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Tier B — Producción

Fecha de retirada

El proveedor retirará este modelo el 23 de octubre de 2026. Hasta entonces funciona con normalidad.

Se ejecuta en:USCreado en:United States
$6.58
salida · por 1M de tokens
Coste
960 ms
Velocidad de respuesta
1074
Inteligencia

Veredicto — resumenLIVE

LIVE
ahora · 2026-09-13

o4-mini achieves perfect scores across reasoning, coding, and factual tasks

Quality improved 9.2 points Perfect coding score achieved Reasoning category now tested Latency increased 13 percent

The o4-mini model demonstrates exceptional performance in this benchmark window, achieving perfect 100-point scores across all three tested categories: coding, factual knowledge, and reasoning. This represents a significant quality improvement of 9.2 points from the previous window's 90.8 overall score. The coding category shows particularly strong gains, jumping from 82 to 100, indicating substantial enhancements to code generation and problem-solving capabilities. Latency has increased moderately, with the median response time rising from 3185ms to 3589ms, representing approximately a 13% increase. This slower response time may reflect the additional computational requirements of the improved reasoning capabilities now present in the model. The test sample size decreased slightly from 4 runs to 3 runs in the current window. Notably, multilingual capabilities were tested in the previous window with a perfect score but were not evaluated in the current benchmark cycle, so comparisons on that dimension cannot be made. The model's perfect scores across all tested dimensions suggest it has reached a maturity point for core reasoning and coding tasks, though the latency tradeoff should be considered for time-sensitive applications.

Calidad

100.0

Latencia p50

3,589 ms

Ejecuciones de test

3

1 de 20

Imagen y explicaciónLIVE

OpenAI

o4-mini-2025-04-16

Tier B — Producción

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

Capacidades

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
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

Comparación de proveedoresLIVE

Comparación de proveedores
Compara cada proveedor de este modelo — precio, calidad, latencia y disponibilidad.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE
Coste de entradamejor$1.65
Coste de salida$6.58
Calidad1073
Latencia (p50)Aún sin probar
DisponibilidadAún sin probar
Precios por 1M de tokens en Tokonomix
OpenAIEE. UU.Esta oferta
Coste de entrada$1.65
Coste de salida$6.58
Calidadmejor1074
Latencia (p50)mejor960 ms
DisponibilidadAún sin probar
Precios por 1M de tokens en Tokonomix

Inteligencia de consenso

TODO EL MODELOINACTIVO

Las señales de consenso son de todo el modelo — todavía no por proveedor.

El scoring de consenso aún recopila datos para este modelo — todavía sin señales.

Votos de la comunidadLIVE

Votos de la comunidad
Lo que opinan los visitantes reales — por proveedor.
Azure OpenAI (EU - Sweden)UE

Aún no hay votos de la comunidad.

OpenAIEE. UU.

Aún no hay votos de la comunidad.

Más resultados — por proveedor

Calidad por categoría

Generación de códigoCreativoFactualMultilingüeRazonamiento

Rúbrica de juego

Aún sin datos.

Veredicto del juez

OK 78%Parcial 0%Incorrecto 22%

Juegos y arena

Aún sin datos.

Velocidad y salud

960 ms

Latencia (p50)

Disponibilidad

Pregunta y respuesta — explorarLIVE

1 de 80
🧠 inteligenciaOpenAIreasoning · 2026-09-13puntuación: 100

In een dorp wonen 100 mensen. 60 hebben een hond, 40 een kat, 20 hebben beide. Hoeveel mensen hebben geen huisdier? Toon je redenering.

We willen weten hoeveel van de 100 dorpelingen géén hond én géén kat hebben. 1. Definieer verzamelingen H = mensen met een hond K = mensen met een kat 2. Gegeven |H| = 60 |K| = 40 |H ∩ K| = 20 (mensen met zowel hond als kat) 3. Aantal mensen met minstens één huisdier |H ∪ K| = |H| + |K| − |H ∩ K| = 60 + 40 − 20 = 80 4. Aantal mensen zonder huisdier = totaal − |H ∪ K| = 100 − 80 = 20 Antwoord: 20 mensen hebben geen huisdier.

Historial de pruebas — todos los proveedoresLIVE

Puntuación de calidad en el tiempoúltimo 100
08-3009-13
Velocidad — latencia p50 en el tiempoúltimo 820 ms
08-2909-14