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Tier B — Producción
Se ejecuta en:USCreado en:United States

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Este modelo ha sido descontinuado por el proveedor. Los datos históricos se conservan.

Ya no está disponible desde el 25 de octubre de 2026.

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
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P9594 runs
4907409901240149009-3010-23ms
Sección 02

Precios

Lo que pagas por millón de tokens al usar este modelo en Tokonomix, más una estimación para una conversación típica.

💰
Tarifas API — o4-mini-2025-04-16
$1.65 por 1M de tokens de entrada
$6.58 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0023 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$1.65
por 1M de tokens de salida$6.58
Sección 03

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)287 / avg 303
404185

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 04

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 05

Capacidades

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
Sección 06

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 07

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 08

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-586/100 · 67 runs
56 correct0 partial11 wrong84% accuracy
● 2026-10-25

o4-mini adds reasoning, tools, and vision with stable core performance

The o4-mini-2025-04-16 release introduces significant capability expansions while maintaining core performance levels. New features include reasoning capabilities, function calling tools, vision input, PDF processing, JSON mode with schema support, and prompt caching. These additions transform o4-mini from a text-only model into a multimodal system with enhanced tooling support. Performance across benchmarks remains largely stable compared to previous windows. The model continues to deliver consistent results in language understanding and generation tasks. The addition of reasoning capabilities suggests potential improvements in complex problem-solving scenarios, though specific benchmark data for these new features is not yet available in the current window. Users gain substantial new functionality with this release, particularly for applications requiring vision processing, structured output generation, or tool integration. The prompt caching feature may offer performance benefits for repetitive tasks. The model retains its positioning as a capable option for diverse workloads, now with considerably broader input modality support and output formatting options. Organizations already using o4-mini can expand their use cases without sacrificing existing performance levels.

Calidad

—

Latencia p50

—

Ejecuciones de test

0

✓ Reasoning capability added✓ Vision and PDF input enabled✓ Tools and JSON schema support✓ Prompt caching now available
Sección 09

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
25 oct 2026 · 04:52 UTC · Benchmark
Latencia P50
—
Latencia P95
—
Errores
1 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·26 de mayo de 2026