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

o4-mini

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o4-mini, OpenAI tarafından o-serisi ailesinin bir parçası olarak geliştirilen bir dil modelidir. Bu seri, GPT modellerinden farklı bir yaklaşım sunarak modelin karmaşık sorguları yanıt üretmeden önce çok adımlı analizle işlemesine imkân tanıyan genişletilmiş akıl yürütme yeteneklerini barındırır. o4-mini varyantı, mantıksal problem çözme ve analitik görevler gerektiren uygulamalar için akıl yürütme performansı ile hesaplama verimliliğini dengelemek üzere tasarlanmış, bu yelpazedeki daha kompakt bir sürüm olarak konumlanmaktadır. Model, standart metin üretme yeteneklerini destekler ve matematiksel akıl yürütme, kodlama desteği, bilimsel analiz ile sistematik düşünmenin değerli olduğu diğer alanlardaki kullanım senaryoları için tasarlanmıştır. OpenAI, parametre sayısı ve mimari hakkında belirli teknik ayrıntıları kamuya açıklamamış olsa da o-serisi modeller, karmaşık problemlerde yanıt kalitesini artırmak için çıkarım sırasında ek hesaplama kaynağı ayırma yetenekleriyle öne çıkmaktadır. o4-mini için bağlam penceresi boyutu şu an itibarıyla resmi olarak doğrulanmamıştır. OpenAI'ın model portföyünde o4-mini, GPT-4 serisinin yanında özelleşmiş bir rol üstlenir. GPT modelleri geniş kapsamlı sohbet yeteneği ve genel amaçlı metin üretimini ön plana çıkarırken, o-serisi daha derin analitik işleme gerektiren görevlere odaklanır. "mini" ifadesi, bu varyantın o4 ailesinin temel akıl yürütme özelliklerini korurken erişilebilirlik ve pratik dağıtım için optimize edildiğine işaret eder; bu da onu daha büyük model varyantlarının tüm kaynaklarına ihtiyaç duymadan gelişmiş problem çözme yetenekleri arayan geliştiriciler için uygun hale getirir.

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

Tokonomix benchmark özeti
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 gecikme97 runs
448148025123544457605-2206-15ms
Bölüm 02

Fiyat geçmişi

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

💰
API tarifeleri — o4-mini
$1.10 1M giriş token başına
$4.40 1M çıkış token başına
≈ $0.0015 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$1.10
1M çıkış token başına$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
Bölüm 03

Saniye başına token

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

Verim (token / s)347 / avg 304
442149

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

Bölüm 04

Güçlü & zayıf yönler

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

Güçlü yönler

Düşük gecikme, hızlı yanıtÇok adımlı akıl yürütmeMatematik ve bilimsel analizMetin üretimi ve özetlemeÇok turlu sohbet desteğiTalimat takibinde yüksek başarı

Zayıf yönler

Zincir düşünme nedeniyle yüksek gecikmeKarmaşık akıl yürütmede sınırlıİnternet erişimi bulunmuyor
Bölüm 05

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
Bölüm 06

Sık sorulan sorular

Çok adımlı matematik, algoritma analizi ve bilimsel akıl yürütmede öne çıkıyor. Zincir düşünme ile doğruluğu artırıyor.

OpenAI güvenlik katmanları ve içerik filtreleri modeli kurumsal ortamlara uygun kılıyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 07

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 08

Tokonomix kıyaslama kararları

2026-06-14

o4-mini expands multimodal features with vision and PDF input support

The o4-mini model continues its evolution as a multimodal reasoning model with the addition of vision capabilities and PDF input support, complementing its existing tool use and JSON output modes. The model maintains strong performance in coding tasks, though specific benchmark scores are not available in this window for direct comparison. The addition of reasoning capabilities suggests enhanced chain-of-thought processing, while prompt caching support indicates improved efficiency for repetitive tasks. JSON schema validation joins the existing JSON mode, providing more structured output control for developers. The expansion from text-only to multimodal inputs represents a significant capability shift, positioning o4-mini as a more versatile option for applications requiring document understanding and visual analysis alongside code generation. Users should note that while the feature set has grown substantially, performance characteristics across these new modalities remain to be fully evaluated. The model's trajectory shows OpenAI's focus on building a compact reasoning model with broad input modality support rather than specializing in a single domain.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Vision and PDF input added Reasoning capabilities introduced JSON schema validation support Prompt caching now available
Bölüm 09

