Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States
$0.6000
output · per 1M tokens (inkoopbasis)
Kosten
1,097 ms
Antwoordsnelheid
100 / 100
Intelligentie

Verdict — samenvattingLIVE

LIVE
nu · 2026-07-26

Eighth window: Capability expansion with tools, vision, and structured outputs

Tool calling support added Vision input now supported JSON schema structured outputs PDF processing capability added

GPT-4o Mini enters its eighth benchmark window with significant capability additions while maintaining its core identity as a compact model. The most notable changes include the introduction of tool calling, vision input processing, and advanced structured output modes including JSON schema support and parallel tool execution. PDF input capability has also been added, expanding the model's document processing range. Prompt caching support suggests infrastructure optimizations for repeated context handling. These additions transform the model from a text-only processor into a multimodal assistant capable of handling diverse input types and producing structured outputs. The benchmark data shows no performance metrics for this window, making it impossible to assess whether these new capabilities come with any trade-offs in speed, accuracy, or other measurable attributes. Users gain access to a substantially more versatile model that can now participate in tool-augmented workflows and process visual information alongside text. The lack of comparative performance data means adopters should conduct their own testing to understand how these capabilities perform in production scenarios and whether they meet specific application requirements.

Quality

Latency p50

Test runs

0

1 van 18

Beeld & uitlegLIVE

OpenAI

gpt-4o-mini-2024-07-18

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4o-mini-2024-07-18 is een compact taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in juli 2024 als onderdeel van de GPT-4o modelfamilie. Het vertegenwoordigt een kleinere, efficiëntere variant van de GPT-4o architectuur, ontworpen om behoorlijke tekstgeneratie te bieden terwijl er minder rekenkracht nodig is dan bij zijn grotere tegenhangers. Het model behoudt de multimodale architectuurbasis van de GPT-4o serie, hoewel deze variant zich voornamelijk richt op tekstgebaseerde taken. Dit model is ontworpen voor toepassingen die standaard tekstgeneratiecapaciteiten vereisen met verminderde latentie en lagere resourcevereisten. Het behandelt taken zoals het creëren van content, het beantwoorden van vragen, samenvatten, codegeneratie en conversationele interacties. De "mini" aanduiding geeft zijn positie aan als lichtere optie geschikt voor gebruikssituaties waar de volledige capaciteiten van grotere modellen mogelijk niet nodig zijn, waardoor het geschikt is voor toepassingen met hoge volumes of implementatiescenario's met beperkte resources. Binnen OpenAI's modelaanbod staat GPT-4o-mini onder de vlaggenschip GPT-4o en GPT-4 Turbo modellen wat betreft vermogen en capaciteit, en biedt een balans tussen prestatie en efficiëntie. Het volgde eerdere compacte modellen op in OpenAI's portfolio en biedt verbeterde prestatiekenmerken vergeleken met GPT-3.5-gebaseerde alternatieven, terwijl toegankelijkheid voor een breder scala aan toepassingen behouden blijft. Het model vertegenwoordigt OpenAI's voortdurende inspanning om gevarieerde opties aan te bieden over verschillende prestatie- en efficiëntieprofielen.

GPT-4o-mini positioneert zich als de werkpaard-variant van OpenAI's GPT-4o-familie: lichter, sneller en geschikt voor grootschalige tekstverwerking zonder de overhead van het vlaggenschip.

Tokonomix redactie

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
gpt-4o-mini-2024-07-18 — illustration 1
gpt-4o-mini-2024-07-18: de oorspronkelijke mini-freeze

gpt-4o-mini-2024-07-18 is de gedateerde snapshot van juli 2024 van het kleine GPT-4o-model van OpenAI. De eerste stabiele freeze van de mini-lijn. Degene die werd uitgebracht toen OpenAI gpt-3.5-turbo uit de standaardpositie van goedkoop model haalde en mini op die plek zette.

Dit is wat je vastpint wanneer "gpt-4o-mini" doorrolde en iets bij jou stuk maakte, of wanneer een downstream-contract het exacte gedrag van de oorspronkelijke release vereist.

