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

Arşivlendi

Bu model sağlayıcı tarafından kullanımdan kaldırıldı. Geçmiş veriler korunmaktadır.

26 Temmuz 2026 tarihinden beri kullanılamıyor.

OpenAI

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

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

GPT-4o-search-preview-2025-03-11, OpenAI'ın GPT-4o model ailesinin büyük dil modeli işlevselliğini arama yetenekleriyle entegre eden bir varyantıdır. Bu model, doğal dil anlama ve üretimini web aramalarından güncel bilgi alma ve dahil etme yeteneğiyle birleştirmek üzere tasarlanmıştır; böylece eğitim kesme tarihinin ötesindeki güncel olayları ve verileri yansıtan yanıtlar sunabilmektedir. Statik dil modellerinin doğasında var olan bilgi güncelliği sınırlamalarını aşmaya yönelik deneysel bir yaklaşımı temsil eder. Model, çok modlu anlama yetenekleri de dahil olmak üzere GPT-4o serisinin temel mimari özelliklerini korur; ancak asıl ayırt edici özelliği, üretilen yanıtları alınan bilgilerle zenginleştirebilen entegre arama işlevidir. Bu varyanta ait bağlam penceresi boyutu OpenAI tarafından açıkça belirtilmemiştir. Analiz, özetleme, yaratıcı yazım ve teknik problem çözme gibi standart metin üretim görevlerini yerine getirebilir; uygun olduğunda güncel bilgilere referans verebilme özelliğiyle ek bir boyut kazanır. OpenAI'ın model yelpazesinde GPT-4o-search-preview-2025-03-11, geri getirme destekli üretimin GPT-4o mimarisine entegrasyonunu gösteren bir önizleme sürümü olarak deneysel bir konumda yer alır. "Preview" ifadesi bunun potansiyel olarak daha geniş dağıtım öncesinde geri bildirim toplamak ve performans değerlendirmesi yapmak amacıyla tasarlanmış bir geliştirme sürümü olduğunu gösterir. Hız, maliyet verimliliği veya özelleşmiş muhakeme yetenekleri gibi farklı optimizasyon hedeflerine odaklanan diğer GPT-4o varyantlarıyla yan yana durur.

GPT-4o-search-preview-2025-03-11, OpenAI'ın dil modeli mimarisi ile canlı web aramasını birleştiren deneysel bir hibrit sistem olarak, statik eğitim verilerinin güncellik sınırını aşmayı hedefliyor.

Tokonomix model analizi
Bölüm 01

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — gpt-4o-search-preview-2025-03-11
$2.50 1M giriş token başına
$10.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0035 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$2.50
1M çıkış token başına$10.00

Pricing over time

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

$2.50

input / 1M

— stable

$10.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-282026-07-26
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 02

Güçlü & zayıf yönler

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

Güçlü yönler

Güncel bilgiye web araması ile erişimGPT-4o seviyesinde dil anlamaEğitim kesiminin ötesinde bilgiRetrieval-augmented generation desteğiStandart metin üretim yetenekleriAnaliz ve özetleme kapasitesiTeknik problem çözme becerileriGüncel olay ve veri referanslama

Zayıf yönler

Önizleme sürümü kararlılık riskleriBelirtilmemiş context penceresi boyutuArama entegrasyonu gecikmesi olasılığıDeneysel statüden kaynaklanan belirsizlikler
Bölüm 03

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 16384
Bölüm 04

Sık sorulan sorular

Model, sorunun güncel olaylar veya eğitim verisinin ötesinde bilgi gerektirdiğini tespit ettiğinde otomatik olarak arama işlevi devreye girer. Kesin tetikleme mantığı OpenAI tarafından açıklanmamıştır.

Arama entegrasyonu gerçek zamanlı bilgiye erişim sağlarken, önizleme sürümü olması ve belirsiz teknik özellikler üretim ortamları için dikkatli değerlendirme gerektiriyor.