Tam model profili

o4-mini — illustration 1
o4-mini: OpenAI'ın maliyet açısından verimli akıl yürütme modeli ve o3-mini'nin halefi

o4-mini, OpenAI'ın yüksek hacim katmanındaki akıl yürütme model serisinde o3-mini'nin yerini alan modeldir. Aynı akıl yürütme öncelikli üretim mimarisi, aynı geniş iş yükü konumlandırması, ancak ölçülebilir biçimde daha iyi doğruluk ve önceden o3-mini üzerinde çalışan problem türlerinde bir miktar daha iyi gecikme profili sunuyor. Eski mini üzerinde üretim iş akışları yürüten ekipler için doğru göç hedefi budur.

Mini katmanda elde ettikleriniz

o4-mini, hacimli iş yüklerine ölçeklenebilir bir maliyet profili ile akıl yürütme biçimli problemleri ele alır. Ölçekte kod incelemesi, yapılandırılmış belge analizi, orta karmaşıklıktaki kısıtlar üzerinde çok adımlı planlama, sözleşme maddesi çıkarımı, bilimsel literatür triyajı. Mini, tüm bunları rahatlıkla ve yüksek verimli dağıtımları ekonomik olarak uygulanabilir kılan çağrı başına maliyetle karşılar.

Akıl yürütme adımı hâlâ gerçekleşir. Akıl yürütme tokenleri için hâlâ ödeme yaparsınız. Model, bir cevap üretmek için hâlâ refleks bir modelden daha uzun süre alır. Mini katmanda tam o3 veya daha yeni akıl yürütme sınırına kıyasla vazgeçtiğiniz şey; en zor problemlerde bir miktar doğruluk ve modelin bir cevaba bağlanmadan önce keşfedebileceği aday çözüm uzayındaki bir miktar genişliktir.

Çoğu akıl yürütme iş yükü için bu takas avantajlıdır. Problemlerin büyük çoğunluğu mutlak kapasite tavanını gerektirmez. Bunlar, bir refleks modelin yapacağı türde hataları yakalayan bir tefekkür gerektirir ve bunu saatte binlerce sorguya ölçeklenebilir bir maliyetle gerektirir. Mini katman tam da bu tür çalışmalar için tasarlanmıştır.

Uzun bağlam kapasitesi devam ediyor. o4-mini uzun belgeli akıl yürütme iş yüklerini iyi şekilde ele alıyor, ancak kesin bağlam penceresi belirtimi her zaman belirgin biçimde belgelenmiyor. Mini katmanda uzun belge analizi için bu doğru araçtır.

Nerede işe yarar

Orta zorlukta yazılım mühendisliği. Kod incelemesi, yeniden düzenleme yardımı, sorunun belirtisinin bir veya iki adım ötesinde olduğu hata ayıklama. o4-mini, her sorgu için tam o3 çalıştırmanın maliyetini üstlenmeden faydalı bir eşli programlama katmanı olarak yeterli hatayı yakalar.

Hacimde belge analizi. Sözleşme inceleme hatları, düzenleyici dosyalama triyajı, araştırma makalesi taraması. Akıl yürütme adımı, örüntü eşleştirmenin kaçıracağı türde hataları yakalayacak kadar tefekkür ekler ve bunu dağıtımı ekonomik olarak uygulanabilir kılan bir birim maliyetle yapar.

