GPT-4o Mini

gpt-4o-mini

GPT-4o Mini은(는) 출처에서 small affordable GPT-4o model with text/image input and 구조화 output support을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 lightweight 멀티모달 production, 파인튜닝, 증류 and focused tasks에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

128K tokens

Maximum Output

16.4K tokens

Release Date

2024년 7월 18일

Modalities

GPT-4o Mini 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기
$0.15/M	$0.6/M	$0.075/M

GPT-4o Mini API 기능

Reasoning

Not supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2023-09-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

GPT-4o Mini 모델 주요 특징

GPT-4o Mini는 범위가 명확한 작업과 대량 처리 애플리케이션에 빠르고 경제적인 텍스트 및 이미지 이해를 제공합니다.

빠른 정형 처리

명확하게 정의된 작업을 빠르게 처리하며 대량 요청에 적합한 처리 경제성을 제공합니다.

소형 시각 이해

소형 모델에서 텍스트와 이미지를 입력받아 스크린샷, 사진, 문서 페이지를 해석합니다.

작업 특화

특정 애플리케이션 동작에 맞게 조정할 수 있어 요구사항이 안정적인 반복 작업에 유용합니다.

GPT-4o Mini 사용 사례

GPT-4o Mini는 대량 의도 분류, 다국어 텍스트 처리, 경제적인 시각 정보 추출에 적합합니다.

의도 분류

사용자 메시지를 미리 정의된 의도로 분류해 지원 라우팅, 워크플로 선택, 분석에 활용합니다.

다국어 콘텐츠 처리

짧은 콘텐츠를 번역하고 검색어를 추출하며 여러 언어로 일관된 태그를 생성합니다.

시각 필드 추출

양식, 영수증, 문서 이미지에서 지정 필드를 추출해 간결한 텍스트 레코드를 생성합니다.

TokenHub API로 GPT-4o Mini 사용하는 방법

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

GPT-4o Mini 벤치마크

GPT-4o mini

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	6.9
Artificial Analysis Math IndexArtificial Analysis Math Index는 수학적 추론과 경시대회 형식의 문제 해결 능력을 종합한 지표입니다.	수학적 추론 종합 평가	14.7
지식 및 추론
MMLU-ProMMLU-Pro는 기존 MMLU보다 어려운 문제를 통해 폭넓은 학술 및 전문 지식을 평가합니다.	고난도 다분야 지식	64.8%
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	42.6%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	4%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
LiveCodeBenchLiveCodeBench는 평가 데이터 오염을 줄이기 위해 최근 공개된 프로그래밍 문제로 코딩 능력을 평가합니다.	최신 코딩 문제	23.4%
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	22.9%
수학
MATH-500MATH-500은 엄선된 고난도 문제를 통해 수학적 문제 해결 능력을 평가합니다.	고난도 수학 문제 해결	78.9%
AIMEAIME는 수학 경시대회 형식의 문제를 통해 수학적 추론 능력을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	11.7%
AIME 2025AIME 2025는 고난도 수학 경시대회 문제에 대한 성능을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	14.7%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	31.0%

지표 출처 Artificial Analysis

GPT-4o Mini 자주 묻는 질문

GPT-4o Mini의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

GPT-4o Mini은 공급자 모델 계열에서 어디에 해당하나요?+

GPT-4o Mini 모델은 텍스트와 이미지 작업을 빠르고 경제적으로 처리하도록 설계된 소형 Omni 모델입니다. ChatGPT에서는 종료되었지만 API에서는 제공될 수 있으므로 TokenHub의 현재 목록을 확인하세요.

GPT-4o Mini에 적합한 프로덕션 시나리오는 무엇인가요?+

고객 지원 자동화, 대규모 분류 및 라우팅, 그리고 텍스트와 이미지 입력 분석에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

GPT-4o Mini은 대규모 분류 및 라우팅에서 어떤 점이 돋보이나요?+

가장 실용적인 강점은 빠른 응답 속도, 비용 효율적인 확장, 그리고 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 능력입니다. 이 조합은 대규모 분류 및 라우팅에 특히 유용합니다.

GPT-4o Mini 사용 시 어떤 절충점을 고려해야 하나요?+

공급자의 최강 추론 성능이 필요한 경우, 속도나 비용보다 품질이 더 중요한 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

팀은 TokenHub에서 GPT-4o Mini을 어떻게 안전하게 시작할 수 있나요?+

TokenHub에서는 GPT-4o Mini에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. 플랫폼 제공 범위가 공급자의 전체 기능과 다를 수 있으므로 TokenHub 최신 문서에서 텍스트·이미지 입력 지원 여부를 확인하세요.

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의도 분류

다국어 콘텐츠 처리

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