Naar inhoud
Draait in:USGemaakt in:United States
OpenAI

gpt-4o-search-preview-2025-03-11

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

GPT-4o-search-preview-2025-03-11 is een variant van OpenAI's GPT-4o-modelfamilie die zoekmogelijkheden integreert met grote taalmodelfunctionaliteit. Dit model is ontworpen om natuurlijke taalbegrip en -generatie te combineren met het vermogen om actuele informatie uit webzoekopdrachten op te halen en te verwerken, waardoor het antwoorden kan geven die recente gebeurtenissen en gegevens weerspiegelen die buiten zijn trainingsdatum vallen. Het vertegenwoordigt een experimentele aanpak om de beperkingen in kennisactualiteit aan te pakken die inherent zijn aan statische taalmodellen. Het model behoudt de kernarchitectuurkenmerken van de GPT-4o-serie, inclusief multimodale begripsmogelijkheden, hoewel zijn belangrijkste onderscheidende kenmerk de geïntegreerde zoekfunctionaliteit is die het in staat stelt gegenereerde antwoorden aan te vullen met opgehaalde informatie. De contextvenstergrootte voor deze specifieke variant is niet publiekelijk gespecificeerd door OpenAI. Het is geschikt voor standaard tekstgeneratietaken zoals analyse, samenvatting, creatief schrijven en technische probleemoplossing, met de toegevoegde dimensie dat het waar nodig naar hedendaagse informatie kan verwijzen. Binnen OpenAI's modelopstelling neemt GPT-4o-search-preview-2025-03-11 een experimentele positie in, en dient als preview-release die de integratie van retrieval-augmented generation in de GPT-4o-architectuur demonstreert. De "preview"-aanduiding geeft aan dat dit een ontwikkelingsversie is die bedoeld is om feedback te verzamelen en prestaties te beoordelen voordat het mogelijk breder wordt uitgerold. Het staat naast andere GPT-4o-varianten die zich richten op verschillende optimalisatiedoelen zoals snelheid, kostenefficiëntie of gespecialiseerde redeneervaardigheden.

GPT-4o-search-preview-2025-03-11 combineert de taalverwerking van GPT-4o met realtime zoekintegratie, waardoor het model actuele informatie kan opnemen die verder gaat dan de trainingsdata.

Tokonomix model-analyse
Sectie 01

Kwaliteitsscores

Evaluatieresultaten van judge-model beoordelingen over diverse taakcategorieën. Scores weerspiegelen coherentie, accuratesse en instructieopvolging.

100
Code generatie
99
Meertaligheid
100
Redeneren
Sectie 02

Prijsgeschiedenis

Directe provider-tarieven per miljoen tokens, plus een typische gespreks-kostschatting.

💰
API-tarieven — gpt-4o-search-preview-2025-03-11
$2.50 per 1M input-tokens
$10.00 per 1M output-tokens
≈ $0.0035 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$2.50
per 1M output-tokens$10.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$2.50

input / 1M

— stable

$10.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sectie 03

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

Geïntegreerde zoekmogelijkheden voor actuele dataToegang tot informatie na trainingsdatumGPT-4o kernarchitectuur en -kwaliteitRetrieval-augmented generation patroonMultimodale begripsvaardigheden behoudenCombinatie van generatie en feiten-retrievalDynamische kennisverversing tijdens inferentieGeschikt voor tijdgevoelige toepassingen

Zwakke punten

Preview-status betekent beperkte stabiliteitsgarantiesContext window specificaties niet bekendMogelijke latentie door zoekintegratieOnbekende tier en capaciteitsgrenzen
Sectie 04

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
Sectie 05

Veelgestelde vragen

Dit model integreert zoekfunctionaliteit waarmee het actuele informatie van het web kan ophalen en verwerken in antwoorden, terwijl standaard GPT-4o beperkt is tot de kennis uit zijn trainingsdataset. Het is ontworpen voor use cases waar recente gebeurtenissen en data cruciaal zijn.

Als experimentele preview biedt dit model een blik op de toekomst van retrieval-augmented generation, maar productie-inzet vereist nog afwachten van stabiliteit en volledige specificaties.

Tokonomix redactie
Sectie 06

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Nog geen meetdata

Er zijn nog niet genoeg API-aanroepen geregistreerd om beschikbaarheidsstatistieken voor dit model te tonen. Data verschijnt zodra het model live verkeer ontvangt.

