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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: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/o4-mini-2025-04-16",
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{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalhes do produto
🚀 Apresentando o O4-Mini: o modelo de IA multimodal econômico da OpenAI
O4-Mini é o modelo de raciocínio em pequena escala inovador da OpenAI, projetado para atingir um equilíbrio ideal entre alto desempenho e custo-benefício. Ele se destaca por sua robustez. capacidades multimodais, sem costura integração de ferramentase desempenho excepcional em situações exigentes. tarefas de matemática e programaçãoProjetado para agilidade, o O4-Mini garante tempos de resposta mais rápidos e preços mais acessíveis em comparação com seus equivalentes maiores. Um salto significativo em relação aos modelos mini anteriores, agora ele oferece suporte completo para compreensão de imagens, navegação na web e execução de código Python.
Especificações técnicas
Janela de contexto e capacidade do token
- ✅ Janela de contexto: 200.000 tokens
- ✅ Potência máxima: 100.000 tokens
Preços da API: Desempenho acessível
Tokens de entrada: US$ 1,155 por milhão de tokens
Tokens de saída: US$ 4,62 por milhão de tokens
Custo total para 1.000 tokens: $0,00116 (entrada) + $0,00462 (saída) = $ 0,00578
Indicadores de desempenho: capacidades quase de carro-chefe
- ⭐ MMLU: 83,2% precisão
- ⭐ AIME (Matemática): 92,7% Precisão sem ferramentas
- ⭐ Codeforces: QUANTO 2719 (ligeiramente acima dos 2706 da O3)
- ⭐ Verificado pelo SWE-Bench: 68,1% (logo atrás dos 69,1% da O3)
- ⭐ Ajuda do Polyglot (Edição de Código): 68,9% (arquivo inteiro) / 58,2% (formato diff)
Principais capacidades
💡 Raciocínio Avançado e Resolução de Problemas
- Utiliza processamento de cadeia de pensamento para decomposição de problemas complexos.
- Obtém 92,7% no AIME, demonstrando forte desempenho. habilidade em resolução de problemas matemáticos.
- Lida com raciocínio lógico em várias etapas com pensamento estruturado.
- Especialmente proficiente em áreas STEM e tarefas analíticas.
📸 Compreensão Multimodal Abrangente
- Processos ambos Entradas de texto e imagem Por padrão.
- Capaz de analisar diagramas, gráficos e até mesmo esboços em quadro branco.
- Integra informações visuais diretamente em cadeias de raciocínio para um contexto mais rico.
- Eficaz tanto com imagens de alta qualidade quanto com imagens de baixa qualidade.
🛠️ Integração robusta de ferramentas
- Suportes Execução de código Python, navegação na web e processamento de imagens..
- Permite encadear ferramentas para fluxos de trabalho complexos e com várias etapas.
- Disponível nas versões padrão e "alta" para tempos de resposta otimizados.
- O Primeiro mini modelo a oferecer suporte completo de ferramentas. pronto para usar.
💻 Geração e edição de código eficientes
- Conquista desempenho próximo ao O3 em vários benchmarks de codificação.
- Versátil em múltiplas linguagens de programação.
- Altamente eficaz tanto para gerar novo código quanto para editar bases de código existentes.
- Demonstra grande capacidade em tarefas práticas de engenharia de software.
Integração e disponibilidade
O O4-Mini está pronto para integração em seus aplicativos. Os desenvolvedores podem aproveitar seu poder por meio da API OpenAI, facilitando a criação de sistemas inteligentes.
(Observação: o conteúdo original fazia referência a um trecho específico para integração, que não está representado aqui.)
Referências e informações adicionais
- Documentação da API: Documentação da API do O4-Mini
Limitações e Considerações
- ⚠️ Maior latência do primeiro token: Devido ao seu processo de raciocínio complexo, o O4-Mini pode apresentar uma latência maior no primeiro token (por exemplo, 32,04s).
