O4 Mini Batch
Réseau Neuronal
O4 Mini Batch est un modèle de raisonnement compact d'OpenAI avec prise en charge des outils et saisie multimodale via l'API o4 mini.
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 Batch?
O4 Mini Batch est un modèle compact de la série o d'OpenAI, axé sur le raisonnement rapide et économique. Il prend en charge l'appel d'outils, accepte les entrées multimodales et gère les scénarios d'agents où la réponse se construit en plusieurs étapes et appels de fonctions. Le mode batch est idéal pour envoyer des requêtes en flux et récupérer les résultats plus tard. Via BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles à l'usage, et les jetons non utilisés n'expirent pas. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles : comparez facilement les réponses, et l'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises, des contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites sont disponibles. Utile aux développeurs pour les agents, aux analystes pour l'analyse étape par étape, aux équipes produit pour le traitement par lots, et pour les tâches mixtes texte-image.Questions fréquentes sur O4 Mini Batch
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:batch est un modèle de raisonnement compact d'OpenAI. Il est adapté là où l'analyse logique est nécessaire : mathématiques et STEM, analyse et refactorisation de code, débogage, travail sur documents. Il accepte en entrée du texte, des images et des documents, et son contexte de 200 000 jetons permet de traiter des matériaux volumineux.
La limite de sortie est de 100 000 jetons par réponse. C'est largement suffisant pour un grand module de code, une analyse technique détaillée ou un rapport complet. Notez qu'une partie du budget est utilisée par le modèle pour son raisonnement interne avant de formuler le résultat final.
Oui, c'est une capacité confirmée. Le modèle construit d'abord une chaîne de raisonnement : il décompose la tâche en étapes, vérifie les conclusions intermédiaires, puis répond. Il excelle donc dans les mathématiques, les problèmes logiques et l'analyse de code, où la séquence des étapes est plus importante que la vitesse.
Oui, l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle peut être intégré à des agents, connecté à des services externes et fournir une réponse prévisible selon un schéma défini. Sur BotHub, tout fonctionne via une API compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents : oui. Envoyez une capture d'écran, un schéma, un graphique ou un fichier et demandez d'en analyser le contenu. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo, comptez donc principalement sur le texte, les images et les documents comme formats d'entrée.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les langues, il est donc préférable de tester le modèle avec vos propres requêtes. Vous ne payez que pour les jetons réellement consommés, sans abonnement, et ils n'expirent pas. L'accès est ouvert sans VPN ni carte étrangère, le paiement est possible avec des cartes russes.