POSTopenai
/v1/chat/completionso4-mini
o4-minio4 Mini 是更小的推理模型，针对数学、代码和视觉任务中的速度与成本效率进行优化。OpenAI 发布资料强调它可以在推理过程中使用工具，因此能力不局限于纯文本回答。它适合被描述为面向生产负载的紧凑型推理与工具模型。
最大上下文
200KToken
最大输出
100KToken
发布日期
2025年4月16日
模态
o4-mini 价格
| 输入价格 | 输出价格 | 缓存读取 |
|---|---|---|
| $0.15/M | $0.6/M | $0.075/M |
o4-mini API
POSTanthropic
/v1/messagesPOSTgemini
/v1beta/models/{model}:generateContento4-mini 基准测试
o4-mini (high)
25.6
/100
Artificial Analysis 综合能力指数
Artificial Analysis 综合能力评分
指数分数
25.6
/100
Artificial Analysis 代码能力指数
Artificial Analysis 软件任务评分
指数分数
90.7
/100
Artificial Analysis 数学能力指数
Artificial Analysis 数学推理评分
指数分数
知识与推理
MMLU-Pro
高难度多任务知识评测
83.2%
GPQA
高阶科学问题求解
78.4%
HLE
广泛专家级考试集合
17.5%
代码与工程
LiveCodeBench
近期编程题评测
85.9%
SciCode
科学计算代码挑战
46.5%
Terminal-Bench Hard
高难度终端任务执行
15.2%
数学能力
MATH-500
高难度数学解题
98.9%
AIME
数学竞赛题
94%
AIME 2025
数学竞赛题
90.7%
指令遵循与 Agent 任务
IFBench
指令约束遵循
68.7%
AA-LCR
长上下文推理
55.0%
τ²-Bench
Agent 工作流任务
55.6%
指标来源 Artificial Analysis
o4 Mini 常见问题
o4 Mini 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。
o4 Mini 主要解决什么问题？+
o4 Mini 是 OpenAI 面向快速、经济的数学、编程和视觉推理的模型。
什么时候适合选 o4 Mini？+
适合数学推理、复杂编程、视觉推理，尤其适合重视响应速度和成本效率的场景。
o4 Mini 擅长什么？+
核心优势是快速经济的推理，尤其擅长编程和视觉任务。
o4 Mini 牺牲了什么？+
它已弃用或被后续模型取代，不适合作为新集成的默认选择。 新集成优先用 GPT-5.4 Mini。
如何在 TokenHub 中调用 o4 Mini？+
请确认是否可用；新集成应使用当前推荐模型。
媒体与讨论
精选与此模型相关的公开视频和帖子。
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