Sectie 07

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-592/100 · 76 runs
64 correct9 partial3 wrong84% accuracy
2026-06-14

Search-optimized variant maintains core capabilities without new additions

The gpt-4o-search-preview-2025-03-11 model represents a specialized variant of GPT-4o designed for search and retrieval tasks. This benchmark window shows stability in the model's existing capabilities, with no new features added since the previous evaluation period. The model continues to support the comprehensive toolset established earlier, including vision processing, structured output via JSON mode and JSON schema, PDF input handling, parallel tool execution, and prompt caching. These features position it well for applications requiring multimodal understanding and structured data extraction within search contexts. Users should note that this is a preview release specifically tuned for search scenarios, which may influence its behavior and performance characteristics compared to general-purpose GPT-4o variants. The stable capability profile suggests OpenAI is focusing on refinement and optimization of existing features rather than feature expansion for this specialized model. Organizations evaluating this model should consider their specific search and retrieval requirements when comparing it to other GPT-4o variants, as the search optimization may offer benefits in those particular use cases while maintaining broad compatibility with established GPT-4o capabilities.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Stable capability profile maintained Full multimodal support retained Search-optimized specialization
Sectie 08

Volledig modelprofiel

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 — illustration 1
gpt-4o-search-preview-2025-03-11: de maart-snapshot met volledige zoekmogelijkheden

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 is de gedateerde snapshot van maart 2025 van OpenAI's full-tier chatmodel met zoekintegratie. Het is de bevriezing van de doorlopende gpt-4o-search-preview-alias zoals die op de releasedatum stond, vastgezet voor productie-implementaties die specifiek zoekgedrag vastzetten.

Antwoorden die op zoekopdrachten zijn gebaseerd hebben meer gedragsdimensies dan standaard chat — querystrategie, citaatselectie, synthesestijl, drempelwaarden voor wanneer-te-zoeken. De snapshot-pin bevriest ze allemaal.

Wat deze snapshot vertegenwoordigt

Tegen maart 2025 had de volledige zoekpreview:

  • Het formaat van de citaatmetadata gestabiliseerd dat nieuwere snapshots nog steeds gebruiken.
  • De factureringsstructuur per zoekaanroep vastgesteld.
  • De meer verstorende query-constructie-regressies uit de oorspronkelijke preview-releases opgelost.

Wat het niet heeft, ten opzichte van latere snapshots:

  • Het verbeterde query-herschrijven dat medio 2025 werd geïntroduceerd en het aantal zoekaanroepen per antwoord verminderde.
  • De verfijnde citaatrangschikking die gezaghebbende bronnen agressiever promoveerde.
  • De latentieverbeteringen door backend-infrastructuurwijzigingen in het tweede kwartaal van 2025.

Voor implementaties die in het voorjaar van 2025 werden gevalideerd, is dit hoogstwaarschijnlijk de snapshot waartegen de validatie is uitgevoerd.

Waarom de gedateerde pin meer uitmaakt voor full-search dan voor mini-search

Beide niveaus hebben dezelfde gedragsdimensies die tussen snapshots kunnen verschuiven, maar de gedragsverschuivingen in de full-tier zijn zichtbaarder omdat de antwoorden zelf langer en zorgvuldiger zijn gesynthetiseerd.

Een wijziging in querystrategie op het volledige niveau kan betekenen dat het model twee vervolgquery's uitvoert waar de vorige snapshot er één uitvoerde, waardoor de latentie verdubbelt. Een wijziging in citaatrangschikking kan betekenen dat de geciteerde bronnen meer neigen naar domeinen met hogere autoriteit en weg van de long-tail-bronnen waartegen uw QA heeft getest. Een wijziging in synthesestijl kan betekenen dat dezelfde opgehaalde inhoud een antwoord produceert dat voldoende anders klinkt om gebruikers te verwarren die hebben geleerd hoe uw product klinkt.

Vastpinnen op 2025-03-11 betekent dat al deze factoren constant blijven.

De migratievraag

Dezelfde vorm als elke gedateerde snapshot-pin.

