O4 Mini

o4-mini — это высокоскоростная и экономичная модель рассуждений на GPTProto.com. Она объединяет возможности базового чата и передовой логики, предлагая нативную поддержку мультимодальности, агентное использование инструментов и превосходную производительность в задачах STEM.

Модальности

Контекст

Примеры использования 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"
            }
        ]
    }'

Цены O4 Mini

Чат, кодинг-агенты и работа с документами. Цена за 1M токенов — вход, кэш-вход и выход тарифицируются отдельно. GPTProto на 10% ниже официальных тарифов.

Сценарий	Прайс OpenAI	OpenRouter	GPTProto	Экономия / мес
Личный10M токенов / мес (4.8M кэш)	$13.64	$14.39	$12.28	−$1.36≈ $16.37 / год
Команда100M токенов / мес (48M кэш)	$136.40	$143.90	$122.76	−$13.64≈ $163.68 / год
Бизнес500M токенов / мес (240M кэш)	$682.00	$719.51	$613.80	−$68.20≈ $818.40 / год

Месячная стоимость по источникам

OpenRouter

$0.00

OpenAI

$0.00

GPTProto

$0.00

Экономия $0.00 / мес

Годовая экономия ≈ $0.00 · оплата по факту

Основные функции и возможности o4

Ознакомьтесь с ключевыми возможностями o4 — от встроенного визуального рассуждения до агентного использования инструментов. Благодаря этим функциям она стала самой мощной и экономичной моделью рассуждений в своём классе.

Мультимодальная визуальная логика

o4 обрабатывает диаграммы и скриншоты непосредственно в процессе рассуждения, снижая количество ошибок в визуальной логике на 35% по сравнению с предыдущими мини-моделями.

Автономность на основе агентного подхода

Будучи первой мини-моделью с многоэтапным использованием инструментов, o4 может самостоятельно работать с веб-страницами, выполнять код Python и проводить рекурсивный анализ файлов для сложных рабочих процессов.

Передовая математика STEM

Благодаря результату 94% в AIME и 98,9% в MATH-500 o4 обеспечивает передовой уровень логики для научных и математических приложений при значительно меньшей стоимости.

Изменяемая глубина рассуждений

Разработчики могут использовать параметр reasoning effort, чтобы настраивать глубину логики o4, находя баланс между скоростью и точностью — от простого чата до сложных математических задач.

Часто задаваемые вопросы о модели рассуждений o4

Ответы на распространённые вопросы о мультимодальном рассуждении, результатах тестов производительности и интеграции API модели o4-mini на GPTProto.com. Узнайте, как оптимизировать глубину рассуждений и расходы.

Что делает модель рассуждений o4 уникальной?

Модель o4 — первая модель класса «mini», предлагающая нативное мультимодальное рассуждение и автономность агента. В то время как предыдущие версии обрабатывали изображения как отдельные входные данные, o4 учитывает визуальную логику непосредственно в процессе рассуждения. Это обеспечивает значительно более высокую точность при решении сложных задач в области STEM и программирования, сохраняя при этом стоимость в 10 раз ниже, чем у передовых моделей, таких как o3. По сути, модель устраняет разрыв между чатом и глубоким логическим анализом.

Как o4 обрабатывает визуальную логику и изображения?

o4 использует интегрированный мультимодальный подход. Модель может анализировать скриншоты интерфейсов, наброски на доске или архитектурные диаграммы непосредственно в процессе рассуждения. Такая внутренняя визуальная логика снижает количество ошибок на 35% по сравнению с моделями вроде o1-mini. Модель специально оптимизирована для работы с техническими визуальными данными, что делает её мощным инструментом для визуальной отладки и извлечения полуструктурированных данных из сложных технических руководств или счетов.

Можно ли использовать o4 для автономных задач программирования?

Да. o4 отлично оптимизирована для агентного программирования. Модель поддерживает Responses API, что позволяет сохранять состояние во время длительных инженерных задач. Благодаря результату 85,9% в LiveCodeBench, o4 способна выполнять многоэтапные операции с инструментами, включая запуск кода Python в изолированных средах и рекурсивный анализ файлов. Модель идеально подходит для создания инструментов CLI или расширений IDE, которым требуется анализировать целые каталоги проектов.

Какова стоимость использования o4 на GPTProto.com?

o4 разработана с учётом экономичности: $1.10 за 1M входных токенов и $4.40 за 1M выходных токенов. Для дальнейшего снижения расходов GPTProto.com предоставляет скидку 50% на повторно используемые входные токены, сохранённые в кэше. Кроме того, задачи o4, обрабатываемые через Batch API, получают скидку 50%. Это делает o4 примерно в 10 раз дешевле полноразмерной модели o3, обеспечивая возможности рассуждения, которые ранее были слишком дорогими для высоконагруженных производственных систем.

Поддерживает ли o4 структурированный вывод в формате JSON?

Да, o4 полностью поддерживает Structured Outputs через параметр response_format. Это особенно важно для агентных рабочих процессов, в которых o4 должна преобразовывать визуальные или текстовые данные в надёжные объекты JSON. Благодаря соблюдению определённой схемы разработчики могут использовать o4 для сложных задач извлечения данных, например для преобразования рукописных счетов или технических диаграмм в структурированные данные для последующего сохранения в базах данных без ошибок форматирования.

Как перейти с o3-mini на o4?

Переход на o4 выполняется просто. Достаточно обновить параметр модели до 'o4-mini'. Учтите, что o4 предлагает расширенное контекстное окно на 200k токенов и добавляет нативную поддержку мультимодальности. Если вы использовали o3-mini для логических задач, вы, скорее всего, заметите улучшение результатов в области STEM и более точное следование инструкциям. Также можно начать использовать параметр reasoning_effort для управления задержкой и глубиной рассуждений в запросах к o4.