O4 Mini
Réseau Neuronal
O4 Mini est un modèle de raisonnement compact d'OpenAI : o4-mini pour le code, la logique et les tâches avec appel d'outils.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche O4 Mini?
O4 Mini est un modèle compact de la série o d'OpenAI, conçu pour un raisonnement rapide étape par étape avec une efficacité économique, doté d'une entrée multimodale et de la prise en charge des outils. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous rechargez votre solde en roubles et payez à l'usage, pour les jetons réellement consommés, qui n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux neuronaux sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de comparer immédiatement la réponse de o4-mini. L'API unique compatible OpenAI permet de basculer entre eux sans réécrire l'intégration ; les conversations sont chiffrées en AES-GCM, et les entreprises bénéficient d'un contrat, d'une facture et d'un panneau d'administration. Pour les développeurs, o4-mini aide à analyser du code, trouver des bugs et créer des tests. Pour les analystes, il permet d'effectuer des calculs complexes. Pour ceux qui créent des agents, l'appel de fonctions est utile : le modèle décide lui-même quand utiliser la recherche, la calculatrice ou votre service. Pour les équipes produit, c'est une couche rapide pour traiter des flux de requêtes.Questions fréquentes sur O4 Mini
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
o4-mini est un modèle de raisonnement d'OpenAI avec un contexte de 200 000 jetons. Il est adapté au travail sur le code : analyse, débogage et refactorisation, aux tâches STEM, à l'analyse de documents et d'images, ainsi qu'aux scénarios d'agents avec appel d'outils. Il accepte du texte, des documents et des images en entrée.
Selon nos données, la sortie maximale est de 100 000 jetons par réponse. Cela suffit pour un module de code volumineux, une analyse technique détaillée ou un long document complet. Si la tâche est plus importante, divisez-la en parties et continuez dans la même conversation.
Oui, le raisonnement avant la réponse est confirmé. Le modèle construit une chaîne interne d'étapes avant de fournir le résultat — c'est visible en mathématiques, en logique et lors du débogage multi-étapes. Les jetons de raisonnement sont payés à l'usage, sans abonnement, et le solde inutilisé n'expire pas.
Oui, o4-mini prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Cela permet de le connecter à vos services, bases de données et agents via l'API unique compatible OpenAI de BotHub — passer à un autre modèle ne nécessitera pas de réécrire l'intégration.
Images et documents — oui : le modèle accepte des images et des fichiers, y compris des documents natifs, vous pouvez donc demander d'analyser une capture d'écran, un schéma ou un rapport. L'audio et la vidéo en tant que formats d'entrée ne sont pas mentionnés dans nos données.
Nous n'avons pas de données sur les langues des prompts et des réponses, il est donc préférable de faire l'évaluation vous-même : ouvrez o4-mini sur BotHub et testez-le sur votre tâche réelle. Accès sans VPN, paiement par cartes bancaires, et d'autres modèles sont disponibles à côté pour comparaison.