Naar inhoud
Draait in:USGemaakt in:United States
OpenAI

o4-mini-2025-04-16

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

o4-mini-2025-04-16 is een tekstgeneratiemodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in april 2025 als onderdeel van de o-serie familie. Dit model vertegenwoordigt een compacte variant in OpenAI's op redeneren gerichte line-up, ontworpen om degelijke prestaties te balanceren met verbeterde efficiëntie. Het ondersteunt standaard tekstgeneratietaken waaronder het beantwoorden van vragen, contentcreatie, analyse en algemene gespreksapplicaties. De grootte van het contextvenster is op dit moment niet publiekelijk bekendgemaakt door OpenAI. De o-serie modellen onderscheiden zich door hun architectuur die de nadruk legt op uitgebreide redeneercapaciteiten, waardoor meer doelbewuste probleemoplossende benaderingen mogelijk zijn vergeleken met traditionele autoregressieve taalmodellen. De "mini" aanduiding geeft aan dat dit een kleinere, meer resource-efficiënte versie is vergeleken met volwaardige o-serie modellen, waardoor het geschikt is voor toepassingen waarbij implementatiebeperkingen of responslatentie overwegingen zijn. Ondanks de kleinere omvang behoudt o4-mini de kernmethodologie voor redeneren die kenmerkend is voor de o-serie familie. Binnen OpenAI's modelaanbod staat o4-mini-2025-04-16 onder topmodellen zoals GPT-4 en grotere o-serie varianten wat betreft schaal en capaciteit, terwijl het voordelen biedt op het gebied van operationele efficiëntie. Het is gepositioneerd als optie voor ontwikkelaars en organisaties die redeneringsvaardige modellen zoeken zonder de computationele overhead van grotere systemen. Het model volgt OpenAI's gedateerde versieconventie, waarbij de tijdstempel het specifieke releasemoment en overwegingen rondom de afkapgrens van trainingsdata aangeeft.

o4-mini-2025-04-16 is geoptimaliseerd voor snelheid en kostenefficiëntie bij hoge verwerkingsvolumes.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 01

Prijsgeschiedenis

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

💰
API-tarieven — o4-mini-2025-04-16
$1.10 per 1M input-tokens
$4.40 per 1M output-tokens
≈ $0.0015 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$1.10
per 1M output-tokens$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
Sectie 02

Sterke & zwakke punten

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

Sterke punten

Extreem snelle responstijdenLage kosten per queryHoog volume verwerkenGeschikt voor edge-toepassingenEenvoudige API-integratieMeertalige basisfunctionaliteit

Zwakke punten

Beperkter redeneer-vermogenMinder gedetailleerde analysesSlechter bij complexe opdrachtenKleiner contextvenster dan groot model
Sectie 03

Mogelijkheden

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

Veelgestelde vragen

o4-mini-2025-04-16 is ideaal voor hoog-volume toepassingen zoals classificatie, samenvatting, eenvoudige Q&A en chatbot-basisrespons waar snelheid en kosten prioriteit hebben.

De slimme keuze voor schaalbare toepassingen waarbij elke milliseconde en cent telt.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 05

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 06

Tokonomix benchmark-oordelen

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
Sectie 07

Volledig modelprofiel

o4-mini-2025-04-16 — illustration 1
o4-mini-2025-04-16: de april 2025 productie-snapshot van OpenAI's volumegericht redenerend model

De april 2025 gedateerde alias van o4-mini vangt de momentopname van OpenAI's volumegerichte redenerende model zoals het werd geleverd voor algemeen productiegebruik. Het is de versie om vast te pinnen voor gereguleerde workflows, vereisten voor audittrails, of productie-implementaties waar de zwevende o4-mini alias die doorschuift gevalideerde workflows zou kunnen verstoren die afhankelijk zijn van consistent redenerend gedrag.

Wat deze snapshot vertegenwoordigt

De april-snapshot is o4-mini op het moment van haar algemene productierelease, als opvolger van de verouderde o3-mini-familie als OpenAI's volumegerichte redeneringsoptie. De capaciteitsomvang is wat de zwevende o4-mini pagina beschrijft: redeneren-eerst generatie op het mini-niveau met betere nauwkeurigheid dan de verouderde o3-mini, kostenprofiel dat schaalt naar volumeworkloads, latentieprofiel dat tussen reflexmodellen en de volledige o3 zit.

Dit is de gedateerde snapshot waaraan de meeste productie-implementaties die draaien op o4-mini daadwerkelijk zijn vastgepind, met name diegenen die rond dezelfde tijd migreerden vanaf o3-mini. Als je applicatie in stabiele productie op o4-mini staat en goed werkt, is dit waarschijnlijk de snapshot die het draait.

