Что делает o4-mini особенной среди компактных моделей?

Модель выделяется встроенными способностями к рассуждению (reasoning), что позволяет ей решать сложные логические задачи быстрее традиционных мини-моделей.

Поддерживает ли o4-mini работу с изображениями?

Да, модель является мультимодальной и способна анализировать как текстовую информацию, так и визуальный контент или файлы.

Можно ли использовать o4-mini для написания кода?

Да, благодаря улучшенной логике и поддержке инструментов, модель отлично справляется с программированием и генерацией структурированных ответов.

OpenAI: o4 Mini

OpenaiОбновлено: 16 апреля 2025 г.

OpenAI o4-mini — это компактная модель нового поколения, ориентированная на сложные логические рассуждения и мультимодальные задачи. Она сочетает в себе высокую скорость работы с продвинутыми способностями к планированию и использованию инструментов в автономном режиме.

Использовать через API

Метрики

Вход

132 ₽/M

Выход

527 ₽/M

Контекст

200k tokens

Параметры

Релиз

16 апреля 2025 г.

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools

Технический обзор

OpenAI o4-mini — это компактная модель рассуждений в серии o, оптимизированная для быстрой и экономичной работы при сохранении мощных мультимодальных и агентских возможностей. Она поддерживает использование инструментов и демонстрирует конкурентоспособную производительность в логических задачах и программировании на различных бенчмарках, таких как AIME (99,5% с использованием Python) и SWE-bench, превосходя свою предшественницу o3-mini и даже приближаясь к показателям o3 в некоторых областях. Несмотря на меньший размер, o4-mini демонстрирует высокую точность в задачах STEM, визуальном решении проблем и редактировании кода. Модель особенно хорошо подходит для сценариев с высокой пропускной способностью, где критически важны задержка или стоимость. Благодаря эффективной архитектуре и усовершенствованному обучению с подкреплением, o4-mini на alltokens может выстраивать цепочки инструментов, генерировать структурированные ответы и решать многошаговые задачи с минимальной задержкой — часто менее чем за минуту.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

OpenAI модели Модели для программирования Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

OpenAI: o4 MiniТекущая

Для чего

Контекст

200k

Цена ₽

132 / 527

OpenAI: o4 MiniТекущая

200k

132 / 527

Модель

OpenAI: GPT-5.4 Mini

Для чего

Обе модели являются облегченными версиями флагманских линеек OpenAI, предлагая баланс между производительностью и скоростью обработки данных.

Контекст

400k

Цена ₽

90 / 539

OpenAI: GPT-5.4 Mini

400k

90 / 539

Модель

xAI: Grok 4.20 Multi-Agent

Для чего

Конкурирует в сегменте мультимодальных моделей с поддержкой сложных агентских сценариев и работы с внешними инструментами.

Контекст

Цена ₽

240 / 718

xAI: Grok 4.20 Multi-Agent

240 / 718

Когда выбирать

Необходима высокая скорость выполнения задач, требующих логического вывода и цепочки рассуждений
Требуется обработка больших объемов контекста до 200 000 токенов в мультимодальном режиме
Реализация автономных агентов, использующих внешние инструменты и структурированный вывод данных

Когда не выбирать

Задачи требуют максимальной креативности без строгой логической структуры
Необходима работа с узкоспециализированными форматами файлов, не поддерживаемыми моделью
Требуется использование модели исключительно в офлайн-среде без доступа к API alltokens