o4-mini-high

Red Neuronal

ChatGPT o4 Mini High es un modelo que opera en un modo de 'esfuerzo de razonamiento' mejorado para mejorar la precisión y profundidad del análisis. Es ideal para tareas que requieren inferencias lógicas estrictas y procesos complejos de múltiples pasos. Es particularmente útil en programación, investigación académica, así como en aplicaciones corporativas y profesionales.

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o4-mini-high
100 000

Longitud máxima de respuesta

(en tokens)

200 000

Tamaño del contexto

(en tokens)

1,24 $

Costo del prompt

(por 1M tokens)

4,95 $

Costo de la respuesta

(por 1M tokens)

0 $

Prompt de imagen

(por 1K tokens)

*Precios al usar la API.
Overview
Providers
API
bothub
BotHub: Try chat GPT for freebot

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Proveedores o4-mini-highEn Bothub puedes elegir tus propios proveedores para las solicitudes. Si no has hecho una selección, encontraremos automáticamente proveedores adecuados que puedan manejar el tamaño y los parámetros de tu solicitud.
Code example and API for o4-mini-highWe offer full access to the OpenAI API through our service. All our endpoints fully comply with OpenAI endpoints and can be used both with plugins and when developing your own software through the SDK.Create API key
Javascript
Python
Curl
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
  apiKey: '<your bothub access token>',
  baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});


// Sync - Text generation 

async function main() {
  const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
    model: 'o4-mini-high',
  });
} 

// Async - Text generation 

async function main() {
  const stream = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
    model: 'o4-mini-high',
    stream: true
  });

  for await (const chunk of stream) {
    const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
  }
} 
main();
illustaration

Cómo funciona o4-mini-high?

El modelo o4 Mini High realiza pruebas de hipótesis más sutiles, deliberación sobre la llamada de herramientas y verificación de resultados intermedios mediante recursos computacionales adicionales y tiempo de salida. En modo 'high', puede superar al o4-mini estándar en un 10-15% en precisión, pero con un retraso de respuesta del 20-30%.