İçeriğe geç
Seviye B — Üretim

Arşivlendi

Bu model sağlayıcı tarafından kullanımdan kaldırıldı. Geçmiş veriler korunmaktadır.

23 Ekim 2026 tarihinden beri kullanılamıyor.

Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
$4.40
çıktı · 1M token başına (maliyet bazı)
Maliyet
675 ms
Yanıt hızı
1065
Zeka

Karar — özetLIVE

LIVE
şimdi · 2026-09-06

o4-mini maintains stable performance with expanded multimodal capabilities

Stable performance maintained PDF input now supported Prompt caching added Enhanced reasoning capabilities

The o4-mini model continues to demonstrate consistent performance across its core benchmarks in this evaluation window. The model now supports an expanded set of capabilities including vision, PDF input, tools, JSON modes, reasoning features, and prompt caching, building on its previous multimodal foundations. Performance metrics remain stable with no significant regressions observed across standard evaluation tasks. The model maintains its position as a capable option for developers requiring multimodal AI functionality with tool integration. Users can expect reliable performance for text-based tasks while leveraging the full suite of input modalities including images and PDFs. The addition of prompt caching should provide efficiency improvements for applications with repeated context. The reasoning capability enhancement suggests improved handling of complex analytical tasks. Overall, this release represents an incremental evolution focused on feature completeness and operational flexibility rather than dramatic performance shifts. Developers already using o4-mini will find a smooth transition with expanded functionality, while new users gain access to a well-rounded model with comprehensive input format support and integration options.

Kalite

Gecikme p50

Test çalıştırmaları

0

1 / 20

Görsel ve açıklamaLIVE

OpenAI

o4-mini-2025-04-16

Seviye B — Üretim

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o4-mini-2025-04-16, OpenAI tarafından geliştirilen ve Nisan 2025'te o-serisi ailesinin bir parçası olarak yayımlanan bir metin üretim modelidir. Bu model, OpenAI'ın akıl yürütme odaklı ürün gamında, yetkin performansı geliştirilmiş verimlilikle dengelemek üzere tasarlanmış kompakt bir varyantı temsil eder. Soru yanıtlama, içerik oluşturma, analiz ve genel sohbet uygulamaları dahil olmak üzere standart metin üretim görevlerini destekler. Bağlam penceresi boyutu, OpenAI tarafından şu an itibarıyla kamuya açıklanmamıştır. o-serisi modeller, genişletilmiş akıl yürütme yeteneklerini ön plana çıkaran mimarileriyle öne çıkar; bu da geleneksel otoregresif dil modellerine kıyasla daha titiz problem çözme yaklaşımlarına olanak tanır. "mini" tanımlaması, bunun tam ölçekli o-serisi modellere kıyasla daha küçük ve kaynak açısından daha verimli bir sürüm olduğunu gösterir; bu da dağıtım kısıtlamalarının veya yanıt gecikmesinin önem taşıdığı uygulamalar için uygun hale getirir. Küçültülmüş boyutuna rağmen o4-mini, o-serisi ailesini karakterize eden temel akıl yürütme metodolojisini korur. OpenAI'ın model yelpazesinde o4-mini-2025-04-16, ölçek ve kapasite açısından GPT-4 gibi amiral gemisi modellerin ve daha büyük o-serisi varyantların altında konumlanırken, operasyonel verimlilik açısından avantajlar sunar. Daha büyük sistemlerin hesaplama yükü olmaksızın akıl yürütme yeteneğine sahip modeller arayan geliştiriciler ve kuruluşlar için bir seçenek olarak konumlandırılmıştır. Model, OpenAI'ın tarihli sürümleme geleneğini izler; zaman damgası, modelin spesifik yayım noktasını ve eğitim verisi kesim tarihi değerlendirmelerini gösterir.

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

Tokonomix benchmark özeti

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
o4-mini-2025-04-16 — illustration 1
o4-mini-2025-04-16: OpenAI'nin hacim katmanı muhakeme modelinin Nisan 2025 üretim anlık görüntüsü

o4-mini'nin Nisan 2025 tarihli takma adı, OpenAI'nin hacim katmanı muhakeme modelinin genel üretim kullanımı için yayınlandığı andaki halini sabitler. Bu, düzenlemeye tabi iş akışları, denetim izi gereksinimleri veya değişken o4-mini takma adının ileri doğru ilerlemesinin tutarlı muhakeme davranışına bağımlı doğrulanmış iş akışlarını bozabileceği üretim dağıtımları için sabitlenecek (pin) sürümdür.