Tokonomix editöryal değerlendirme
Bölüm 05

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 06

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-593/100 · 106 runs
91 correct12 partial3 wrong86% accuracy
2026-07-26

Search model adds multimodal support and advanced tooling capabilities

The gpt-4o-search-preview model has been significantly enhanced with a suite of new capabilities while maintaining its core search-optimized functionality. The model now supports vision input, allowing it to process and analyze images alongside text. Tool usage capabilities have been substantially expanded, including support for parallel tool execution, JSON mode output, JSON schema validation, and prompt caching for improved efficiency. PDF input support has also been added, enabling direct document processing. These additions transform the model from a text-only search specialist into a more versatile multimodal assistant capable of handling complex workflows. The search-preview designation indicates this remains an experimental model optimized for information retrieval tasks, now with enhanced capabilities for structured output and multi-step reasoning. Users should expect continued iteration on these features as OpenAI refines the search-optimized architecture. The combination of search specialization with vision and advanced tooling makes this model particularly suitable for research tasks, document analysis, and applications requiring both information retrieval and structured data processing. As a preview model, stability and feature availability may change as development continues.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision support added Advanced tool capabilities enabled PDF input now supported Prompt caching available
Bölüm 07

Tam model profili

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 — illustration 1
gpt-4o-search-preview-2025-03-11: Mart ayı tam-arama sabitleme noktası

gpt-4o-search-preview-2025-03-11, OpenAI'ın tam katman arama destekli sohbet modelinin Mart 2025 tarihli anlık görüntüsüdür. Söz konusu yayın tarihinde duran gpt-4o-search-preview takma adının dondurulmuş hali, belirli arama davranışına karşı sabitlenen üretim dağıtımları için kilitlenmiştir.

Arama temelli cevaplar, standart sohbetten daha fazla davranışsal boyuta sahiptir — sorgu stratejisi, alıntı seçimi, sentez stili, ne-zaman-arama eşikleri. Anlık görüntü sabitleme bunların hepsini dondurur.

Bu anlık görüntü neyi temsil ediyor

Mart 2025'e gelindiğinde, tam arama önizlemesi şunlara kavuşmuştu:

  • Daha yeni anlık görüntülerin hâlâ kullandığı alıntı meta veri formatını istikrara kavuşturma.
  • Arama başına çağrı faturalandırma yapısını netleştirme.
  • Orijinal önizleme sürümlerinden gelen daha yıkıcı sorgu oluşturma gerilemelerini çözme.

Sonraki anlık görüntülere kıyasla sahip olmadığı özellikler:

  • 2025 yılı ortalarında devreye alınan ve yanıt başına arama çağrılarını azaltan geliştirilmiş sorgu yeniden yazma.
  • Otoriter kaynakları daha agresif biçimde öne çıkaran rafine edilmiş alıntı sıralaması.
  • 2025 ikinci çeyreği boyunca arka uç altyapı değişikliklerinden gelen gecikme iyileştirmeleri.

2025 ilkbaharında doğrulanan dağıtımlar için bu, büyük olasılıkla doğrulamanın karşısına çıktığı anlık görüntüdür.

Tarihli sabitleme neden tam-arama için mini-aramadan daha önemli

Her iki katman da anlık görüntüler arasında kayabilen aynı davranışsal boyutlara sahiptir, ancak tam katman davranışsal kaymaları daha görünürdür çünkü cevapların kendisi daha uzun ve daha özenle sentezlenmiştir.

Tam katmanda sorgu stratejisindeki bir değişiklik, önceki anlık görüntünün bir sorgu gönderdiği yerde modelin iki takip sorgusu göndermesi anlamına gelebilir ve gecikmeyi ikiye katlayabilir. Alıntı sıralamasındaki bir değişiklik, alıntı yapılan kaynakların daha yüksek otoriteye sahip alanlara doğru kayması ve kalite kontrolünüzün test ettiği uzun-kuyruk kaynaklardan uzaklaşması anlamına gelebilir. Sentez stilindeki bir değişiklik, aynı alınan içeriğin, ürününüzün nasıl göründüğünü öğrenmiş kullanıcıları şaşırtacak kadar farklı okunan bir cevap üretmesi anlamına gelebilir.

2025-03-11'e sabitleme, bunların hepsinin sabit kalması anlamına gelir.

Göç sorusu

Herhangi bir tarihli anlık görüntü sabitleme ile aynı şekil.

  • Değerlendirirken Mart sabitleme noktasını üretimde tutun.
  • Gerçek sorgu karışımınızın temsili bir dilimini her iki anlık görüntüden de geçirin.
  • Alıntı kalitesi, arama çağrı sayısı, uçtan uca gecikme ve sentez stili üzerinden karşılaştırın. Ürününüz için önemli olan boyutlara bakın, toplam kalite metriği belirleyici faktör yerine bir girdi olarak ele alın.
  • Daha yeni anlık görüntü, önemli olan boyutlarda kanıtlanabilir biçimde kazandığında göç edin.

