O4 Mini

o4-mini é um modelo de raciocínio de alta velocidade e custo eficiente no GPTProto.com. Ele preenche a lacuna entre o chat básico e a lógica de ponta, oferecendo capacidades multimodais nativas, uso agêntico de ferramentas e desempenho superior em STEM para tarefas complexas.

Modalidades

Contexto

Exemplos de uso da 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"
            }
        ]
    }'

Preços do O4 Mini

Chat, agentes de programação e trabalho com documentos. Preço por 1M de tokens — entrada, entrada em cache e saída são cobradas separadamente. GPTProto está 10% abaixo das tarifas oficiais.

Cenário	Lista de OpenAI	OpenRouter	GPTProto	Economia / mês
Pessoal10M tokens / mês (4.8M cache)	$13.64	$14.39	$12.28	−$1.36≈ $16.37 / ano
Equipe100M tokens / mês (48M cache)	$136.40	$143.90	$122.76	−$13.64≈ $163.68 / ano
Empresarial500M tokens / mês (240M cache)	$682.00	$719.51	$613.80	−$68.20≈ $818.40 / ano

Custo mensal por fonte

OpenRouter

$0.00

OpenAI

$0.00

GPTProto

$0.00

Economize $0.00 / mês

Economia anual ≈ $0.00 · pague pelo uso

Principais recursos e capacidades do o4

Explore as capacidades de destaque do o4, do raciocínio visual nativo ao uso de ferramentas de agente. Essas capacidades fazem dele o modelo de raciocínio mais poderoso e com melhor custo-benefício em sua classe.

Lógica visual multimodal

o4 processa diagramas e capturas de tela diretamente em sua cadeia de raciocínio, reduzindo erros de lógica visual em 35% em comparação com modelos mini anteriores.

Autonomia de agentes

Como o primeiro modelo mini com uso de ferramentas em múltiplas etapas, o4 pode navegar de forma independente, executar código Python e realizar análise recursiva de arquivos para fluxos de trabalho complexos.

Matemática STEM de elite

Com uma pontuação de 94% no AIME e 98.9% no MATH-500, o4 oferece lógica de nível de ponta para aplicações científicas e matemáticas por uma fração do custo.

Profundidade variável de raciocínio

Os desenvolvedores podem usar o parâmetro de esforço de raciocínio para ajustar a profundidade lógica do o4, equilibrando velocidade e precisão para tudo, desde conversas simples até matemática complexa.

FAQ do modelo de raciocínio o4

Perguntas frequentes sobre o raciocínio multimodal do o4-mini, benchmarks de desempenho e integração com a API no GPTProto.com. Saiba como otimizar a profundidade lógica e os custos.

O que torna o modelo de raciocínio o4 único?

O modelo o4 é o primeiro da classe 'mini' a oferecer raciocínio multimodal nativo e autonomia de agente. Enquanto versões anteriores tratavam as imagens como entradas separadas, o o4 processa a lógica visual dentro da sua cadeia de pensamento. Isso resulta em uma precisão muito maior para problemas complexos de STEM e tarefas de codificação, ao mesmo tempo em que permanece 10x mais econômico do que modelos de vanguarda como o3. Ele efetivamente preenche a lacuna entre chat e lógica profunda.

Como o o4 lida com lógica visual e imagens?

O o4 usa uma abordagem multimodal integrada. Ele pode analisar capturas de tela de UI, esboços de quadro branco ou diagramas arquitetônicos diretamente no seu processo de raciocínio. Essa lógica visual interna reduz os erros em 35% em comparação com modelos como o1-mini. Ele é especificamente otimizado para dados visuais técnicos, tornando-o uma potência para depuração visual e extração de dados semiestruturados de manuais técnicos complexos ou faturas.

O o4 pode ser usado para tarefas de codificação autônoma?

Sim. O o4 é altamente otimizado para codificação com agentes. Ele oferece suporte à API Responses, que permite manter o estado durante tarefas de engenharia de longa duração. Com uma pontuação de 85,9% no LiveCodeBench, o o4 é capaz de usar ferramentas em várias etapas, incluindo a execução de código Python em ambientes sandbox e a análise recursiva de arquivos. É ideal para criar ferramentas CLI ou extensões de IDE que exigem raciocínio sobre diretórios inteiros de projeto.

Qual é o preço do o4 no GPTProto.com?

O o4 foi projetado para eficiência de custos a US$ 1,10 por 1M de tokens de entrada e US$ 4,40 por 1M de tokens de saída. Para reduzir ainda mais os custos, o GPTProto.com oferece descontos de cache de 50% para tokens de entrada reutilizados. Além disso, tarefas do o4 processadas pela Batch API recebem 50% de desconto. Isso torna o o4 aproximadamente 10x mais barato do que o modelo o3 completo, oferecendo capacidades de raciocínio que antes eram caras demais para produção em alto volume.

O o4 oferece suporte a saídas JSON estruturadas?

Sim, o o4 oferece suporte total a saídas estruturadas por meio do parâmetro response_format. Isso é essencial para fluxos de trabalho baseados em agentes em que o o4 deve analisar dados visuais ou de texto em objetos JSON confiáveis. Ao garantir que o modelo siga um esquema específico, os desenvolvedores podem usar o o4 para tarefas complexas de extração de dados, como transformar faturas manuscritas ou diagramas técnicos em dados estruturados para bancos de dados downstream sem erros de formatação.

Como faço para migrar do o3-mini para o o4?

Migrar para o o4 é simples. Você só precisa atualizar o parâmetro do modelo para 'o4-mini'. Lembre-se de que o o4 oferece uma janela de contexto expandida de 200 mil tokens e adiciona suporte multimodal nativo. Se você estava usando o o3-mini para lógica, provavelmente verá melhor desempenho em STEM e melhor capacidade de seguir instruções. Você também pode começar a usar o parâmetro reasoning_effort para controlar a latência e a profundidade nas suas solicitações com o o4.