İçeriğe geç
Seviye C — Uzman
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
OpenAI

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

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-4o-mini-2024-07-18, OpenAI tarafından geliştirilen ve Temmuz 2024'te GPT-4o model ailesinin bir parçası olarak yayımlanan kompakt bir dil modelidir. GPT-4o mimarisinin daha küçük ve daha verimli bir varyantını temsil eder; daha büyük muadillerine kıyasla daha az hesaplama kaynağı gerektirirken yetkin metin üretimi sağlamak üzere tasarlanmıştır. Model, GPT-4o serisinin çok modlu mimari temelini korur, ancak bu varyant öncelikle metin tabanlı görevlere odaklanır. Bu model, düşük gecikme ve azaltılmış kaynak gereksinimleriyle standart metin üretimi yetenekleri gerektiren uygulamalar için tasarlanmıştır. İçerik oluşturma, soru yanıtlama, özetleme, kod üretimi ve sohbet etkileşimleri gibi görevleri ele alır. "Mini" adlandırması, daha büyük modellerin tüm yeteneklerinin gerekli olmayabileceği kullanım durumlarına uygun, daha hafif bir seçenek olarak konumlandığını gösterir; bu da onu yüksek hacimli uygulamalar veya kaynak kısıtlamalı dağıtım senaryoları için uygun kılar. OpenAI'nin model yelpazesinde GPT-4o-mini, yetenek ve kapasite açısından amiral gemisi GPT-4o ve GPT-4 Turbo modellerinin altında yer alır; performans ile verimlilik arasında bir denge sunar. OpenAI'nin portföyündeki önceki kompakt modellerin yerini almış, GPT-3.5 tabanlı alternatiflere kıyasla geliştirilmiş performans özellikleri sağlarken daha geniş bir uygulama yelpazesi için erişilebilirliği korumuştur. Model, OpenAI'nin farklı performans ve verimlilik profillerinde çeşitli seçenekler sunma yönündeki sürekli çabasını temsil eder.

GPT-4o-mini, OpenAI'nin yüksek hacimli ve maliyet hassasiyeti olan senaryolar için sunduğu hafif ama yetenekli bir seçenektir.

Tokonomix değerlendirme notu
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme96 runs
372185133294808628608-2209-14ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

61%
Kod üretimi
jüri ortalaması 98
70%
Yaratıcı
jüri ortalaması 94
44%
Olgusal
jüri ortalaması 67
58%
Çok dilli
jüri ortalaması 95
65%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 95
49%
Sağlık
jüri ortalaması 67

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — gpt-4o-mini-2024-07-18
$0.3000 1M giriş token başına
$1.17 1M çıkış token başına
≈ $0.0004 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.3000
1M çıkış token başına$1.17
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)361 / avg 385
532154

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

Düşük gecikme süresiYüksek hacimli kullanıma uygun maliyetGeniş görev yelpazesinde dengeli performansAkıcı metin üretimi ve özetlemeSohbet ve diyalog yönetiminde başarılıHafif kod üretimi için yeterliOpenAI ekosistemine sorunsuz entegrasyonKaynak kısıtlı dağıtımlar için ideal

Zayıf yönler

Karmaşık akıl yürütmede flagship modellerin gerisindeSabit bilgi kesim tarihi sınırlamasıMultimodal yetenekler sınırlı kullanılıyorUzun bağlamlı derin analiz için yetersiz kalabilir
Bölüm 06

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
Bölüm 07

Sık sorulan sorular

Yüksek hacimli sohbet botları, içerik üretimi, özetleme ve hafif kod tamamlama gibi maliyet ve gecikmenin kritik olduğu senaryolar için idealdir. Karmaşık çok adımlı muhakeme gerektiren görevlerde daha büyük modeller tercih edilmelidir.

Uç noktada zekâ değil ama günlük üretim yüklerinin büyük kısmını sessizce halleden, güvenilir bir iş atı. Sınır görevler için değil, ölçek için tercih edilmeli.

