématiques complexes.

FAQ du modèle de raisonnement o4

Questions fréquentes sur le raisonnement multimodal d'o4-mini, les benchmarks de performance et l'intégration API sur GPTProto.com. Apprenez à optimiser la profondeur de logique et les coûts.

Qu'est-ce qui rend le modèle de raisonnement o4 unique ?

Le modèle o4 est le premier de la classe « mini » à offrir un raisonnement multimodal natif et une autonomie agentique. Alors que les versions précédentes traitaient les images comme des entrées séparées, o4 traite la logique visuelle au sein de sa chaîne de pensée. Cela permet d'obtenir une précision bien supérieure pour les problèmes complexes de STEM et les tâches de codage, tout en restant 10 fois plus rentable que les modèles de pointe comme o3. Il fait efficacement le pont entre la conversation et la logique approfondie.

Comment o4 gère-t-il la logique visuelle et les images ?

o4 utilise une approche multimodale intégrée. Il peut analyser des captures d'écran d'interface utilisateur, des croquis de tableau blanc ou des schémas architecturaux directement dans son processus de raisonnement. Cette logique visuelle interne réduit les erreurs de 35 % par rapport à des modèles comme o1-mini. Il est spécifiquement optimisé pour les données visuelles techniques, ce qui en fait un outil puissant pour le débogage visuel et l'extraction de données semi-structurées à partir de manuels techniques ou de factures complexes.

o4 peut-il être utilisé pour des tâches de codage autonomes ?

Oui. o4 est hautement optimisé pour le codage agentique. Il prend en charge l'API Responses, ce qui lui permet de conserver un état pendant les tâches d'ingénierie de longue durée. Avec un score de 85,9 % sur LiveCodeBench, o4 est capable d'utiliser des outils en plusieurs étapes, notamment d'exécuter du code Python dans des environnements sandbox et d'effectuer une analyse récursive de fichiers. Il est idéal pour créer des outils CLI ou des extensions IDE qui nécessitent un raisonnement sur des répertoires de projet entiers.

Quel est le prix du modèle o4 sur GPTProto.com ?

o4 est conçu pour être rentable, à 1,10 $ pour 1 million de tokens d'entrée et 4,40 $ pour 1 million de tokens de sortie. Pour réduire encore les coûts, GPTProto.com propose des réductions de cache de 50 % pour les tokens d'entrée réutilisés. De plus, les tâches o4 traitées via l'API Batch bénéficient d'une réduction de 50 %. Cela rend o4 environ 10 fois moins cher que le modèle complet o3, offrant des capacités de raisonnement auparavant trop coûteuses pour une production à grande échelle.

o4 prend-il en charge les sorties JSON structurées ?

Oui, o4 prend entièrement en charge les sorties structurées via le paramètre response_format. C'est essentiel pour les flux de travail agentiques dans lesquels o4 doit transformer des données visuelles ou textuelles en objets JSON fiables. En veillant à ce que le modèle respecte un schéma spécifique, les développeurs peuvent utiliser o4 pour des tâches complexes d'extraction de données, comme transformer des factures manuscrites ou des schémas techniques en données structurées pour des bases de données en aval, sans erreurs de mise en forme.

Comment migrer de o3-mini vers o4 ?

Migrer vers o4 est simple. Il vous suffit de mettre à jour votre paramètre de modèle vers « o4-mini ». Gardez à l'esprit que o4 offre une fenêtre de contexte élargie de 200 000 tokens et ajoute la prise en charge multimodale native. Si vous utilisiez o3-mini pour la logique, vous constaterez probablement de meilleures performances en STEM et un meilleur suivi des instructions. Vous pouvez également commencer à utiliser le paramètre reasoning_effort pour contrôler la latence et la profondeur de vos requêtes o4.

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