O4 Mini Batch
Red Neuronal
O4 Mini Batch es un modelo de razonamiento compacto de OpenAI con soporte para herramientas y entrada multimodal en la API o4 mini.
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 Batch?
O4 Mini Batch es un modelo compacto de la serie o de OpenAI, diseñado para el razonamiento rápido y eficiente. Admite llamadas a herramientas, entrada multimodal y escenarios de agentes donde la respuesta se construye en varios pasos y llamadas a funciones. El modo por lotes es ideal para enviar solicitudes en flujo y obtener resultados más tarde. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos por tokens consumidos y los tokens no utilizados no caducan. En la misma ventana hay más de 250 redes neuronales: es fácil comparar respuestas, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los chats están cifrados con AES-GCM; para empresas, ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil para desarrolladores (agentes y cadenas de funciones), analistas (análisis paso a paso de datos e hipótesis), equipos de producto (procesamiento masivo de solicitudes) y para quienes trabajan con contenido mixto (texto e imágenes en una sola solicitud).Preguntas frecuentes sobre O4 Mini Batch
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:batch es un modelo de razonamiento compacto de OpenAI. Es adecuado donde se requiere análisis lógico: matemáticas y STEM, análisis y refactorización de código, depuración y trabajo con documentos. Acepta texto, imágenes y documentos, y su contexto de 200 000 tokens permite manejar materiales extensos.
El límite de salida es de 100 000 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un módulo de código grande, un análisis técnico detallado o un informe completo. Tenga en cuenta que el modelo utiliza parte del presupuesto para razonamientos internos antes de formular el resultado final.
Sí, es una capacidad confirmada. El modelo construye primero una cadena de razonamiento: desglosa la tarea en pasos, verifica las conclusiones intermedias y solo entonces responde. Por eso maneja con confianza matemáticas, problemas lógicos y análisis de código, donde la secuencia de pasos es más importante que la velocidad.
Sí, se admiten llamadas a funciones (function calling) y salida JSON estructurada. El modelo puede integrarse en agentes, conectarse a servicios externos y obtener respuestas predecibles según un esquema definido. En BotHub, todo funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: envíe una captura de pantalla, esquema, gráfico o archivo y pida analizar el contenido. No tenemos información sobre audio y video, así que cuente principalmente con texto, imágenes y documentos como formatos de entrada principales.
No tenemos datos específicos sobre idiomas, por lo que lo más fiable es probar el modelo con sus propias consultas. Solo paga por los tokens realmente consumidos, sin suscripción, y no caducan. El acceso está abierto sin VPN ni tarjetas extranjeras, y el pago se realiza con tarjetas rusas.