Bu anlık görüntü neyi temsil eder

Nisan anlık görüntüsü, o4-mini'nin genel üretim sürümünün yayınlandığı andır ve kullanımdan kaldırılan o3-mini ailesinin yerini OpenAI'nin hacim katmanı muhakeme seçeneği olarak alır. Yetenek zarfı, değişken o4-mini sayfasında tanımlanan ile aynıdır: mini katmanda muhakeme öncelikli üretim, kullanımdan kaldırılan o3-mini modeline kıyasla daha iyi doğruluk, hacimli iş yüklerine ölçeklenebilen maliyet profili ve refleks modelleri ile tam o3 arasında konumlanan gecikme profili.

Bu, o4-mini üzerinde çalışan çoğu üretim dağıtımının fiilen sabitlendiği tarihli anlık görüntüdür; özellikle de aynı dönemde o3-mini'den geçiş yapmış olanlar. Uygulamanız o4-mini üzerinde kararlı bir üretimdeyse ve sorunsuz çalışıyorsa, büyük olasılıkla üzerinde çalıştığı anlık görüntü budur.

Sabitleme, muhakeme modelleri için refleks modellerine kıyasla daha fazla önem taşır. Muhakeme adımı, kesin ağırlıklara ve eğitim sırasında muhakeme bütçesinin nasıl tahsis edileceğine ilişkin kararlara duyarlıdır. Anlık görüntüler arasındaki düşünce zinciri (chain-of-thought) dağılımında meydana gelen ince bir kayma, ortalama doğruluk sabit kalsa veya iyileşse bile, modelin hangi problemleri doğru çözdüğünü değiştirebilir. o4-mini'nin sizin özel probleminizi başarıyla çözdüğünü ampirik olarak doğruladığınız iş akışları için tarihli anlık görüntü, doğrulanmış o davranışı koruyan sözleşmedir.

Bu anlık görüntüye sabitlemenin mantıklı olduğu durumlar

Denetim izlerinin uzun zaman dilimleri boyunca model çıktılarının tam olarak yeniden üretilebilirliğini gerektirdiği düzenlemeye tabi iş akışları. Muhakeme adımlarının aşağı yöndeki inceleme veya metodolojik yeniden üretilebilirlik için önemli olduğu hukuk teknolojisi, finansal hizmetler ve bilimsel uygulamalar. Yüksek trafik hacimleriyle çalışan ve temeldeki modeldeki davranışsal bir kaymanın siz fark etmeden on binlerce kullanıcıyı etkileyebileceği üretim dağıtımları.

Keşif niteliğindeki çalışmalar ve prototip yapımları için değişken o4-mini doğru seçimdir. Sabitlemeyi yalnızca üretim kararlılığı veya uyumluluk gereksinimleri, anlık görüntü geçişlerini bir zaman çizelgesine göre yeniden doğrulamanın bakım yükünü haklı kıldığında uygulayın.

Bu anlık görüntüden gelecekteki daha yeni bir muhakeme modeline geçiş sorusu önemsiz değildir. Muhakeme davranışı, modelin hangi problemleri çözdüğünü etkileyecek şekilde kayabilir. Tak-çıkar bir yükseltme değil, yeniden doğrulama çalışması planlayın. Aylardır bu anlık görüntüde olan ve şimdi nihai bir halef model sürümüyle karşılaşan iş akışları için operasyonel kalıp, paralel değerlendirmeyi hemen kurmak ve kullanımdan kaldırma baskısı geçişi zorlamadan önce farkları belgelemektir.

Yetersiz kaldığı yerler

Değişken o4-mini için geçerli olan sınırlar burada da geçerlidir. Muhakeme sınırındaki mutlak en zor problemler tam o3-2025-04-16 veya daha yüksek katmanları gerektirir. Gerçek zamanlı etkileşimli uygulamalar muhakeme gecikmesiyle uyumsuzdur. Basit özetleme ve çıkarım, muhakeme hesaplamasını boşa harcar. Yaratıcı yazım, muhakeme modellerinin tipik düz, temkinli düzyazısını üretir.

Bu anlık görüntü, temel yetenek zarfını değiştirmez. Bir kararlılık çıpasıdır; Nisan 2025'te var olduğu haliyle değişken takma addan bir performans farklılaştırıcısı değildir. Değişken o4-mini o zamandan beri farklı özelliklere sahip yeni ağırlıklara geçtiyse, bu anlık görüntü ile bugünkü değişken ad arasındaki karşılaştırma, geçiş planlaması için anlamlıdır.

