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OpenAI

o4-mini-2025-04-16

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··

o4-mini-2025-04-16 es un modelo de generación de texto desarrollado por OpenAI, lanzado en abril de 2025 como parte de la familia de la serie o. Este modelo representa una variante compacta dentro de la línea enfocada en razonamiento de OpenAI, diseñada para equilibrar un desempeño competente con una mayor eficiencia. Admite tareas estándar de generación de texto, incluyendo respuesta a preguntas, creación de contenido, análisis y aplicaciones conversacionales generales. El tamaño de la ventana de contexto no ha sido divulgado públicamente por OpenAI hasta el momento. Los modelos de la serie o se distinguen por una arquitectura que enfatiza capacidades extendidas de razonamiento, permitiendo enfoques más deliberados para la resolución de problemas en comparación con los modelos de lenguaje autorregresivos tradicionales. La designación "mini" indica que se trata de una versión más pequeña y eficiente en recursos frente a los modelos completos de la serie o, lo que la hace adecuada para aplicaciones donde las restricciones de despliegue o la latencia de respuesta son factores relevantes. A pesar de su tamaño reducido, o4-mini conserva la metodología central de razonamiento que caracteriza a la familia de la serie o. Dentro de la línea de modelos de OpenAI, o4-mini-2025-04-16 se ubica por debajo de modelos insignia como GPT-4 y variantes mayores de la serie o en términos de escala y capacidad, aunque ofrece ventajas en eficiencia operativa. Se posiciona como una opción para desarrolladores y organizaciones que buscan modelos con capacidad de razonamiento sin la carga computacional de sistemas más grandes. El modelo sigue la convención de versionado por fechas de OpenAI, donde la marca temporal indica su punto específico de lanzamiento y consideraciones sobre el corte de datos de entrenamiento.

o4-mini de abril 2025 es el snapshot de lanzamiento del modelo de razonamiento eficiente de cuarta generación de OpenAI.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 01

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — o4-mini-2025-04-16
$1.10 por 1M de tokens de entrada
$4.40 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0015 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$1.10
por 1M de tokens de salida$4.40

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$1.10

input / 1M

— stable

$4.40

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 02

Fortalezas & debilidades

Basado en resultados de benchmarks y comentarios agregados de la comunidad sobre casos de uso reales.

Fortalezas

Razonamiento o4 en versión eficienteSnapshot de lanzamiento estableAnálisis de código de calidadMatemáticas y lógica avanzadaMenor costo que o4 completoAlta precisión en problemas estructurados

Debilidades

Más lento que modelos GPT estándarContexto no documentadoVersiones posteriores pueden ofrecer mejorasNo para conversación casual
Sección 03

Capacidades

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
Sección 04

Preguntas frecuentes

Depende; el snapshot garantiza reproducibilidad exacta, mientras que versiones más recientes incorporan mejoras iterativas.

El snapshot original de o4-mini proporciona un punto de referencia estable para equipos que integraron este modelo desde su lanzamiento.

Resumen de benchmark Tokonomix
Sección 05

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 06

Veredictos del benchmark Tokonomix

2026-06-14

o4-mini gains multimodal input while maintaining strong reasoning performance

The o4-mini model has added significant multimodal capabilities including vision, PDF input, and tools support, alongside technical features like JSON schema validation and prompt caching. Performance across core benchmarks remains stable, with the model maintaining its strong showing in mathematics and coding tasks. MMLU scores hold steady in the 82-83% range across variants, while GPQA performance shows consistent results around 51-53%. Mathematics capabilities remain robust with MATH scores near 91% and AIME 2024 performance at 53.3%. In coding evaluations, HumanEval and SWE-bench Verified scores are unchanged from the previous window. The addition of vision capabilities extends the model's utility to image understanding tasks without compromising its core reasoning strengths. Users gain access to a more versatile model that can handle diverse input types including images and PDFs while retaining the analytical and problem-solving abilities that characterized earlier versions. The expanded feature set makes o4-mini suitable for a broader range of applications, particularly those requiring mixed-modality inputs or structured output generation through JSON schemas.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision and PDF support added Tools and JSON schema enabled Core reasoning performance stable Prompt caching now available
Sección 07

Perfil completo del modelo

o4-mini-2025-04-16 — illustration 1
o4-mini-2025-04-16: la instantánea de producción de abril de 2025 del modelo de razonamiento de volumen de OpenAI

El alias fechado de abril de 2025 de o4-mini captura la instantánea del modelo de razonamiento de nivel volumen de OpenAI tal como se desplegó para uso en producción general. Es la versión que debe fijarse para flujos de trabajo regulados, requisitos de trazabilidad de auditoría, o despliegues en producción donde el alias flotante o4-mini que avanza podría interrumpir flujos de trabajo validados que dependen de un comportamiento de razonamiento consistente.

Qué representa esta instantánea

La instantánea de abril es o4-mini en el momento de su lanzamiento en producción general, sucediendo a la familia o3-mini obsoleta como opción de razonamiento de nivel volumen de OpenAI. El conjunto de capacidades es lo que describe la página flotante de o4-mini: generación con prioridad en razonamiento en el nivel mini con mejor precisión que el o3-mini obsoleto, perfil de costos que escala a cargas de trabajo de volumen, perfil de latencia que se sitúa entre los modelos reflex y el o3 completo.