Yapılandırılmış planlama iş yükleri. Orta kısıtlar altında kaynak tahsisi, çizelgeleme problemleri, çok adımlı karar ağaçları. Kısıtlar en karmaşık şekillerde etkileşime girmediği sürece mini bunları iyi yönetir; etkileşim karmaşıklaştığında tam o3 belirgin biçimde öne geçmeye başlar.

o3-mini'den göç hedefi. Ekiplerin bugün o4-mini'yi seçmesinin en yaygın nedeni, o3-mini'nin kullanımdan kaldırılma uçurumundan önce ondan göç etmektir. Geçiş, API yüzeyinde basittir ve davranış açısından genel olarak olumludur, ancak uygun bir yeniden doğrulamayı hak eder.

Nerede yetersiz kalır

Akıl yürütme sınırındaki en zor problemler. Bunlar için tam o3 veya tarihli anlık görüntüsü o3-2025-04-16 ölçülebilir biçimde öne geçer. Mini katman, sınırda rekabet etmek için tasarlanmadı; hacimli işe faydalı akıl yürütme getirmek için tasarlandı.

Gerçek zamanlı etkileşimli uygulamalar. Akıl yürütme gecikmesi, mini'yi saniye altı yanıt gerektiren sohbet UX'i ile uyumsuz kılar. Bu iş yükleri için refleks modelleri kullanın ve mini'yi asenkron akıl yürütme işine ayırın.

Basit özetleme ve çıkarım. Buna ihtiyaç duymayan görevlerde akıl yürütme hesaplaması boşa harcanır. Çağrı başına maliyetin akıl yürütme derinliğinden daha önemli olduğu bu iş yükleri için refleks modelleri kullanın.

Akışın önemli olduğu yaratıcı yazım. Mini, akıl yürütme modellerinin tipik düz tonuyla dikkatli ve doğru bir nesir üretir. Refleks modeller genellikle daha canlı yaratıcı çıktı üretir.

Onu seçmek veya yukarı çıkmak

Akıl yürütme katmanındaki yeni yapımlar için o4-mini, hacim katmanında doğru varsayılan seçimdir. Tarihli anlık görüntü o4-mini-2025-04-16, düzenlemeye tabi iş akışları veya üretim tekrarlanabilirliği için sabitlenecek sürümdür.

Gerçek anlamda sınır akıl yürütme gerektiren iş yükleri için yükseltme yolu tam o3 modelidir. Maliyetten bağımsız olarak maksimum doğruluk istediğiniz en zor problemler için o1-pro ve onun tarihli anlık görüntüsü hâlâ o1 neslinin genişletilmiş akıl yürütme yapılandırmasıyla mevcuttur.

Akıl yürütmenin yanı sıra tarama ve dış kaynak entegrasyonu gerektiren araştırma iş akışları için o4-mini-deep-research ve o4-mini-deep-research-2025-06-26, özel araştırma modu varyantlarıdır. Bunlar, standart o4-mini'nin tam olarak doğru araç olmadığı bir iş yükü şeklini ele alır.

o3-mini modelinden göç eden iş akışları için planlama sorusu, kabiliyetten ziyade zamanlamadır. o4-mini'ye karşı paralel değerlendirme kurun, iş yükünüzdeki farkları belgeleyin ve o3-mini kullanımdan kaldırılma uçurumundan önce geçişi tamamlayın. Geçiş genel olarak olumludur, ancak kör bir yer değiştirme yükseltmesinden ziyade düzgün bir doğrulamayı hak eder.

AB veri ikametgâhı, OpenAI akıl yürütme uç noktalarının hiçbirinde varsayılan olarak karşılanmaz. Bölgesel ağ geçidi deseni, düzenlemeye tabi Avrupa dağıtımları için geçerli geçici çözüm olmaya devam ediyor.

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

o4-mini — illustration 2
Son otomatik test
15 Haz 2026 · 08:00 UTC · Hız testi
P50 gecikme
577 ms
P95 gecikme
617 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026