O4 Mini High
Red Neuronal
Modelo de razonamiento compacto de OpenAI con alto esfuerzo: o4-mini-high para código, matemáticas y tareas de ingeniería.
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 High?
o4-mini-high es el o4-mini de OpenAI con el parámetro reasoning_effort configurado en high: el mismo modelo compacto de la serie o, pero con una cadena de razonamiento más larga antes de responder. La apuesta de la serie o es la velocidad y la eficiencia computacional, por lo que obtienes un análisis detallado sin un modelo pesado. A través de BotHub, funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago con tarjetas rusas en rublos según el uso, y los tokens no utilizados no caducan. Otros modelos están disponibles en la misma ventana para comparar fácilmente, y una API compatible con OpenAI permite cambiar entre ellos sin reescribir la integración. Para equipos, ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites; los datos están cifrados con AES-GCM. Es útil para resolver problemas matemáticos o físicos de varios pasos, encontrar errores intermitentes, diseñar y refactorizar módulos, crear agentes con llamadas a funciones o ejecutar series de consultas analíticas.Preguntas frecuentes sobre O4 Mini High
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.
Es un modelo de razonamiento compacto de OpenAI con un contexto de 200,000 tokens. Es adecuado para tareas STEM, matemáticas y lógica, análisis y depuración de código, y análisis de documentos largos e imágenes. Es útil donde se requieren conclusiones paso a paso, no solo una respuesta rápida.
El límite de salida es de hasta 100,000 tokens por respuesta. Esto es suficiente para documentación extensa, un módulo de código grande, un análisis detallado de problemas o un informe analítico largo. Tenga en cuenta que el razonamiento del modelo también consume tokens.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado en nuestros datos. El modelo procesa la tarea internamente antes de dar el resultado, por lo que maneja mejor las matemáticas, las cadenas lógicas y la depuración de código, donde la secuencia de pasos es más importante que la velocidad.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puede conectarlo a herramientas externas, bases de datos y sus propios servicios a través de la API de BotHub compatible con OpenAI, y cambiar a otro modelo si es necesario sin reescribir la integración.
Además de texto, se aceptan imágenes y documentos, incluido el procesamiento nativo de archivos. Puede pedirle que analice una captura de pantalla, un diagrama, un gráfico o un PDF de varias páginas. El audio y el video no están marcados como formatos de entrada compatibles en nuestros datos.
Los modelos de OpenAI de esta generación están entrenados con datos multilingües y funcionan de manera confiable con textos en ruso: entienden consultas, analizan documentos y código con comentarios en ruso. La interfaz de BotHub y el pago con tarjetas en rublos están disponibles desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras.