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OpenAI

o4-mini-2025-04-16

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

Historique des tarifs

Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.

💰
Tarifs API — o4-mini-2025-04-16
$1.10 par 1M de tokens d'entrée
$4.40 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0015 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$1.10
par 1M de tokens de sortie$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
Section 02

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 03

Capacités

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

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 05

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 06

Verdicts 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
Section 07

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
14 juin 2026 · 04:56 UTC · Benchmark
Latence P50
Latence P95
Erreurs
1 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026