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GPT-o4-mini-2025-04-16

Modèle de raisonnement OpenAI compact avec entrée multimodale, prise en charge des outils et performances élevées en mathématiques et en programmation à moindre coût.

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                                        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(
    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?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

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GPT-o4-mini-2025-04-16

Détails du produit

🚀 Présentation d'O4-Mini : le modèle d'IA multimodal économique d'OpenAI

O4-Mini Il s'agit du modèle de raisonnement à petite échelle innovant d'OpenAI, conçu pour offrir un équilibre optimal entre hautes performances et rentabilité. Il se distingue par sa robustesse capacités multimodales, sans couture intégration d'outilset des performances exceptionnelles dans des conditions exigeantes tâches de mathématiques et de programmationConçu pour une agilité optimale, l'O4-Mini garantit des temps de réponse plus rapides et un prix plus accessible que ses homologues plus grands. Représentant un bond en avant significatif par rapport aux modèles mini précédents, il prend désormais pleinement en charge la compréhension d'images, la navigation web et l'exécution de code Python.

Spécifications techniques

Fenêtre de contexte et capacité du jeton

✅ Fenêtre contextuelle : 200 000 jetons
✅ Puissance maximale : 100 000 jetons

Tarification de l'API : Performances abordables

Jetons d'entrée : 1,155 $ par million de jetons

Jetons de sortie : 4,62 $ par million de jetons

Coût total pour 1 000 jetons : 0,00116 $ (entrée) + 0,00462 $ (sortie) = 0,00578 $

Performances de référence : Capacités proches de celles d'un produit phare

⭐ MMLU : 83,2% précision
⭐ AIME (Mathématiques) : 92,7% précision sans outils
⭐ Codeforces : COMBIEN 2719 (légèrement supérieur au 2706 d'O3)
⭐ Vérifié par SWE-Bench : 68,1% (juste derrière les 69,1 % d'O3)
⭐ Aider Polyglot (Code Editing): 68,9% (fichier entier) / 58,2% (diff format)

Capacités clés

💡 Raisonnement avancé et résolution de problèmes

Utilise traitement en chaîne de pensée pour la décomposition de problèmes complexes.
Obtient un score de 92,7 % à l'AIME, démontrant une forte aptitude. aptitude à résoudre des problèmes mathématiques.
Permet de gérer un raisonnement logique en plusieurs étapes grâce à une pensée structurée.
Particulièrement compétent en domaines STEM et les tâches analytiques.

📸 Compréhension multimodale globale

Les processus entrées de texte et d'image par défaut.
Capable d'analyser des diagrammes, des graphiques et même des croquis sur tableau blanc.
Intègre directement les informations visuelles dans les chaînes de raisonnement pour un contexte plus riche.
Efficace aussi bien avec des images de haute qualité qu'avec des images de qualité inférieure.

🛠️ Intégration d'outils robustes

Supports Exécution de code Python, navigation web et traitement d'images.
Permet d'enchaîner les outils pour des flux de travail complexes et à plusieurs étapes.
Disponible en versions standard et « haute » pour des temps de réponse optimisés.
Le premier mini-modèle à offrir une assistance complète pour les outils prêt à l'emploi.

💻 Génération et édition de code efficaces

Réalise performances proches de celles de l'O3 sur divers tests de performance en programmation.
Polyvalent à travers plusieurs langages de programmation.
Très efficace aussi bien pour générer du nouveau code que pour modifier des bases de code existantes.
Démontre de solides compétences dans les tâches d'ingénierie logicielle concrètes.

Intégration et disponibilité

O4-Mini est facilement intégrable à vos applications. Les développeurs peuvent exploiter sa puissance grâce à l'API OpenAI, facilitant ainsi la création de systèmes intelligents.

(Remarque : le contenu original faisait référence à un extrait de code spécifique pour l’intégration, qui n’est pas reproduit ici.)

