İçeriğe geç
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
OpenAI

o4-mini-2025-04-16

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
Bölüm 01

Fiyat geçmişi

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

💰
API tarifeleri — o4-mini-2025-04-16
$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 02

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 03

Yetenekler

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

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 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

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
Bölüm 07

Tam model profili

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
Son otomatik test
14 Haz 2026 · 04:56 UTC · Test
P50 gecikme
P95 gecikme
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026