에이전트 도구 자율성
Python 코드를 실행하고 웹을 검색하여 사람의 개입 없이 다단계 문제를 해결합니다.
o4-mini / image-to-text
o4 미니 모델은 고속 추론 성능을 자랑하는 강력한 모델입니다. 네이티브 멀티모달 기능과 에이전트 자율성을 결합하여, GPTProto.com을 사용하는 개발자에게 비용 효율적인 가격으로 우수한 STEM 논리 및 코딩 성능을 제공합니다.
$ 0.99
$ 1.1
image
$ 3.96
$ 4.4
text
API
이미지 텍스트 변환 (응답)
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": "이 이미지에 무엇이 있나요?"
},
{
"type": "input_image",
"image_url": "https://tos.gptproto.com/resource/cat.png"
}
]
}
]
}'이미지 텍스트 변환 (채팅)
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": [
{
"type": "text",
"text": "이 이미지에 무엇이 있나요?"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://tos.gptproto.com/resource/cat.png"
}
}
]
}
],
"max_tokens": 300
}'o4 mini 주요 기술 특징
GPTProto.com에서 o4 mini를 최고의 효율적 추론 모델로 만드는 엔지니어링 혁신을 알아보세요.
프로덕션 지원 코딩
LiveCodeBench에서 85.9%를 기록하며 개발자에게 프런티어 수준의 소프트웨어 엔지니어링 로직을 제공합니다.
대용량 200K 컨텍스트 윈도우
긴 문서와 대규모 코드베이스를 손쉽게 처리하고 작업 간 상태를 유지합니다.
네이티브 멀티모달 추론
이미지와 다이어그램을 체인오브소트에서 직접 처리하여 시각적 논리 오류를 35% 줄입니다.
o4-mini API 키 발급 방법
o4-mini API 키 발급은 네 단계로 몇 분이면 끝나요. 무료 GPTProto 계정을 만들고, 크레딧을 추가하고, 키를 생성한 다음 첫 호출까지 해보세요. $0.99 / $3.96이면 직접 발급하는 것보다 저렴한 o4-mini API 키를 이용할 수 있고, 플랫폼의 모든 모델에서 하나의 키로 작동해요. 전체 o4-mini 문서는 docs에서 확인할 수 있어요.
회원가입
시작하려면 무료 GPT Proto 계정을 만들어 보세요. 팀을 위한 조직은 언제든지 설정할 수 있어요.
충전
잔액은 플랫폼의 모든 모델에서 사용할 수 있고, o4-mini도 포함돼요. 필요에 따라 실험하고 확장해 보세요.
API 키 생성
대시보드에서 API 키를 생성하세요. o4-mini에 요청할 때 인증에 필요해요.
첫 API 호출
샘플 코드와 API 키를 사용해 GPT Proto를 통해 o4-mini에 요청을 보내고, 즉시 AI 결과를 확인하세요.
o4 mini 추론 및 기능 FAQ
GPTProto.com에서 o4 mini의 멀티모달 기능, 가격, 통합에 관한 기술적 질문에 대한 답변을 확인하세요.
o4 mini는 시각적 추론을 어떻게 처리하나요?
별도의 비전 인코더를 사용하는 기존 모델과 달리, o4 mini는 이미지와 PDF를 chain-of-thought 내에서 기본적으로 처리합니다. 이를 통해 UI 스크린샷에서 버그를 식별하는 것과 같은 시각적 논리를 이전 모델보다 훨씬 높은 정확도로 추론할 수 있습니다. GPTProto.com에서는 이 기능을 활용해 복잡한 다이어그램 분석과 기술 문서 파싱을 최첨단 추론 모델의 일부 비용으로 수행할 수 있습니다.
o4 mini에서 'reasoning_effort' 파라미터란 무엇인가요?
이 파라미터는 모델 내부 사고의 깊이를 제어할 수 있게 해줍니다. 'high'로 설정하면 복잡한 수학이나 소프트웨어 아키텍처 작업에 이상적이며, 'low'는 단순한 논리 작업에서 지연 시간을 줄여 o4 mini를 다양한 프로덕션 요구에 매우 유연하게 대응할 수 있게 합니다. 개발자는 어려운 STEM 문제를 해결할 때 몇 초의 지연 시간을 희생하는 대신 논리적 정확도를 크게 높일 수 있습니다.
o4 mini는 실시간 채팅에 적합한가요?
추론에 필요한 '생각' 단계 때문에 o4 mini는 GPT-4o-mini보다 초기 지연 시간(TTFT)이 더 높습니다. 즉각적인 응답보다 논리와 정확성이 중요한 작업, 예를 들어 코딩 어시스턴트, 자동 디버깅, STEM 튜터링 등에 가장 적합합니다. 초고속 대화형 인터페이스가 필요하다면 GPT-4o-mini를 고려할 수 있지만, 복잡한 논리 작업에는 o4가 더 우수한 선택입니다.
o4 mini는 코드를 독립적으로 실행할 수 있나요?
네, o4 mini는 에이전트 자율성을 갖춘 최초의 미니급 모델입니다. 도구를 사용해 웹을 탐색하고, 파일을 분석하며, 안전한 샌드박스 환경에서 Python 코드를 실행하여 논리적 단계를 검증할 수 있습니다. 따라서 GPTProto.com에서 지속적인 사람의 감독이나 수동 프롬프트 없이 테스트 실행이나 다중 파일 저장소 분석이 필요한 자율 코딩 에이전트를 구축하는 데 o4 mini가 매우 적합합니다.
o4 mini 사고 토큰 비용은 얼마인가요?
GPTProto.com에서 o4 mini의 내부 추론 토큰과 표시 출력 토큰은 모두 1M 토큰당 $4.40으로 동일하게 청구됩니다. 입력 토큰은 1M당 $1.10입니다. 깊은 추론은 많은 토큰을 소모할 수 있으므로, 복잡한 논리 작업 중 잘림을 방지하려면 'max_completion_tokens'를 충분히 높게 설정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 모델이 문제를 충분히 생각할 '공간'을 확보할 수 있습니다.
o3-mini에서 o4 mini로 어떻게 마이그레이션하나요?
마이그레이션은 간단합니다. GPTProto.com을 통해 API 요청의 'model' 파라미터를 'o4-mini'로 변경하기만 하면 됩니다. 즉시 확장된 200,000토큰 컨텍스트 창과 기본 멀티모달 지원을 사용할 수 있습니다. o4 mini의 지식 기준은 2024년 6월이므로, 그 이후에 발생한 이벤트의 경우 실시간 정확성을 위해 모델에 내장된 브라우징 도구를 사용하는 것이 좋습니다.
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