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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(
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)
response = client.chat.completions.create(
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{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
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"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
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message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
🚀 隆重推出 O4-Mini：OpenAI 的高性价比多模态 AI 模型
O4-Mini OpenAI 的创新型小规模推理模型旨在实现高性能和成本效益之间的最佳平衡。它以其强大的性能而脱颖而出。 多式联运能力， 无缝的 工具集成在要求苛刻的环境中表现出色 数学和编程任务O4-Mini 专为敏捷性而设计，与同类产品相比，响应速度更快，价格更实惠。作为以往迷你机型的重大升级，它现在全面支持图像识别、网页浏览和 Python 代码执行。
技术规格
上下文窗口和令牌容量
- ✅ 上下文窗口： 20万个Tokens
- ✅ 最大输出： 100,000 个Tokens
API定价：经济实惠的性能
输入标记： 每百万Tokens1.155美元
输出标记： 每百万Tokens4.62美元
购买1000个Tokens的总成本： 0.00116 美元（输入）+ 0.00462 美元（输出）= 0.00578美元
性能基准：接近旗舰级水平
- ⭐ MMLU： 83.2% 准确性
- ⭐ AIME（数学）： 92.7% 无需工具即可达到精确度
- ⭐ Codeforces： 多少 2719 （略高于 O3 的 2706）
- ⭐ SWE-Bench 认证： 68.1% （仅次于 O3 的 69.1%）
- ⭐ 多语言帮助（代码编辑）： 68.9% （整个文件）/ 58.2% （差异格式）
主要能力
💡 高级推理和问题解决
- 利用 思维链处理 用于复杂问题分解。
- AIME 达到 92.7%，表现出强劲的潜力 数学问题解决能力。
- 能够运用结构化思维处理多步骤逻辑推理。
- 尤其擅长 STEM领域 以及分析任务。
📸 全面多模态理解
- 过程两者 文本和图像输入 默认情况下。
- 能够分析图表、示意图，甚至白板上的草图。
- 将视觉信息直接整合到推理链中，以获得更丰富的上下文信息。
- 对高质量和低质量图像均有效。
🛠️ 强大的工具集成
- 支持 Python代码执行、网页浏览和图像处理。
- 支持将各种工具串联起来，实现复杂的多步骤工作流程。
- 提供标准版和“高”版，以优化响应时间。
- 这 首款提供全面工具支持的迷你机型 开箱即用。
💻 高效的代码生成和编辑
- 实现 接近 O3 性能 在各种编码基准测试中。
- 多才多艺 多种编程语言。
- 无论是生成新代码还是编辑现有代码库，都非常有效。
- 展现出在实际软件工程任务中的强大能力。
集成和可用性
O4-Mini 可轻松集成到您的应用程序中。开发人员可以通过 OpenAI API 利用其强大功能，从而轻松创建智能系统。
（注：原文引用了一段用于集成的特定代码片段，此处未呈现。）
参考文献和更多信息
- API文档： O4-Mini API 文档
局限性和注意事项
- ⚠️ 首令牌延迟较高： 由于其深入的推理过程，O4-Mini 可能会表现出较高的首次令牌延迟（例如，32.04 秒）。
- ⚠️性能权衡： 虽然功能强大，但某些性能方面可能略逊于更大的 O3 型号。
- ⚠️创意写作： 与专门针对创意写作而优化的模型相比，它在处理极其复杂或细致的创意写作任务时可能会遇到困难。
O4-Mini 的最佳使用场景
- ✔️ 数学问题解决： 非常适合需要精确计算和逻辑推理的任务。
- ✔️ 代码生成与调试： 非常适合用于开发工作流程、生成代码片段和识别错误。
- ✔️ 使用可视化组件进行数据分析： 流程图和示意图，用于深入解读数据。
- ✔️经济高效的代理商开发： 为智能代理提供动力，在平衡质量和效率方面至关重要。
- ✔️ 平衡的人工智能应用： 这款产品非常适合需要强劲性能但又不想花费大型机型高昂价格的场景。
与其他 OpenAI 模型的比较
- ⚡ 成本效益： 性能接近 O3，价格约为 十分之一的成本。
- ⚡卓越性能： 在大多数基准测试中，其性能优于之前的 O3-Mini 和 O1 型号。
- ⚡ 多模式先驱： 这是 首款具备完整多模态功能的迷你机型。
- ⚡战略定位： 它代表了规模更大、资源消耗更高的推理模型和规模更小、速度更快、能力更弱的模型之间的一个关键中间地带。
✨ 概要：O4-Mini——智能、快速、经济实惠的人工智能
O4-Mini 以极具竞争力的价格，提供令人印象深刻的推理能力和全面的多模态支持。它在复杂的数学和编码任务中表现出色，同时在各项通用基准测试中也保持了强劲的性能。这使其成为开发人员和企业寻求兼具高质量 AI 性能和效率，并能满足各种应用需求的均衡解决方案的理想之选。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
问题1：什么是O4-Mini？
A1：O4-Mini 是 OpenAI 的小型、经济高效的推理模型，提供多模态功能（文本和图像理解）、工具集成以及强大的数学和编码性能，旨在提高效率和加快响应速度。
Q2：O4-Mini 的主要优势是什么？
A2：其主要优势包括高级数学问题解决能力（AIME 得分 92.7%）、强大的代码生成能力、全面的多模态理解能力、完整的工具集成（Python、浏览、图像处理）以及极具竞争力的性价比。
Q3：O4-Mini 与 O3 等更大型号相比如何？
A3：O4-Mini 在许多基准测试（例如编码）中都达到了接近 O3 的性能，但成本却只有 O3 的十分之一左右。它还提供之前迷你机型所不具备的多模态功能，从而在性能和成本之间实现了良好的平衡。
Q4：O4-Mini 的主要应用场景是什么？
A4：它非常适合数学和逻辑问题解决、代码生成和调试、涉及视觉组件的数据分析，以及开发成本效益高的 AI 代理或应用程序，在这些应用中，效率和质量都至关重要。
Q5：O4-Mini 有什么局限性吗？
A5：是的，由于其推理深度，它可能具有更高的首词延迟，并且与规模更大的模型相比，可能会出现一些性能上的权衡，尤其是在高度细致的创意写作任务中。
