Основные функции и возможности o4

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.

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.

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.

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.

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.

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.