Aller au contenu
Tier B — Production
Fonctionne en :USCréé en :United States

Archivé

Ce modèle a été retiré par le fournisseur. Les données historiques sont conservées.

Plus disponible depuis le 25 octobre 2026.

OpenAI

o4-mini-2025-04-16

Tier B — Production

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

o4-mini-2025-04-16 est un modèle de génération de texte développé par OpenAI, publié en avril 2025 dans le cadre de la famille o-series. Ce modèle représente une variante compacte de la gamme axée sur le raisonnement d'OpenAI, conçue pour équilibrer des performances solides avec une efficacité améliorée. Il prend en charge les tâches standard de génération de texte, notamment les réponses aux questions, la création de contenu, l'analyse et les applications conversationnelles générales. La taille de la fenêtre contextuelle n'a pas été divulguée publiquement par OpenAI à ce jour. Les modèles o-series se distinguent par une architecture qui met l'accent sur des capacités de raisonnement étendues, permettant des approches de résolution de problèmes plus délibérées par rapport aux modèles de langage autorégressifs traditionnels. La désignation « mini » indique qu'il s'agit d'une version plus petite et plus économe en ressources par rapport aux modèles o-series à pleine échelle, ce qui le rend adapté aux applications où les contraintes de déploiement ou la latence de réponse sont des facteurs à considérer. Malgré sa taille réduite, o4-mini conserve la méthodologie de raisonnement fondamentale qui caractérise la famille o-series. Au sein de la gamme de modèles d'OpenAI, o4-mini-2025-04-16 se situe en dessous des modèles phares comme GPT-4 et des variantes o-series plus volumineuses en termes d'échelle et de capacité, tout en offrant des avantages en matière d'efficacité opérationnelle. Il est positionné comme une option pour les développeurs et les organisations recherchant des modèles capables de raisonnement sans la charge de calcul des systèmes plus volumineux. Le modèle suit la convention de versionnage daté d'OpenAI, l'horodatage indiquant son point de publication spécifique et les considérations relatives à la date limite des données d'entraînement.

o4-mini d avril 2025 apporte les capacités de raisonnement de la série o dans une variante compacte et accessible.

— Synthèse benchmark Tokonomix
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9594 runs
4907409901240149009-3010-23ms
Section 02

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — o4-mini-2025-04-16
$1.65 par 1M de tokens d'entrée
$6.58 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0023 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.65
par 1M de tokens de sortie$6.58
Section 03

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)287 / avg 303
404185

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 04

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Raisonnement analytique o-seriesPlus efficient que o4 completCodage et logique avancésSnapshot avril 2025 stableRapport coût-raisonnement avantageux

Faiblesses

Fenêtre de contexte non documentéeLatence supérieure aux GPTNon optimisé pour conversations rapidesMoins adapté à la rédaction créative
Section 05

Capacités

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

Questions fréquentes

o4-mini offre un équilibre entre capacités de raisonnement et efficacité opérationnelle, avec un coût inférieur pour des performances proches.

Un snapshot fiable de o4-mini pour les équipes intégrant le raisonnement analytique dans leurs applications.

— Synthèse benchmark Tokonomix
Section 07

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 08

Verdicts 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.

Qualité

—

Latence p50

—

Exécutions de test

0

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

Profil complet du modèle

o4-mini-2025-04-16 — illustration 1
o4-mini-2025-04-16 : l'instantané de production d'avril 2025 du modèle de raisonnement à volume d'OpenAI

L'alias daté d'avril 2025 pour o4-mini capture l'instantané du modèle de raisonnement à volume d'OpenAI tel qu'il a été déployé pour un usage en production générale. C'est la version à épingler pour les flux de travail réglementés, les exigences de traçabilité d'audit, ou les déploiements en production où l'alias flottant o4-mini qui évolue continuellement pourrait perturber des flux de travail validés qui dépendent d'un comportement de raisonnement cohérent.

Ce que représente cet instantané

L'instantané d'avril est o4-mini au moment de sa sortie en production générale, succédant à la famille o3-mini dépréciée en tant qu'option de raisonnement à volume d'OpenAI. L'enveloppe de capacité est celle que la page flottante o4-mini décrit : génération axée sur le raisonnement au niveau mini avec une meilleure précision que le o3-mini déprécié, un profil de coût qui s'adapte aux charges de travail volumineuses, un profil de latence qui se situe entre les modèles réflexes et le o3 complet.

Il s'agit de l'instantané daté sur lequel la plupart des déploiements en production exécutant o4-mini sont effectivement épinglés, particulièrement ceux qui ont migré depuis o3-mini à peu près à la même période. Si votre application est en production stable sur o4-mini et fonctionne bien, c'est probablement l'instantané qu'elle utilise.