Esta es la instantánea fechada a la que la mayoría de los despliegues de producción que ejecutan o4-mini están realmente fijados, particularmente aquellos que migraron desde o3-mini aproximadamente en la misma época. Si tu aplicación está en producción estable en o4-mini y funciona bien, es probable que esta sea la instantánea que está ejecutando.

Fijar una versión importa más para los modelos de razonamiento que para los modelos reflex. El paso de razonamiento es sensible a los pesos exactos y a las decisiones en tiempo de entrenamiento sobre cómo asignar el presupuesto de razonamiento. Un cambio sutil en la distribución de cadena de pensamiento entre instantáneas puede cambiar qué problemas resuelve correctamente el modelo, incluso si la precisión promedio se mantiene estable o mejora. Para flujos de trabajo donde has validado empíricamente que o4-mini maneja tu clase de problema específica, la instantánea fechada es el contrato que protege ese comportamiento validado.

Cuándo tiene sentido fijar esta instantánea

Flujos de trabajo regulados donde las pistas de auditoría requieren reproducibilidad exacta de las salidas del modelo durante largos períodos de tiempo. Tecnología legal, servicios financieros y aplicaciones científicas donde los pasos de razonamiento importan para revisión posterior o reproducibilidad metodológica. Despliegues de producción que manejan volúmenes de tráfico altos donde un cambio de comportamiento en el modelo subyacente podría afectar a decenas de miles de usuarios antes de que lo notes.

Para trabajo exploratorio y construcción de prototipos, el o4-mini flotante es la elección correcta. Fija versión solo cuando la estabilidad de producción o los requisitos de cumplimiento justifiquen la sobrecarga de mantenimiento de revalidar migraciones de instantáneas según un calendario.

La cuestión de migración desde esta instantánea a un futuro modelo de razonamiento más nuevo no es trivial. El comportamiento de razonamiento puede cambiar de maneras que afectan qué problemas resuelve el modelo. Planifica trabajo de revalidación, no una actualización directa. Para flujos de trabajo que han estado en esta instantánea durante muchos meses y que ahora enfrentan un eventual lanzamiento de modelo sucesor, el patrón operativo es configurar evaluación paralela inmediatamente y documentar las diferencias antes de que la presión de obsolescencia fuerce la migración.

Donde no funciona bien

Los mismos límites que se aplican al o4-mini flotante se aplican aquí. Los problemas absolutamente más difíciles en la frontera del razonamiento requieren el o3-2025-04-16 completo o niveles superiores. Las aplicaciones interactivas en tiempo real son incompatibles con la latencia de razonamiento. La resumición y extracción simples desperdician el cómputo de razonamiento. La escritura creativa produce la prosa plana y cuidadosa típica de los modelos de razonamiento.

Esta instantánea no cambia el conjunto fundamental de capacidades. Es un ancla de estabilidad, no un diferenciador de rendimiento respecto al alias flotante tal como existía en abril de 2025. Si el o4-mini flotante desde entonces se ha movido a pesos más nuevos con características diferentes, la comparación entre esta instantánea y el nombre flotante hoy es significativa para la planificación de migración.

Notas prácticas y qué más considerar

Para cargas de trabajo que necesitan mayor precisión de la que entrega el nivel mini, o3 y o3-2025-04-16 son la actualización de nivel completo. Para los problemas más difíciles donde deseas máxima precisión sin importar el costo, o1-pro y o1-pro-2025-03-19 son las variantes de razonamiento extendido de generación o1 que aún están disponibles.

Para flujos de trabajo de investigación que necesitan integración de fuentes externas junto con razonamiento, o4-mini-deep-research y o4-mini-deep-research-2025-06-26 son las variantes dedicadas de modo investigación en la misma generación que esta instantánea.

Para cargas de trabajo que migran desde o3-mini-2025-01-31, esta instantánea es el sucesor natural. La migración es directa en la superficie de API y generalmente favorable en comportamiento, pero amerita evaluación adecuada contra tu corpus de prueba específico en lugar de un cambio ciego.

La residencia de datos en la UE no se satisface por defecto en esta instantánea ni en ninguno de los endpoints de razonamiento relacionados de OpenAI. El patrón de gateway regional con acuerdos de procesamiento de datos sigue siendo la solución práctica para despliegues europeos regulados. La línea de tiempo de obsolescencia de alias fechados para instantáneas de o4-mini no se ha publicado en detalle, pero el patrón operativo de planificar revalidación al menos cada doce meses sigue aplicando. Quedarse atrás por varias generaciones de instantáneas convierte el mantenimiento rutinario en una migración más arriesgada cuando llega la eventual obsolescencia.

Última revisión técnica: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o4-mini-2025-04-16 — illustration 2
Última prueba automática
14 jun 2026 · 04:56 UTC · Benchmark
Latencia P50
Latencia P95
Errores
1 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·26 de mayo de 2026