Références et informations complémentaires

Documentation de l'API : Documentation de l'API O4-Mini

Limites et considérations

⚠️ Latence du premier jeton plus élevée : En raison de son processus de raisonnement approfondi, O4-Mini peut présenter une latence de premier jeton plus élevée (par exemple, 32,04 s).
⚠️ Compromis en matière de performances : Bien que performant, certains aspects de ses performances pourraient légèrement être inférieurs à ceux du modèle O3 plus grand.
⚠️ Écriture créative : Il peut avoir des difficultés avec des tâches d'écriture créative exceptionnellement complexes ou nuancées, comparé aux modèles spécifiquement optimisés pour la créativité.

Cas d'utilisation optimaux pour O4-Mini

✔️ Résolution de problèmes mathématiques : Idéal pour les tâches nécessitant des calculs précis et des déductions logiques.
✔️ Génération et débogage de code : Idéal pour les flux de travail de développement, la génération d'extraits de code et l'identification des erreurs.
✔️ Analyse de données avec des composants visuels : Graphiques et diagrammes de processus pour une interprétation pertinente des données.
✔️ Développement d'agents rentable : Alimente les agents intelligents où l'équilibre entre qualité et efficacité est essentiel.
✔️ Applications d'IA équilibrées : Idéal pour les situations exigeant des performances élevées sans le coût élevé des modèles plus grands.

Comparaison avec d'autres modèles OpenAI

⚡ Rapport coût-efficacité : Offre des performances proches de celles de l'O3 à environ 1/10e du coût.
⚡ Performances supérieures : Surpasse les modèles O3-Mini et O1 précédents dans la plupart des tests de performance.
⚡ Pionnier du multimodal : C'est le premier mini-modèle doté de capacités multimodales complètes.
⚡ Positionnement stratégique : Il représente un juste milieu essentiel entre les modèles de raisonnement plus grands et plus gourmands en ressources et les modèles plus petits, plus rapides et moins performants.

✨ Résumé : O4-Mini - IA intelligente, rapide et abordable

L'O4-Mini offre des capacités de raisonnement impressionnantes et une prise en charge multimodale complète à un prix exceptionnellement abordable. Il excelle dans les tâches mathématiques et de programmation complexes tout en conservant d'excellentes performances sur les benchmarks généraux. C'est donc un choix idéal pour les développeurs et les entreprises à la recherche d'une solution équilibrée offrant des performances d'IA de haute qualité et une grande efficacité pour une large gamme d'applications.

❓ Foire aux questions (FAQ)

Q1 : Qu'est-ce que O4-Mini ?

A1 : O4-Mini est le modèle de raisonnement à petite échelle et économique d'OpenAI offrant des capacités multimodales (compréhension du texte et de l'image), une intégration d'outils et de solides performances en mathématiques et en codage, conçu pour l'efficacité et des réponses plus rapides.

Q2 : Quels sont les principaux atouts d'O4-Mini ?

A2 : Ses principaux atouts comprennent la résolution de problèmes mathématiques avancés (92,7 % sur AIME), une génération de code robuste, une compréhension multimodale complète, une intégration complète des outils (Python, navigation, traitement d'images) et un rapport prix/performance très compétitif.

Q3 : Comment le O4-Mini se compare-t-il aux modèles plus grands comme le O3 ?

A3 : L’O4-Mini atteint des performances proches de celles de l’O3 dans de nombreux tests (par exemple, le codage), pour un prix environ dix fois inférieur. Il offre également des fonctionnalités multimodales absentes des modèles mini précédents, assurant ainsi un excellent rapport performance/prix.

Q4 : Quels sont les principaux cas d'utilisation d'O4-Mini ?

A4 : Il est parfaitement adapté à la résolution de problèmes mathématiques et logiques, à la génération et au débogage de code, à l’analyse de données impliquant des composants visuels et au développement d’agents ou d’applications d’IA rentables où l’efficacité et la qualité sont toutes deux cruciales.

Q5 : Existe-t-il des limitations à l’O4-Mini ?

A5 : Oui, il peut avoir une latence de premier jeton plus élevée en raison de sa profondeur de raisonnement et pourrait montrer certains compromis de performance par rapport à des modèles beaucoup plus grands, en particulier dans des tâches d'écriture créative très nuancées.

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