O4 Mini
Red Neuronal
O4 Mini es un modelo de razonamiento compacto de OpenAI: o4-mini para código, lógica y tareas con llamadas a herramientas.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona O4 Mini?
O4 Mini es un modelo compacto de la serie o de OpenAI, diseñado para un razonamiento rápido paso a paso con un funcionamiento eficiente, entrada multimodal y soporte para herramientas. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: recargas el saldo con una tarjeta rusa en rublos y pagas por uso real, por los tokens consumidos, que no caducan. Junto a él, en una misma ventana, hay más de 250 otras redes neuronales, por lo que puedes comparar la respuesta de o4-mini con otro modelo al instante; una API única compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración. La correspondencia está cifrada con AES-GCM, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas y un panel de administración con límites. Para un desarrollador, o4-mini ayuda a analizar código desconocido, encontrar la causa de un error y crear pruebas. Para un analista, permite realizar cálculos de varios pasos y verificar la lógica de los resultados. Quienes construyen agentes encontrarán útil la llamada a funciones: el modelo decide por sí mismo cuándo recurrir a la búsqueda, a la calculadora o a su servicio. Y para un equipo de producto, es ideal como capa rápida para flujos de solicitudes repetitivas.Preguntas frecuentes sobre O4 Mini
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
o4-mini es un modelo de razonamiento de OpenAI con un contexto de 200 000 tokens. Es adecuado para trabajar con código: análisis, depuración y refactorización, para tareas STEM, análisis de documentos e imágenes, así como para escenarios de agentes con llamadas a herramientas. Acepta texto, documentos e imágenes como entrada.
Según nuestros datos, la salida máxima es de 100 000 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un módulo de código extenso, un análisis técnico detallado o un documento largo completo. Si la tarea es aún mayor, divídala en partes y continúe en el mismo diálogo.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado. El modelo construye una cadena interna de pasos y solo entonces entrega el resultado; esto es notable en matemáticas, lógica y depuración de varios pasos. Los tokens de razonamiento se pagan por uso, sin suscripción, y el saldo no utilizado no caduca.
Sí, o4-mini admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto permite conectarlo a sus servicios, bases de datos y agentes a través de la API única compatible con OpenAI de BotHub; cambiar a otro modelo no requerirá reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: el modelo acepta imágenes y archivos, incluidos documentos de forma nativa, por lo que puede pedirle que analice una captura de pantalla, un esquema o un informe. El audio y el video no están marcados como formatos de entrada en nuestros datos.
No tenemos datos sobre los idiomas de los prompts y las respuestas, por lo que es mejor que haga la evaluación usted mismo: abra o4-mini en BotHub y pruébelo con su tarea real. Acceso desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, pago con tarjetas rusas, y otras modelos al lado para comparar.