o4-mini

o4-mini

o4 Mini reprend les éléments mis en avant par les sources : small raisonnement model with utilisation d’outils, visuel/mathématiques/programmation strength. Sa valeur principale se situe dans rapide production raisonnement and flux agents compacts. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.

Context Window

200K tokens

Maximum Output

100K tokens

Release Date

16 avr. 2025

Modalities

Prix de o4-mini

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache
$0.15/M	$0.6/M	$0.075/M

Fonctionnalités API de o4-mini

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Not supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2024-05-01

Endpoint Protocols

geminiCompletions APIMessages API

Points forts de o4-mini

o4-mini associe raisonnement rapide, programmation efficace et analyse visuelle pour les charges techniques ciblées.

Raisonnement rapide

Optimisé pour raisonner efficacement dans un modèle réduit tout en conservant un délai et un coût de traitement pratiques.

Programmation efficace

Applique le raisonnement à la génération, au diagnostic et à la modification du code, avec une exécution technique efficace.

Raisonnement sur tâches visuelles

Raisonne sur des entrées textuelles et visuelles afin d’interpréter diagrammes, captures et énoncés graphiques.

Cas d’usage de o4-mini

o4-mini convient au dépannage de code, aux questions techniques visuelles et aux tâches de raisonnement volumineuses où l’efficacité compte.

Dépannage de code

Analyse le code et les erreurs, identifie les causes probables et propose des corrections ciblées à vérifier par les développeurs.

Questions techniques sur diagrammes

Interprète les diagrammes et le texte associé pour expliquer les composants, leurs relations et la solution à une question technique.

Raisonnement par lots

Traite de grandes files de questions techniques ou analytiques exigeant davantage qu’une simple classification.

Comment utiliser o4-mini via l’API TokenHub

Create API key

Replace these path values before running: {model}

curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1beta/models/{model}:generateContent' \
  -X 'POST' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"

Benchmark de o4-mini

o4-mini (high)

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	25.6
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	25.6
Artificial Analysis Math IndexL’indice mathématique d’Artificial Analysis synthétise le raisonnement mathématique et la résolution de problèmes de type compétition.	Synthèse du raisonnement mathématique par Artificial Analysis	90.7
Connaissances et raisonnement
MMLU-ProMMLU-Pro évalue un large éventail de connaissances académiques et professionnelles avec des questions plus difficiles que le MMLU d’origine.	Connaissances multitâches avancées	83.2%
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	78.4%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	17.5%
Programmation et ingénierie
LiveCodeBenchLiveCodeBench évalue les capacités de programmation sur des problèmes récents afin de limiter la contamination des données d’évaluation.	Problèmes de programmation récents	85.9%
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	46.5%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	15.2%
Mathématiques
MATH-500MATH-500 évalue la résolution de problèmes mathématiques sur une sélection de questions exigeantes.	Résolution avancée de problèmes mathématiques	98.9%
AIMEAIME mesure le raisonnement mathématique sur des problèmes de type compétition.	Problèmes de mathématiques de compétition	94%
AIME 2025AIME 2025 mesure les performances sur des problèmes exigeants de mathématiques de compétition.	Problèmes de mathématiques de compétition	90.7%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	68.7%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	55.0%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	55.6%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ sur o4 Mini

Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour o4 Mini.

Quel problème o4 Mini résout-il ?+

o4 Mini est un modèle proposé par OpenAI pour le raisonnement rapide et économique en maths, code et vision.

Quand choisir o4 Mini ?+

Idéal pour le raisonnement mathématique, le code complexe et le raisonnement visuel, surtout si l’objectif est la vitesse et la maîtrise des coûts.

Que fait bien o4 Mini ?+

Atout clé : un raisonnement rapide et économique, particulièrement bon en code et vision.

Que sacrifie o4 Mini ?+

Il est obsolète ou remplacé, donc peu adapté comme choix par défaut pour une nouvelle intégration. Pour une nouvelle intégration, préférez GPT-5.4 Mini.

Comment utiliser o4 Mini dans TokenHub ?+

Vérifiez sa disponibilité; utilisez le modèle actuellement recommandé pour une nouvelle intégration.

Prêt à utiliser o4-mini ?

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