O4 Mini

o4-mini는 GPTProto.com의 고속·비용 효율적인 추론 모델입니다. 기본 채팅과 최첨단 로직 사이의 격차를 메우며, 네이티브 멀티모달 기능, 에이전트 도구 사용, 복잡한 작업을 위한 뛰어난 STEM 성능을 제공합니다.

모달리티

컨텍스트

API 사용 예제

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 요금

채팅, 코딩 에이전트 및 문서 작업. 1M 토큰당 과금 — 입력, 캐시된 입력 및 출력은 별도 청구됩니다. GPTProto는 공식 요금보다 10% 저렴합니다.

시나리오	OpenAI 정가	OpenRouter	GPTProto	월 절감
개인10M 토큰 / 월 (4.8M 캐시)	$13.64	$14.39	$12.28	−$1.36≈ $16.37 / 년
팀100M 토큰 / 월 (48M 캐시)	$136.40	$143.90	$122.76	−$13.64≈ $163.68 / 년
비즈니스500M 토큰 / 월 (240M 캐시)	$682.00	$719.51	$613.80	−$68.20≈ $818.40 / 년

출처별 월 비용

OpenRouter

$0.00

OpenAI

$0.00

GPTProto

$0.00

월 $0.00 절약

연간 절약 ≈ $0.00 · 사용한 만큼 결제

o4 핵심 기능과 역량

o4의 뛰어난 기능을 살펴보세요. 기본 시각적 추론부터 에이전트 도구 사용까지, 이러한 기능 덕분에 o4는 동급에서 가장 강력하고 비용 효율적인 추론 모델입니다.

멀티모달 시각적 논리

o4는 추론 체인 내에서 다이어그램과 스크린샷을 직접 처리하여 이전 미니 모델 대비 시각적 논리 오류를 35% 줄입니다.

에이전트 자율성

다단계 도구 사용을 지원하는 최초의 미니 모델로서, o4는 복잡한 워크플로를 위해 독립적으로 웹을 탐색하고 Python 코드를 실행하며 재귀적 파일 분석을 수행할 수 있습니다.

엘리트 STEM 수학

o4는 AIME 94%, MATH-500 98.9%의 점수로 과학 및 수학 애플리케이션에 최첨단 수준의 논리를 비용의 일부만으로 제공합니다.

가변 추론 깊이

개발자는 reasoning effort 매개변수를 사용하여 o4의 논리 깊이를 조정할 수 있으며, 간단한 채팅부터 복잡한 수학까지 속도와 정확성의 균형을 맞출 수 있습니다.

o4 추론 모델 FAQ

GPTProto.com에서 o4-mini의 멀티모달 추론, 성능 벤치마크, API 통합에 관한 일반적인 질문을 다룹니다. 논리 깊이와 비용을 최적화하는 방법을 알아보세요.

o4 추론 모델의 차별점은 무엇인가요?

o4 모델은 'mini' 클래스에서 최초로 기본 멀티모달 추론과 에이전트 자율성을 제공합니다. 이전 버전이 이미지를 별도의 입력으로 처리한 반면, o4는 사고 사슬(chain-of-thought) 내에서 시각적 논리를 처리합니다. 그 결과 복잡한 STEM 문제와 코딩 작업에서 훨씬 더 높은 정확도를 제공하면서도 o3와 같은 최첨단 모델보다 비용 효율이 10배 높습니다. o4는 채팅과 심층 논리 사이의 간극을 효과적으로 연결합니다.

o4는 시각적 논리와 이미지를 어떻게 처리하나요?

o4는 통합된 멀티모달 접근 방식을 사용합니다. 추론 과정에서 UI 스크린샷, 화이트보드 스케치, 아키텍처 다이어그램을 직접 분석할 수 있습니다. 이러한 내부 시각적 논리는 o1-mini와 같은 모델과 비교해 오류를 35% 줄여줍니다. o4는 기술적 시각 데이터에 특별히 최적화되어 있어, 시각적 디버깅과 복잡한 기술 매뉴얼이나 인보이스에서 반구조화된 데이터를 추출하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.

o4를 자율 코딩 작업에 사용할 수 있나요?

네. o4는 에이전트 코딩에 매우 최적화되어 있습니다. Responses API를 지원하여 장기 엔지니어링 작업 중 상태를 유지할 수 있습니다. LiveCodeBench에서 85.9%의 점수를 기록한 o4는 샌드박스 환경에서 Python 코드 실행, 재귀적 파일 분석 등 다단계 도구 사용이 가능합니다. 전체 프로젝트 디렉터리를 추론해야 하는 CLI 도구나 IDE 확장 프로그램을 구축하는 데 이상적입니다.

GPTProto.com에서 o4의 가격은 어떻게 되나요?

o4는 입력 토큰 100만 개당 $1.10, 출력 토큰 100만 개당 $4.40의 비용 효율적인 가격으로 설계되었습니다. 비용을 더 줄이기 위해 GPTProto.com은 재사용된 입력 토큰에 대해 50% 캐시 할인을 지원합니다. 또한 Batch API를 통해 처리되는 o4 작업은 50% 할인을 받습니다. 이로써 o4는 전체 o3 모델보다 약 10배 저렴하며, 이전에는 대량 프로덕션에 사용하기 너무 비쌌던 추론 기능을 제공합니다.

o4는 구조화된 JSON 출력을 지원하나요?

네, o4는 response_format 매개변수를 통해 Structured Outputs(구조화된 출력)를 완전히 지원합니다. 이는 o4가 시각적 또는 텍스트 데이터를 안정적인 JSON 객체로 파싱해야 하는 에이전트 워크플로에 필수적입니다. 모델이 특정 스키마를 따르도록 보장함으로써 개발자는 손으로 쓴 인보이스나 기술 다이어그램을 형식 오류 없이 다운스트림 데이터베이스용 구조화 데이터로 변환하는 복잡한 데이터 추출 작업에 o4를 사용할 수 있습니다.

o3-mini에서 o4로 어떻게 마이그레이션하나요?

o4로의 마이그레이션은 간단합니다. 모델 파라미터를 'o4-mini'로 업데이트하기만 하면 됩니다. o4는 200k 토큰의 확장된 컨텍스트 창을 제공하고 기본 멀티모달 지원을 추가한다는 점을 기억하세요. o3-mini를 로직용으로 사용하고 있었다면 STEM 성능 향상과 더 나은 지시사항 준수를 경험할 가능성이 높습니다. 또한 reasoning_effort 파라미터를 사용하여 o4 요청의 지연 시간과 추론 깊이를 제어할 수 있습니다.