© 2026 Alltokens. Все права защищены.
openai/o4-mini-highOpenAI o4-mini-high — это та же модель o4-mini, но с параметром reasoning_effort, установленным на значение high.
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 конкурентоспособные результаты в логических задачах и программировании на таких тестах, как AIME (99,5% с использованием Python) и SWE-bench, превосходя свою предшественницу o3-mini и даже приближаясь к o3 в некоторых областях.
Несмотря на меньший размер, o4-mini показывает высокую точность в задачах STEM, визуальном решении проблем и редактировании кода. Она 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 может выстраивать цепочки инструментов, генерировать структурированные ответы и решать многоэтапные задачи с минимальной задержкой — часто менее чем за минуту. На alltokens вы можете получить доступ к этой модели через API.
Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах
Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.
Сравните разных провайдеров на AllTokens
Оценки модели из Artificial Analysis
curl https://api.alltokens.ru/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ALLTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/o4-mini-high",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет! Кратко объясни, что умеешь."}
]
}'OpenAI: o4 Mini High от провайдера openai доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.
Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.
Контекст
200 000 токенов
Цена входа
132 ₽ / 1M токенов
Цена выхода
527 ₽ / 1M токенов
Входные модальности
OpenAI: GPT-5.4 Nano
openai
GPT-5.4 nano — это самая легкая и экономичная версия семейства GPT-5.4, оптимизированная для задач, требующих высокой скорости и обработки больших объемов данных. Модель поддерживает текстовые и изображенческие входные данные и предназначена для использования в случаях, где критична низкая задержка, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и выполнение подагентов. Модель делает упор на быстроту отклика и эффективность, а не на глубокое рассуждение, что делает ее идеальной для пайплайнов, требующих быстрых и надежных результатов в больших масштабах. GPT-5.4 nano отлично подходит для фоновых задач, систем реального времени и распределенных архитектур агентов, где минимизация затрат и задержек имеет первостепенное значение.
OpenAI: GPT-5.4 Mini
openai
GPT-5.4 mini предлагает основные возможности GPT-5.4 в более быстрой и эффективной модели, оптимизированной для высокопроизводительных рабочих нагрузок. Она поддерживает текстовые и изображения входные данные с высокой производительностью в рассуждениях, программировании и использовании инструментов, при этом снижая задержку и стоимость для крупномасштабных развертываний. Модель разработана для производственных сред, требующих баланса между возможностями и эффективностью, что делает ее отличным выбором для чат-приложений, программистских ассистентов и агентских рабочих процессов, работающих в масштабе. GPT-5.4 mini обеспечивает надежное следование инструкциям, солидное многошаговое рассуждение и стабильную производительность по разнообразным задачам с улучшенной экономичностью.
Подробный обзор модели
Новости, изменения цены, ключевые обновления и практические рекомендации по интеграции.
Открыть обзор
OpenAI модели
Подборка OpenAI моделей: сравнение цен, контекста и возможностей для продакшена.
Смотреть подборку
Модели для программирования
Выборка кодинг-моделей для разработки: инструменты, reasoning, качество генерации и скорость.
Смотреть подборку
Модели с длинным контекстом
Список моделей с большим context window для анализа длинных документов, репозиториев и агентных пайплайнов.
Смотреть подборку
Выходные модальности
Добавлена в каталог
06.02.2026
Мультимодальные модели
Список мультимодальных LLM-моделей с поддержкой нескольких типов входа для сложных AI-сценариев.
Смотреть подборку