Pratik notlar ve dikkate alınacak diğer hususlar

Mini katmanın sunduğundan daha yüksek doğruluk gerektiren iş yükleri için o3 ve o3-2025-04-16 tam katman yükseltmesidir. Maliyetten bağımsız olarak maksimum doğruluk istediğiniz en zor problemler için o1-pro ve o1-pro-2025-03-19 hâlâ mevcut olan o1 nesli genişletilmiş muhakeme varyantlarıdır.

Muhakemenin yanı sıra dış kaynak entegrasyonuna ihtiyaç duyan araştırma iş akışları için o4-mini-deep-research ve o4-mini-deep-research-2025-06-26, bu anlık görüntü ile aynı nesildeki özel araştırma modu varyantlarıdır.

o3-mini-2025-01-31 modelinden geçiş yapan iş yükleri için bu anlık görüntü doğal haleftir. Geçiş, API yüzeyinde basittir ve davranış olarak genellikle olumludur; ancak körü körüne bir geçişten ziyade kendi özel test kümeniz üzerinde uygun bir değerlendirme yapılmasını gerektirir.

AB veri ikametgâhı, bu anlık görüntüde veya ilgili OpenAI muhakeme uç noktalarının hiçbirinde varsayılan olarak sağlanmaz. Veri işleme sözleşmeleriyle bölgesel ağ geçidi kalıbı, düzenlemeye tabi Avrupa dağıtımları için pratik geçici çözüm olmaya devam etmektedir. o4-mini anlık görüntüleri için tarihli takma adın kullanımdan kaldırma takvimi ayrıntılı olarak yayınlanmamıştır, ancak en az on iki ayda bir yeniden doğrulama planlamanın operasyonel kalıbı hâlâ geçerlidir. Birden fazla anlık görüntü nesli geride kalmak, nihai kullanımdan kaldırma geldiğinde rutin bakımı daha riskli bir geçişe dönüştürür.

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

o4-mini-2025-04-16 — illustration 2

Sağlayıcı karşılaştırmasıLIVE

Sağlayıcı karşılaştırması
Bu modeli sunan her sağlayıcıyı karşılaştırın — maliyet temeli, kalite, gecikme ve çalışma süresi.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB
Girdi maliyetien iyi$1.10
Çıktı maliyeti$4.40
Kaliteen iyi1074
Gecikme (p50)Henüz test edilmedi
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Maliyetler 1M token başına (maliyet temeli)
OpenAIABDBu sunum
Girdi maliyeti$1.10
Çıktı maliyeti$4.40
Kalite1065
Gecikme (p50)en iyi675 ms
Çalışma süresiHenüz test edilmedi
Maliyetler 1M token başına (maliyet temeli)

Konsensüs zekâsı

MODEL GENELİPASİF

Konsensüs sinyalleri model geneli — henüz sağlayıcı başına ayrılmadı.

Konsensüs puanlaması bu model için hâlâ veri topluyor — henüz sinyal yok.

Topluluk oylarıLIVE

Topluluk oyları
Gerçek ziyaretçiler ne düşünüyor — sağlayıcı başına.
Azure OpenAI (EU - Sweden)AB

Henüz topluluk oyu yok.

OpenAIABD

Henüz topluluk oyu yok.

Daha fazla sonuç — sağlayıcı başına

Kategoriye göre kalite

Kod üretimiYaratıcıOlgusalÇok dilliAkıl yürütme

Oyun değerlendirmesi

Henüz veri yok.

Jüri kararı

Tamam 77%Kısmi 0%Yanlış 23%

Oyunlar ve arena

Henüz veri yok.

Hız ve sağlık

675 ms

Gecikme (p50)

Çalışma süresi

Soru & cevap — göz atLIVE

1 / 80
🧠 zekâOpenAImultilingual · 2026-09-06puan: 100

Leg uit wat het verschil is tussen inductief en deductief redeneren. Geef een voorbeeld van elk. Antwoord in het Engels.

Inductive reasoning and deductive reasoning are two different approaches to logical thinking: 1. Deductive Reasoning • Definition: Deductive reasoning starts with a general principle or premise and applies it to a specific case to reach a certain conclusion. If the premises are true and the reasoning is valid, the conclusion must also be true. • Example: Premise 1: All mammals have a backbone. Premise 2: A dolphin is a mammal. Conclusion: Therefore, a dolphin has a backbone. 2. Inductive Reasoning • Definition: Inductive reasoning observes specific instances or data points and then formulates a general rule or conclusion. The conclusion is probable rather than guaranteed, because it extrapolates from limited observations. • Example: Obser

Test geçmişi — tüm sağlayıcılarLIVE

Zaman içinde kalite puanıen son 86
08-2309-06
Hız — zaman içinde p50 gecikmeen son 661 ms
08-2309-08