O4 Mini Batch
Rede Neural
O4 Mini Batch é um modelo de raciocínio compacto da OpenAI com suporte a ferramentas e entrada multimodal na API o4 mini.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona O4 Mini Batch?
O4 Mini Batch é um modelo compacto da série o da OpenAI, focado em raciocínio com operação rápida e econômica. Ele suporta chamadas de ferramentas, aceita entrada multimodal e lida com cenários de agentes onde a resposta é composta por várias etapas e chamadas de função. O modo em lote é ideal para quando é conveniente enviar solicitações em fluxo e recuperar o resultado mais tarde. Através do BotHub, o modelo está acessível sem VPN ou cartões estrangeiros, o pagamento é feito em rublos pelo uso real de tokens, e os tokens não utilizados não expiram. Na mesma janela, há mais de 250 redes neurais: as respostas são fáceis de comparar, e uma API única compatível com OpenAI permite trocar de modelo em um sistema multimodelo sem reescrever a integração; as conversas são criptografadas via AES-GCM, e para empresas estão disponíveis contratos, faturas, EDI e um painel administrativo com limites. Para desenvolvedores, este modelo é útil para agentes e cadeias de chamadas de função; para analistas, para análise passo a passo de dados e hipóteses; para equipes de produto, para processamento em massa de solicitações semelhantes; e para quem trabalha com conteúdo misto, para tarefas onde texto e imagem chegam na mesma solicitação.Perguntas frequentes sobre O4 Mini Batch
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O4-mini:batch é um modelo de raciocínio compacto da OpenAI. É adequado onde a análise lógica é necessária: matemática e STEM, análise e refatoração de código, depuração, trabalho com documentos. Aceita texto, imagens e documentos como entrada, e o contexto de 200.000 tokens permite trabalhar com materiais volumosos.
O limite de saída é de 100.000 tokens por resposta. Isso é mais do que suficiente para um grande módulo de código, uma análise técnica detalhada ou um relatório completo. Lembre-se de que o modelo gasta parte do orçamento em raciocínio interno antes de formular o resultado final.
Sim, esta é uma capacidade confirmada. O modelo primeiro constrói uma cadeia de raciocínio: divide a tarefa em etapas, verifica as conclusões intermediárias e só então responde. Por isso, ele lida com confiança com matemática, problemas lógicos e análise de código de terceiros, onde a sequência de etapas é mais importante que a velocidade.
Sim, chamadas de função (function calling) e saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser incorporado em agentes, conectado a serviços externos e fornecer uma resposta previsível de acordo com um esquema definido. No BotHub, tudo funciona através de uma API única compatível com OpenAI, portanto, você pode trocar de modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos, sim: envie uma captura de tela, diagrama, gráfico ou arquivo e peça para analisar o conteúdo. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, conte principalmente com texto, imagens e documentos como os principais formatos de entrada.
Não temos dados específicos sobre idiomas, portanto, a maneira mais confiável é testar o modelo com suas próprias solicitações. Você paga apenas pelos tokens efetivamente consumidos, sem assinatura, e eles não expiram. O acesso está aberto sem VPN ou cartões estrangeiros, e o pagamento é feito com cartões russos.