- ⚠️ Compensações de desempenho: Embora potente, alguns aspectos de desempenho podem ficar ligeiramente atrás do modelo O3 maior.
- ⚠️ Escrita Criativa: Pode apresentar dificuldades com tarefas de escrita criativa excepcionalmente complexas ou cheias de nuances, em comparação com modelos especificamente otimizados para a criatividade.
Casos de uso ideais para o O4-Mini
- ✔️ Resolução de Problemas Matemáticos: Ideal para tarefas que exigem cálculos precisos e deduções lógicas.
- ✔️ Geração e depuração de código: Excelente para fluxos de trabalho de desenvolvimento, geração de trechos de código e identificação de erros.
- ✔️ Análise de dados com componentes visuais: Gráficos e diagramas de processos para uma interpretação de dados mais precisa.
- ✔️ Desenvolvimento de agentes com custo-benefício: Capacita agentes inteligentes onde o equilíbrio entre qualidade e eficiência é fundamental.
- ✔️ Aplicações de IA equilibradas: Ideal para cenários que exigem alto desempenho sem o custo elevado de modelos maiores.
Comparação com outros modelos da OpenAI
- ⚡ Relação custo-benefício: Oferece desempenho próximo ao do O3 em aproximadamente 1/10 do custo.
- ⚡ Desempenho superior: Apresenta desempenho superior aos modelos anteriores O3-Mini e O1 na maioria dos testes de desempenho.
- ⚡ Pioneiro Multimodal: É o Primeiro mini modelo com capacidades multimodais completas.
- ⚡ Posicionamento Estratégico: Representa um ponto intermediário crucial entre modelos de raciocínio maiores e que exigem mais recursos e modelos menores, mais rápidos e menos capazes.
✨ Resumo: O4-Mini - IA inteligente, rápida e acessível
O O4-Mini oferece impressionantes capacidades de raciocínio com suporte multimodal abrangente a um preço excepcionalmente acessível. Ele se destaca em tarefas matemáticas e de programação complexas, mantendo um desempenho sólido em benchmarks gerais. Isso o torna uma excelente opção para desenvolvedores e empresas que buscam uma solução equilibrada que ofereça alto desempenho e eficiência em IA para uma ampla gama de aplicações.
❓ Perguntas frequentes (FAQ)
P1: O que é O4-Mini?
A1: O O4-Mini é um modelo de raciocínio de pequena escala e baixo custo da OpenAI que oferece recursos multimodais (compreensão de texto e imagem), integração de ferramentas e alto desempenho em matemática e programação, projetado para eficiência e respostas mais rápidas.
Q2: Quais são os principais pontos fortes do O4-Mini?
A2: Seus principais pontos fortes incluem resolução avançada de problemas matemáticos (92,7% no AIME), geração de código robusta, compreensão multimodal abrangente, integração completa de ferramentas (Python, navegação, processamento de imagens) e uma relação custo-benefício altamente competitiva.
P3: Como o O4-Mini se compara a modelos maiores como o O3?
A3: O O4-Mini atinge desempenho próximo ao do O3 em muitos benchmarks (por exemplo, codificação), mas a aproximadamente 1/10 do custo. Ele também oferece recursos multimodais não presentes nos modelos mini anteriores, proporcionando um excelente equilíbrio entre capacidade e custo.
Q4: Quais são os principais casos de uso para o O4-Mini?
A4: É ideal para resolução de problemas matemáticos e lógicos, geração e depuração de código, análise de dados envolvendo componentes visuais e desenvolvimento de agentes ou aplicações de IA com boa relação custo-benefício, onde eficiência e qualidade são cruciais.
Q5: Há alguma limitação no O4-Mini?
A5: Sim, pode apresentar uma latência maior no primeiro token devido à sua profundidade de raciocínio e pode mostrar algumas desvantagens de desempenho em comparação com modelos muito maiores, especialmente em tarefas de escrita criativa altamente complexas.
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