  • Behoud de maart-pin in productie terwijl u evalueert.
  • Voer een representatieve doorsnede van uw echte querymix uit door beide snapshots.
  • Vergelijk op citaatkwaliteit, aantal zoekaanroepen, end-to-end latentie en synthesestijl. Kijk naar de dimensies die belangrijk zijn voor uw product, met de totale kwaliteitsmeting als één input in plaats van de beslissende factor.
  • Migreer wanneer de nieuwere snapshot aantoonbaar wint op de dimensies die belangrijk zijn.

De reden om van een stabiele pin te migreren is zelden "de nieuwe is gemiddeld beter." De reden is "de nieuwe is beter in de specifieke dingen waar mijn product op is gebouwd."

Waar het tekortschiet

Dezelfde beperkingen als de rest van de full-search-lijn.

Zware onderzoeksworkloads. De research-line-modellen zijn speciaal gebouwd voor langvormige synthese over veel bronnen. Zie /benchmarks/methodology.

Domein-private kennis. Alleen zoeken op het openbare web. Bouw uw eigen RAG voor privédocumenten.

Hoogvolume Q&A. Mini-search is het juiste kostenniveau voor verkeer op consumentenschaal.

Latentiekritisch interactief gebruik. Zoeken voegt round-trips toe. Zowel full- als mini-search zijn langzamer dan chat zonder zoekopdrachten.

Zelf-gehoste implementatie. Alleen OpenAI API. Zie /usecases/local voor on-premises alternatieven.

Wanneer deze exacte snapshot vast te pinnen

Kies gpt-4o-search-preview-2025-03-11 wanneer:

  • U een op zoekopdrachten gebaseerd product hebt uitgebracht op het maart 2025 full-search-gedrag en dit stabiel moet houden.
  • Citaatgedrag en synthesestijl deel uitmaakten van wat uw voorjaar 2025-evaluatie heeft doorstaan.
  • Een compliance-vereiste de modelversie op snapshot-niveau vastpint voor auditdoeleinden.
  • Een A/B-test of onderzoeksprotocol een vaste zoekmodelreferentie nodig heeft over meerdere maanden.

Sla het over wanneer:

  • U vanaf nul begint — pin in plaats daarvan de meest recente snapshot.
  • Het query-herschrijven, de citaatrangschikking of de latentieverbeteringen in latere snapshots hebben gewonnen bij uw evaluatie.
  • De uiteindelijke stabiele release van de zoekuitgebreide lijn beschikbaar is — dat is het juiste doel voor nieuwe projecten.

Alternatieven die het vergelijken waard zijn

De nieuwere full-search-snapshots wanneer de medio-2025-verbeteringen hebben gewonnen. Mini-search wanneer hoogvolume-economie meer uitmaakt dan synthesekwaliteit. De research-line-modellen wanneer de taak overgaat in langvormige onderzoekssynthese. Het bredere overzicht op /usecases/content behandelt workloads voor contentgeneratie waarbij zoekfundering helpt.

Implementatienotities

Standaard Chat Completions API. De zoektool wordt automatisch aangeroepen op basis van de prompt. Citaatmetadata wordt geretourneerd in een gestructureerd veld naast de tekstuitvoer van het model.

Tokenfacturering splitst tekst in, tekst uit en kosten per zoekaanroep. De kosten per zoekaanroep zijn tot nu toe ongewijzigd over full-search-snapshots, hoewel de snelheid waarmee het model zoekopdrachten activeert kan variëren tussen snapshots en daarom ook de effectieve kosten per conversatie.

Het citaatmetadataformaat is stabiel over deze snapshot en latere 2025-snapshots, waardoor UI-rendercode herbruikbaar blijft over elke toekomstige migratie.

De pragmatische lezing. Dit is de maart 2025-bevriezing van full-tier-zoeken. Pin het wanneer uw op zoekopdrachten gebaseerde product ertegen is gevalideerd en stabiliteit op snapshot-niveau belangrijk is. Migreer wanneer uw eigen evaluatie zegt dat de nieuwere snapshot de juiste zet is op de dimensies die belangrijk zijn voor uw product. Voer vergelijkingen op queryniveau uit op /live-test voordat u zich committeert.

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

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 — illustration 2
Laatste automatische test
14 jun 2026 · 04:54 UTC · Benchmark
P50 latency
4883 ms
P95 latency
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026