Vastpinnen is belangrijker voor redenerende modellen dan voor reflexmodellen. De redeneringsstap is gevoelig voor de exacte gewichten en de trainingtijdbeslissingen over hoe het redeneringsbudget toe te wijzen. Een subtiele verschuiving in de chain-of-thought distributie tussen snapshots kan veranderen welke problemen het model correct oplost, zelfs als de gemiddelde nauwkeurigheid stabiel blijft of verbetert. Voor workflows waar je empirisch hebt gevalideerd dat o4-mini jouw specifieke probleemklasse aankan, is de gedateerde snapshot het contract dat dat gevalideerde gedrag beschermt.

Wanneer vastpinnen aan deze snapshot zinvol is

Gereguleerde workflows waar audittrails exacte reproduceerbaarheid van modeloutputs over lange perioden vereisen. Legal-tech, financiële dienstverlening en wetenschappelijke toepassingen waar redeneringsstappen van belang zijn voor downstream review of methodologische reproduceerbaarheid. Productie-implementaties die hoge verkeersvolumes afhandelen waar een gedragsverandering in het onderliggende model tienduizenden gebruikers zou kunnen beïnvloeden voordat je het opmerkt.

Voor verkennend werk en prototype-bouwprojecten is de zwevende o4-mini de juiste keuze. Pin alleen wanneer productiestabiliteit of compliance-vereisten de onderhoudsoverhead van het hervalideren van snapshot-migraties op een schema rechtvaardigen.

De migratievraag van deze snapshot naar een toekomstig nieuwer redenerend model is niet triviaal. Het redeneringsgedrag kan verschuiven op manieren die beïnvloeden welke problemen het model oplost. Plan voor hervalidatiewerk, niet voor een drop-in upgrade. Voor workflows die al vele maanden op deze snapshot draaien en nu een eventuele opvolgende modelrelease tegemoet zien, is het operationele patroon om onmiddellijk parallelle evaluatie op te zetten en de verschillen te documenteren voordat deprecatiedruk de migratie forceert.

Waar het tekortschiet

Dezelfde beperkingen die gelden voor de zwevende o4-mini gelden hier. De absoluut moeilijkste problemen aan de redeneringsfrontlinie vereisen de volledige o3-2025-04-16 of hogere niveaus. Real-time interactieve applicaties zijn incompatibel met de redeneringslatentie. Eenvoudige samenvatting en extractie verspillen de redeneringscompute. Creatief schrijven produceert de vlakke, voorzichtige proza die typerend is voor redenerende modellen.

Deze snapshot verandert niet de fundamentele capaciteitsomvang. Het is een stabiliteitsanker, geen prestatie-differentiator ten opzichte van de zwevende alias zoals die bestond in april 2025. Als de zwevende o4-mini sindsdien is verplaatst naar nieuwere gewichten met andere kenmerken, is de vergelijking tussen deze snapshot en de zwevende naam vandaag betekenisvol voor migratieplanningsprocessen.

Praktische opmerkingen en wat verder te overwegen

Voor workloads die hogere nauwkeurigheid nodig hebben dan het mini-niveau levert, zijn o3 en o3-2025-04-16 de upgrade naar het volledige niveau. Voor de allermoeilijkste problemen waar je maximale nauwkeurigheid wilt ongeacht de kosten, zijn o1-pro en o1-pro-2025-03-19 de o1-generatie uitgebreide-redeneringsvarianten die nog steeds beschikbaar zijn.

Voor onderzoeksworkflows die externe bronintegratie naast redeneren nodig hebben, zijn o4-mini-deep-research en o4-mini-deep-research-2025-06-26 de toegewijde onderzoeksmodus-varianten in dezelfde generatie als deze snapshot.

Voor workloads die migreren vanaf o3-mini-2025-01-31, is deze snapshot de natuurlijke opvolger. De migratie is eenvoudig in API-oppervlak en over het algemeen gunstig in gedrag, maar verdient een grondige evaluatie tegen je specifieke testcorpus in plaats van een blinde overstap.

EU data residency wordt niet standaard voldaan door deze snapshot of een van de gerelateerde OpenAI redenerende endpoints. Het regionale-gateway patroon met gegevensverwerkingsovereenkomsten blijft de praktische workaround voor gereguleerde Europese implementaties. De gedateerde-alias deprecatietijdlijn voor o4-mini snapshots is niet in detail gepubliceerd, maar het operationele patroon van het plannen van hervalidatie minstens elke twaalf maanden blijft van toepassing. Achterblijven met meerdere snapshot-generaties verandert routineonderhoud in een risicovollere migratie wanneer de uiteindelijke deprecatie plaatsvindt.

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

o4-mini-2025-04-16 — illustration 2
Laatste automatische test
14 jun 2026 · 04:56 UTC · Benchmark
P50 latency
P95 latency
Fouten
1 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026