Wat deze snapshot is

De freeze van juli 2024 is de allereerste mini-snapshot. Bij die release had het model:

  • Het 128k-contextvenster vastgelegd dat sindsdien constant is gebleven binnen de lijn.
  • Ondersteuning voor visuele invoer vergrendeld als standaardfunctie in plaats van als afzonderlijk endpoint.
  • De ergonomie voor tool-gebruik vastgesteld die nieuwere mini-snapshots hebben geërfd.

Wat het niet heeft, vergeleken met de rollende alias van medio 2026:

  • De verfijning in het opvolgen van instructies die volgende mini-snapshots hebben toegevoegd.
  • De verbeteringen in betrouwbaarheid van gestructureerde output die in de revisies van 2025 zijn doorgevoerd.
  • De aanpassingen in weigeringsgedrag die de af en toe optredende overvoorzichtigheid van de oorspronkelijke release hebben gladgestreken.

Voor een productie-implementatie die tegen precies deze snapshot is gebouwd en gevalideerd, kunnen die hiaten het verkeerde soort "verbetering" zijn — je hebt gestabiliseerd op specifiek gedrag, en doorrollen betekent alles opnieuw valideren.

Wanneer de gedateerde pin zijn waarde bewijst

Het argument om bij 2024-07-18 te blijven in plaats van de rollende alias gpt-4o-mini is hetzelfde als voor elke gedateerde snapshot: je ruilt toegang tot verbeteringen in voor gedragsmatige voorspelbaarheid.

Concrete situaties waarin de pin loont:

  • Gereguleerde workloads met bewijs van modelversie in het audit-spoor. De compliance officer wil dat het model zich morgen hetzelfde gedraagt als de documentatie vandaag beschrijft. De gedateerde snapshot maakt die belofte eerlijk.
  • Productiepipelines met prompttemplates die zijn afgestemd op specifieke modelkenmerken. Nieuwere snapshots verwerken dezelfde prompt mogelijk net iets anders — gemiddeld beter, slechter in de randgevallen waarop jouw prompts zijn afgestemd.
  • Langlopende A/B-tests waarbij de controlearm gedurende maanden constant moet blijven.
  • Klantgerichte producten waarbij consistentie van stem en weigeringstaal belangrijker is dan incrementele kwaliteitsverbeteringen.

Voor de meeste andere gebruikssituaties is meerollen met de alias de betere standaard.

Wanneer je ervan af moet stappen

Het eerlijke migratiepad is vooruit — naar een recentere mini-snapshot of naar een ander model.

De vorm van de beslissing:

  • Voer de volledige evaluatiesuite opnieuw uit tegen de huidige rollende alias en tegen de meest recente gedateerde snapshot.
  • Vergelijk op de metrieken die ertoe doen voor jouw product, niet op de metrieken uit OpenAI's release notes.
  • Migreer wanneer de nieuwere snapshot wint op jouw evaluatie. Blijf zitten wanneer dat niet zo is.

Het deprecatiebeleid van OpenAI geeft tijdige aankondiging voordat gedateerde snapshots worden uitgefaseerd, maar dat beleid is de ondergrens, niet de bovengrens. Behandel de gedateerde pin als een overgangscontract, niet als een permanent thuis.

Waar het tekortschiet

Dezelfde beperkingen als de rest van de mini-lijn.

Zwaar redeneren aan de grens van het haalbare. Mini levert hier terrein in aan grotere GPT-4o-varianten en aan de GPT-5-familie. De categoriebrede vergelijking staat op /benchmarks/leaderboard.

Audio, realtime stem of video. Die zitten in de gespecialiseerde broertjes en zusjes.

Zelfgehoste implementatie. Geen gewichten, geen on-prem-optie. Het overzicht op /usecases/local is de juiste referentie wanneer die beperkingen bindend zijn.

Adversariële robuustheid. Kleine modellen zijn makkelijker doelwit voor prompt-injectie dan grote. Mini-klasse modellen van elke leverancier delen deze zwakte.

