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Acceso
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'openai/o4-mini-2025-04-16',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
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"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalles del producto
🚀 Presentamos O4-Mini: el modelo de IA multimodal rentable de OpenAI
O4-Mini es el innovador modelo de razonamiento a pequeña escala de OpenAI, diseñado para lograr un equilibrio óptimo entre alto rendimiento y rentabilidad. Destaca por su robustez. capacidades multimodalessin fisuras integración de herramientasy un rendimiento excepcional en situaciones exigentes. Tareas de matemáticas y programaciónDiseñado para la agilidad, el O4-Mini garantiza tiempos de respuesta más rápidos y precios más accesibles en comparación con sus contrapartes de mayor tamaño. Representa un avance significativo con respecto a los modelos mini anteriores, ya que ahora es totalmente compatible con la comprensión de imágenes, la navegación web y la ejecución de código Python.
Especificaciones técnicas
Ventana de contexto y capacidad del token
- ✅ Ventana de contexto: 200.000 tokens
- ✅ Salida máxima: 100.000 tokens
Precios de API: Rendimiento asequible
Tokens de entrada: 1,155 dólares por millón de tokens
Tokens de salida: 4,62 dólares por millón de tokens
Coste total por 1.000 fichas: $0.00116 (entrada) + $0.00462 (salida) = $0.00578
Indicadores de rendimiento: Capacidades cercanas a las de un buque insignia.
- ⭐ MMLU: 83,2% exactitud
- ⭐ AIME (Matemáticas): 92,7% precisión sin herramientas
- ⭐ Codeforces: CUÁNTO 2719 (ligeramente por encima de los 2706 de O3)
- ⭐ Verificado por SWE-Bench: 68,1% (justo por detrás del 69,1% de O3)
- ⭐ Ayuda políglota (Edición de código): 68,9% (archivo completo) / 58,2% (formato diferente)
Capacidades clave
💡 Razonamiento avanzado y resolución de problemas
- Utiliza procesamiento de la cadena de pensamiento para la descomposición de problemas complejos.
- Obtiene un 92,7% en AIME, demostrando una sólida destreza para resolver problemas matemáticos.
- Maneja el razonamiento lógico de varios pasos con pensamiento estructurado.
- Especialmente competente en campos STEM y tareas analíticas.
📸 Comprensión multimodal integral
- Los procesos ambos Entradas de texto e imagen por defecto.
- Capaz de analizar diagramas, gráficos e incluso bocetos en pizarra blanca.
- Integra información visual directamente en las cadenas de razonamiento para un contexto más rico.
- Funciona eficazmente tanto con imágenes de alta calidad como de baja calidad.
🛠️ Integración robusta de herramientas
- Soportes Ejecución de código Python, navegación web y procesamiento de imágenes..
- Permite encadenar herramientas para crear flujos de trabajo complejos de varios pasos.
- Disponible en versiones estándar y de alto rendimiento para tiempos de respuesta optimizados.
- El Primer modelo mini que ofrece soporte completo para herramientas. listo para usar.
💻 Generación y edición de código eficiente
- Logros rendimiento cercano a O3 en varios puntos de referencia de codificación.
- Versátil en múltiples lenguajes de programación.
- Muy eficaz tanto para generar código nuevo como para editar bases de código existentes.
- Demuestra sólidas capacidades en tareas de ingeniería de software del mundo real.
Integración y disponibilidad
O4-Mini está disponible para su integración en tus aplicaciones. Los desarrolladores pueden aprovechar su potencial a través de la API de OpenAI, lo que facilita la creación de sistemas inteligentes.
(Nota: El contenido original hacía referencia a un fragmento específico para la integración, que no se muestra aquí).
Referencias e información adicional
- Documentación de la API: Documentación de la API de O4-Mini
Limitaciones y consideraciones
- ⚠️ Mayor latencia del primer token: Debido a su proceso de razonamiento profundo, O4-Mini puede presentar una latencia mayor en la primera lectura del token (por ejemplo, 32,04 s).