Tokonomix editör değerlendirmesi
Bölüm 08

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 09

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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-4-588/100 · 146 runs
118 correct14 partial14 wrong81% accuracy
2026-09-13

Significant quality decline with increased latency and narrowed test coverage

The gpt-4o-mini model shows concerning degradation in this benchmark window, with overall quality dropping 19.2 points to 67.7 from the previous 86.9. Latency has worsened considerably, increasing 47% from 1689ms to 2479ms at the median, suggesting possible infrastructure or optimization issues. The current testing window reveals a dramatically different performance profile, with only three categories evaluated compared to the previous window's broader assessment. Reasoning performance stands at a perfect 100 and coding remains strong at 92, indicating the model maintains capabilities in technical domains. However, factual accuracy has collapsed to just 11, representing a critical weakness that users should be aware of. The absence of multilingual and creative category scores in the current window makes direct comparison difficult, though the previous window showed these at 92 and 74 respectively. The substantial quality drop combined with increased response times suggests either a model regression, changes in evaluation methodology, or infrastructure challenges. Users relying on factual accuracy should exercise particular caution, while those focused on coding and reasoning tasks may still find adequate performance despite the slower responses.

Kalite

67.7

Gecikme p50

2,479 ms

Test çalıştırmaları

5

Quality dropped 19.2 points Latency increased 47% Factual accuracy at 11 Reasoning performance remains perfect
Bölüm 10

Tam model profili

gpt-4o-mini-2024-07-18 — illustration 1
gpt-4o-mini-2024-07-18: orijinal mini dondurması

gpt-4o-mini-2024-07-18, OpenAI'nin küçük GPT-4o modelinin Temmuz 2024 tarihli anlık görüntüsüdür. Mini hattının ilk kararlı dondurması. OpenAI'nin gpt-3.5-turbo'yu varsayılan ucuz model konumundan emekliye ayırdığı ve yerine mini'yi koyduğu sırada yayımlanan sürüm.

"gpt-4o-mini" sürekli güncellenirken bir şeyi sizin için bozduğunda veya bir alt-sistem sözleşmesi orijinal sürümün tam davranışını gerektirdiğinde sabitlediğiniz şey budur.

Bu anlık görüntü nedir

Temmuz 2024 dondurması, ilk mini anlık görüntüsüdür. Bu sürümde model:

  • Hat boyunca sabit kalan 128k bağlam penceresini oturtmuştu.
  • Görüntü girişi desteğini ayrı bir uç nokta olarak değil, standart bir yetenek olarak kilitlemişti.
  • Daha yeni mini anlık görüntülerinin miras aldığı araç-kullanım ergonomisini belirlemişti.

2026 ortası itibarıyla yuvarlanan takma ada kıyasla sahip olmadıkları:

  • Sonraki mini anlık görüntülerinin eklediği talimat takip etme cilası.
  • 2025 revizyonları boyunca gelen yapılandırılmış çıktı güvenilirliği iyileştirmeleri.
  • Orijinal sürümün arada bir gösterdiği aşırı temkinliliği yumuşatan reddetme tutumu rafinasyonları.

Tam olarak bu anlık görüntüye karşı oluşturulup doğrulanmış bir üretim dağıtımı için bu boşluklar yanlış türde bir "iyileştirme" olabilir — belirli bir davranış üzerinde stabilize oldunuz ve ileri yuvarlanmak her şeyi yeniden doğrulamak anlamına geliyor.

Tarihli sabitlemenin değerini kanıtladığı durumlar

gpt-4o-mini yuvarlanan takma adı yerine 2024-07-18'e bağlı kalmanın gerekçesi, herhangi bir tarihli anlık görüntü için olduğu gibidir: iyileştirmelere erişimi davranışsal öngörülebilirlikle takas edersiniz.

Sabitlemenin karşılığını verdiği somut durumlar:

  • Denetim izinde model-sürüm kanıtı bulunan düzenlenmiş iş yükleri. Uyum sorumlusu, bugünkü belgelerin tarif ettiği model davranışının yarın da aynı olmasını ister. Tarihli anlık görüntü, bu sözü dürüst kılan şeydir.
  • Belirli model tuhaflıklarına göre ince ayarlanmış istem şablonlarına sahip üretim hatları. Daha yeni anlık görüntüler aynı istemi biraz farklı işleyebilir — ortalamada daha iyi, istemlerinizin uyarlandığı uç durumlarda daha kötü.
  • Kontrol kolunun aylar boyunca sabit kalması gereken uzun süreli A/B testleri.
  • Tutarlı ses tonu ve reddetme dilinin artımlı kalite kazanımlarından daha önemli olduğu müşteriye dönük ürünler.