Wanneer je precies deze snapshot moet vastpinnen

Kies gpt-4o-mini-2024-07-18 wanneer:

  • Je een product hebt uitgebracht op basis van het mini-gedrag van juli 2024 en de kosten van hervalidatie tegen een nieuwere snapshot zwaarder wegen dan het voordeel.
  • Een gereguleerde workflow versie-pinning op modelniveau vereist voor auditdoeleinden.
  • Een A/B-test of onderzoeksprotocol een vaste modelreferentie over tijd nodig heeft.

Sla het over wanneer:

  • Je opnieuw begint — pin dan de meest recente mini-snapshot.
  • De verbeteringen in latere snapshots aantoonbaar hebben gewonnen op jouw evaluatieharnas.
  • De implementatie de rollende alias aankan en profiteert van automatische upgrades.

Implementatienotities

Standaard Chat Completions API. Het gedrag voor tool-gebruik en gestructureerde output is ongewijzigd ten opzichte van de dag waarop de snapshot werd bevroren. Visuele invoer werkt identiek over alle mini-snapshots heen.

Gehoste fine-tuning wordt ondersteund, wat deze snapshot een redelijke basis maakt voor een fine-tuned mini-variant als je domeinspecifieke kwaliteit nodig hebt zonder de inferentiekosten van een frontier-model.

De pragmatische lezing. Dit is de eerste stabiele freeze van de mini-lijn. Blijf hem gebruiken wanneer gedragsmatige stabiliteit prioriteit heeft. Stap over naar een nieuwere snapshot wanneer jouw evaluatie dat zegt, niet omdat OpenAI een release note heeft uitgebracht. Vergelijk zij aan zij op /live-test voordat je migreert.

Laatste technische review: 22-05-2026 — Tokonomix.ai

gpt-4o-mini-2024-07-18 — illustration 2

Provider-vergelijkingLIVE

Provider-vergelijking
Vergelijk elke aanbieder van dit model — kostenbasis, kwaliteit, latency en uptime.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU
Invoerkosten$0.1600
Uitvoerkosten$0.6600
KwaliteitNog niet getest
Latency (p50)Nog niet getest
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)
OpenAIVSDit aanbod
Invoerkostenbeste$0.1500
Uitvoerkosten$0.6000
Kwaliteitbeste100.0
Latency (p50)beste1,097 ms
UptimeNog niet getest
Kosten per 1M tokens (kostenbasis)

Consensus-intelligentie

MODEL-BREEDDORMANT

Consensus-signalen zijn model-breed — nog niet per provider gesplitst.

Consensus-scoring verzamelt nog data voor dit model — nog geen signalen.

Community-stemmenLIVE

Community-stemmen
Wat echte bezoekers vinden — per provider.
Azure OpenAI (EU - Sweden)EU

Nog geen community-stemmen.

OpenAIVS

Nog geen community-stemmen.

Meer resultaten — per provider

Kwaliteit per categorie

CreatiefFeitelijkMeertaligheidRedeneren

Game-rubriek

Nog geen data.

Jury-oordeel

OK 80%Deels 12%Fout 8%

Games & arena

Nog geen data.

Snelheid & gezondheid

1,097 ms

Latency (p50)

Uptime

Vraag & antwoord — bladerenLIVE

1 van 80
🧠 intelligentieOpenAImultilingual · 2026-07-26score: 100

Bir mağazada %20 indirim uygulanıyor. 150 TL olan bir ürün indirimden sonra kaç TL olur?

150 TL olan bir üründe %20 indirim uygulanırsa, indirim miktarını hesaplayalım: İndirim miktarı = 150 TL * %20 = 150 TL * 0.20 = 30 TL Bu durumda, indirim sonrası ürünün fiyatı: 150 TL - 30 TL = 120 TL Sonuç olarak, indirimden sonra ürün 120 TL olur.

Test-historie — alle providersLIVE

Kwaliteitsscore over tijdlaatste 78
05-1507-26
Snelheid — p50-latentie over tijd

Een trend verschijnt zodra dit model op een paar verschillende dagen is getest.