- ⚠️ Compromisos de rendimiento: Si bien es potente, algunos aspectos de su rendimiento podrían estar ligeramente por detrás del modelo O3, de mayor tamaño.
- ⚠️ Escritura creativa: Puede que tenga dificultades con tareas de escritura creativa excepcionalmente complejas o con muchos matices, en comparación con modelos optimizados específicamente para la creatividad.
Casos de uso óptimos para O4-Mini
- ✔️ Resolución de problemas matemáticos: Ideal para tareas que requieren cálculos precisos y deducciones lógicas.
- ✔️ Generación y depuración de código: Excelente para flujos de trabajo de desarrollo, generación de fragmentos de código e identificación de errores.
- ✔️ Análisis de datos con componentes visuales: Procesos, gráficos y diagramas para una interpretación de datos perspicaz.
- ✔️ Desarrollo de agentes rentable: Proporciona potencia a los agentes inteligentes donde el equilibrio entre calidad y eficiencia es fundamental.
- ✔️ Aplicaciones de IA equilibradas: Ideal para situaciones que requieren un alto rendimiento sin el coste elevado de los modelos más grandes.
Comparación con otros modelos de OpenAI
- ⚡ Rentabilidad: Ofrece un rendimiento cercano al de O3 aproximadamente 1/10 del costo.
- ⚡ Rendimiento superior: Supera a los modelos anteriores O3-Mini y O1 en la mayoría de las pruebas comparativas.
- ⚡ Pionero multimodal: Es el Primer minimodelo con capacidades multimodales completas.
- ⚡ Posicionamiento estratégico: Representa un punto intermedio crucial entre los modelos de razonamiento más grandes y que requieren más recursos, y los modelos más pequeños, rápidos y menos capaces.
✨ Resumen: O4-Mini - IA inteligente, rápida y asequible
O4-Mini ofrece impresionantes capacidades de razonamiento con soporte multimodal integral a un precio excepcionalmente accesible. Destaca en tareas matemáticas y de programación complejas, manteniendo un rendimiento sólido en pruebas comparativas generales. Esto lo convierte en una opción excepcional para desarrolladores y empresas que buscan una solución equilibrada que ofrezca un alto rendimiento y eficiencia en IA para una amplia gama de aplicaciones.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Qué es O4-Mini?
A1: O4-Mini es el modelo de razonamiento a pequeña escala y rentable de OpenAI que ofrece capacidades multimodales (comprensión de texto e imágenes), integración de herramientas y un sólido rendimiento en matemáticas y codificación, diseñado para la eficiencia y respuestas más rápidas.
P2: ¿Cuáles son los puntos fuertes clave de O4-Mini?
A2: Sus principales puntos fuertes incluyen la resolución avanzada de problemas matemáticos (92,7 % en AIME), la generación de código robusta, la comprensión multimodal integral, la integración completa de herramientas (Python, navegación, procesamiento de imágenes) y una relación precio-rendimiento altamente competitiva.
P3: ¿Cómo se compara el O4-Mini con modelos más grandes como el O3?
A3: El O4-Mini alcanza un rendimiento casi idéntico al del O3 en muchas pruebas comparativas (por ejemplo, codificación), pero a un coste aproximadamente diez veces menor. Además, ofrece funciones multimodales que no estaban presentes en los modelos mini anteriores, lo que proporciona un excelente equilibrio entre capacidad y precio.
P4: ¿Cuáles son los principales casos de uso de O4-Mini?
A4: Es ideal para la resolución de problemas matemáticos y lógicos, la generación y depuración de código, el análisis de datos con componentes visuales y el desarrollo de agentes o aplicaciones de IA rentables donde la eficiencia y la calidad son cruciales.
P5: ¿Tiene O4-Mini alguna limitación?
A5: Sí, puede tener una latencia de primer token más alta debido a la profundidad de su razonamiento y podría mostrar algunas desventajas de rendimiento en comparación con modelos mucho más grandes, especialmente en tareas de escritura creativa muy matizadas.
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