L'épinglage compte davantage pour les modèles de raisonnement que pour les modèles réflexes. L'étape de raisonnement est sensible aux poids exacts et aux décisions prises lors de l'entraînement concernant l'allocation du budget de raisonnement. Un changement subtil dans la distribution de la chaîne de pensée entre les instantanés peut modifier les problèmes que le modèle résout correctement, même si la précision moyenne reste stable ou s'améliore. Pour les flux de travail où vous avez validé empiriquement qu'o4-mini gère votre classe de problèmes spécifique, l'instantané daté est le contrat qui protège ce comportement validé.

Quand l'épinglage à cet instantané a du sens

Les flux de travail réglementés où les pistes d'audit exigent une reproductibilité exacte des sorties du modèle sur de longues périodes. Les applications juridico-technologiques, de services financiers et scientifiques où les étapes de raisonnement importent pour l'examen en aval ou la reproductibilité méthodologique. Les déploiements en production qui gèrent des volumes de trafic élevés où un changement comportemental du modèle sous-jacent pourrait affecter des dizaines de milliers d'utilisateurs avant que vous ne le remarquiez.

Pour les travaux exploratoires et les prototypes, le o4-mini flottant est le bon choix. N'épinglez que lorsque la stabilité en production ou les exigences de conformité justifient la charge de maintenance liée à la revalidation des migrations d'instantanés selon un calendrier défini.

La question de la migration de cet instantané vers un futur modèle de raisonnement plus récent n'est pas triviale. Le comportement de raisonnement peut évoluer de manières qui affectent les problèmes que le modèle résout. Prévoyez un travail de revalidation, pas une mise à niveau directe. Pour les flux de travail qui utilisent cet instantané depuis de nombreux mois et qui font maintenant face à une éventuelle sortie d'un modèle successeur, le schéma opérationnel consiste à mettre en place une évaluation parallèle immédiatement et à documenter les écarts avant que la pression de dépréciation ne force la migration.

Où il échoue

Les mêmes limites qui s'appliquent au o4-mini flottant s'appliquent ici. Les problèmes absolument les plus difficiles à la frontière du raisonnement nécessitent le o3-2025-04-16 complet ou des niveaux supérieurs. Les applications interactives en temps réel sont incompatibles avec la latence de raisonnement. La simple synthèse et l'extraction gaspillent le calcul de raisonnement. L'écriture créative produit la prose plate et prudente typique des modèles de raisonnement.

Cet instantané ne modifie pas l'enveloppe de capacité fondamentale. C'est une ancre de stabilité, pas un différenciateur de performance par rapport à l'alias flottant tel qu'il existait en avril 2025. Si le o4-mini flottant a depuis migré vers de nouveaux poids avec des caractéristiques différentes, la comparaison entre cet instantané et le nom flottant aujourd'hui est significative pour la planification de la migration.

Notes pratiques et autres considérations

Pour les charges de travail qui nécessitent une précision supérieure à celle que le niveau mini offre, o3 et o3-2025-04-16 constituent la mise à niveau vers le niveau complet. Pour les problèmes les plus difficiles où vous souhaitez une précision maximale indépendamment du coût, o1-pro et o1-pro-2025-03-19 sont les variantes de raisonnement étendu de génération o1 encore disponibles.

Pour les flux de travail de recherche qui nécessitent une intégration de sources externes parallèlement au raisonnement, o4-mini-deep-research et o4-mini-deep-research-2025-06-26 sont les variantes dédiées en mode recherche dans la même génération que cet instantané.

Pour les charges de travail migrant depuis o3-mini-2025-01-31, cet instantané est le successeur naturel. La migration est simple en surface d'API et généralement favorable en comportement, mais justifie une évaluation appropriée par rapport à votre corpus de test spécifique plutôt qu'un basculement aveugle.

La résidence des données dans l'UE n'est pas satisfaite par défaut sur cet instantané ou sur l'un des points de terminaison de raisonnement OpenAI associés. Le schéma de passerelle régionale avec des accords de traitement des données reste la solution de contournement pratique pour les déploiements européens réglementés. Le calendrier de dépréciation des alias datés pour les instantanés o4-mini n'a pas été publié en détail, mais le schéma opérationnel de planification d'une revalidation au moins tous les douze mois s'applique toujours. Prendre du retard de plusieurs générations d'instantanés transforme la maintenance de routine en une migration plus risquée lorsque la dépréciation finale survient.

Dernière revue technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o4-mini-2025-04-16 — illustration 2
Dernier test automatisé
25 oct. 2026 · 04:52 UTC · Benchmark
Latence P50
—
Latence P95
—
Erreurs
1 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026