Stabil bir sabitlemeden göç etme gerekçesi nadiren "yenisi ortalamada daha iyi" şeklindedir. Gerekçe "yenisi ürünümün üzerine inşa edildiği spesifik şeylerde daha iyi" şeklindedir.

Nerede yetersiz kalıyor

Tam-arama hattının geri kalanıyla aynı kısıtlamalar.

Ağır araştırma iş yükleri. Araştırma hattı modelleri, birçok kaynak boyunca uzun-form sentez için özel olarak tasarlanmıştır. Bkz. /benchmarks/methodology.

Alana özel özel bilgi. Yalnızca genel-web araması. Özel belgeler için kendi RAG'inizi oluşturun.

Yüksek hacimli soru-cevap. Mini-arama, tüketici ölçeği trafiği için doğru maliyet katmanıdır.

Gecikme-kritik etkileşimli kullanım. Arama, gidiş-dönüş ekler. Hem tam hem de mini arama, arama olmayan sohbetten daha yavaştır.

Kendi kendine barındırılan dağıtım. Yalnızca OpenAI API'si. Şirket içi alternatifler için bkz. /usecases/local.

Bu tam anlık görüntünün ne zaman sabitleneceği

gpt-4o-search-preview-2025-03-11'i şu durumlarda seçin:

  • Mart 2025 tam-arama davranışı üzerinde arama temelli bir ürün sevk ettiniz ve onu stabil tutmanız gerekiyor.
  • Alıntı davranışı ve sentez stili, 2025 ilkbahar değerlendirmenizi geçenin bir parçasıydı.
  • Bir uyumluluk gereksinimi, denetim amaçları için model sürümünü anlık görüntü seviyesinde sabitliyor.
  • Bir A/B testi veya araştırma protokolü, aylar boyunca sabit bir arama-modeli referansına ihtiyaç duyuyor.

Şu durumlarda atlayın:

  • Sıfırdan başlıyorsunuz — bunun yerine en güncel anlık görüntüyü sabitleyin.
  • Sonraki anlık görüntülerdeki sorgu yeniden yazma, alıntı sıralaması veya gecikme iyileştirmeleri değerlendirmenizde kazanmış.
  • Arama destekli hattın nihai stabil sürümü mevcut — yeni projeler için doğru hedef budur.

Karşılaştırmaya değer alternatifler

2025 yılı ortası iyileştirmeleri kazandığında daha yeni tam-arama anlık görüntüleri. Yüksek hacim ekonomisi sentez kalitesinden daha önemli olduğunda mini-arama. Görev uzun-form araştırma sentezine geçtiğinde araştırma-hattı modelleri. /usecases/content üzerindeki daha geniş araştırma, arama temeliendirmesinin yardımcı olduğu içerik üretim iş yüklerini kapsar.

Dağıtım notları

Standart Chat Completions API'si. Arama aracı, istem temelinde otomatik olarak çağrılır. Alıntı meta verileri, modelin metin çıktısının yanında yapılandırılmış bir alanda döndürülür.

Token faturalandırması metin girişi, metin çıkışı ve arama başına çağrı ücretlerini böler. Arama başına çağrı ücreti şu ana kadar tam-arama anlık görüntüleri boyunca değişmemiştir, ancak modelin aramaları tetikleme oranı anlık görüntüler arasında değişebilir ve dolayısıyla sohbet başına efektif maliyet de değişebilir.

Alıntı meta veri formatı bu anlık görüntü ve sonraki 2025 anlık görüntüleri boyunca stabildir, bu da kullanıcı arayüzü render kodunu gelecekteki herhangi bir göç boyunca yeniden kullanılabilir tutar.

Pragmatik okuma. Bu, tam katman aramanın Mart 2025 dondurmasıdır. Arama temelli ürününüz buna karşı doğrulandığında ve anlık görüntü seviyesi stabilite önemli olduğunda sabitleyin. Kendi değerlendirmeniz, daha yeni anlık görüntünün ürününüz için önemli olan boyutlarda doğru hamle olduğunu söylediğinde göç edin. Taahhütte bulunmadan önce /live-test adresinde sorgu seviyesi karşılaştırmaları yapın.

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

gpt-4o-search-preview-2025-03-11 — illustration 2
Son otomatik test
26 Tem 2026 · 05:30 UTC · Test
P50 gecikme
P95 gecikme
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026