Diğer çoğu kullanım durumu için, takma adla yuvarlanmak daha iyi varsayılandır.

Ne zaman geçiş yapmalı

Dürüst geçiş yolu ileriye doğrudur — daha yeni bir mini anlık görüntüsüne veya tamamen farklı bir modele.

Kararın biçimi:

  • Tam değerlendirme paketini hem mevcut yuvarlanan takma ad hem de en yeni tarihli anlık görüntü karşısında yeniden çalıştırın.
  • OpenAI'nin sürüm notu metrikleri üzerinde değil, ürününüz için önemli olan metrikler üzerinde karşılaştırın.
  • Yeni anlık görüntü sizin değerlendirmenizde kazandığında geçiş yapın. Kazanmadığında olduğunuz yerde kalın.

OpenAI'nin kullanımdan kaldırma politikası, tarihli anlık görüntüleri emekliye ayırmadan önce önceden bildirim sağlar, ancak politika alt sınırdır, üst sınır değil. Tarihli sabitlemeyi kalıcı bir ev olarak değil, geçici bir sözleşme olarak ele alın.

Yetersiz kaldığı yerler

Mini hattının geri kalanıyla aynı kısıtlamalar.

Sınırdaki ağır akıl yürütme. Mini burada daha büyük GPT-4o ve GPT-5 ailesine zemin verir. Kategori düzeyindeki karşılaştırma /benchmarks/leaderboard üzerindedir.

Ses, gerçek zamanlı ses veya video. Bunlar uzmanlaşmış kardeşlerde yaşar.

Kendi kendine barındırılan dağıtım. Ağırlık yok, şirket içi seçeneği yok. Bu kısıtlamalar bağlayıcı olduğunda /usecases/local anketi doğru referanstır.

Düşmanca sağlamlık. Küçük modeller, büyüklerine kıyasla istem enjeksiyonu için daha kolay hedeflerdir. Herhangi bir sağlayıcının mini sınıfı modelleri bu zayıflığı paylaşır.

Tam olarak bu anlık görüntüyü ne zaman sabitlemeli

gpt-4o-mini-2024-07-18'i şu durumlarda seçin:

  • Bir ürünü Temmuz 2024 mini davranışı üzerinde yayımladınız ve daha yeni bir anlık görüntüye karşı yeniden doğrulama maliyeti faydadan ağır basıyor.
  • Düzenlenmiş bir iş akışı, denetim amacıyla model düzeyinde sürüm sabitleme gerektiriyor.
  • Bir A/B testi veya araştırma protokolü, zaman içinde sabit bir model referansına ihtiyaç duyuyor.

Şu durumlarda atlayın:

  • Sıfırdan başlıyorsunuz — bunun yerine en yeni mini anlık görüntüsünü sabitleyin.
  • Sonraki anlık görüntülerdeki iyileştirmeler, değerlendirme koşumunuzda kanıtlanmış biçimde kazandı.
  • Dağıtım, yuvarlanan takma adı tolere edebilir ve otomatik yükseltmelerden faydalanır.

Dağıtım notları

Standart Chat Completions API. Araç kullanımı ve yapılandırılmış çıktı davranışı, anlık görüntünün donduğu gün nasıl idiyse aynı şekilde değişmedi. Görüntü girişi tüm mini anlık görüntülerinde aynı şekilde çalışır.

Barındırılan ince ayar destekleniyor; bu da sınır çıkarım maliyetlerini ödemeden dar alan kalitesine ihtiyacınız varsa bu anlık görüntüyü ince ayarlı bir mini varyantı için makul bir taban yapar.

Pragmatik okuma. Bu, mini hattının ilk kararlı dondurmasıdır. Davranışsal istikrar öncelikse kullanmaya devam edin. OpenAI bir sürüm notu yayımladığı için değil, değerlendirmeniz size söylediğinde yeni bir anlık görüntüye geçin. Herhangi bir geçişten önce /live-test üzerinde yan yana karşılaştırın.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

gpt-4o-mini-2024-07-18 — illustration 2
Son otomatik test
14 Eyl 2026 · 20:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
554 ms
P95 gecikme
593 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026