O4 Mini High
нейросеть
Компактная рассуждающая модель OpenAI с высоким уровнем усилия рассуждений: o4-mini-high для кода, математики и инженерных задач.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает O4 Mini High?
o4-mini-high — это o4-mini от OpenAI с параметром reasoning_effort, выставленным на high: та же компактная модель серии o, но с более длинной цепочкой рассуждений перед ответом. Ставка серии o — скорость и экономичность вычислений, поэтому развёрнутый разбор задачи вы получаете без тяжёлой модели под капотом. Через BotHub она работает без VPN и зарубежной карты: оплата российскими картами в рублях по факту использования, а неизрасходованные токены не сгорают. Рядом в одном окне открыты остальные модели, так что один и тот же запрос легко сравнить, а единый OpenAI-совместимый API позволяет переключаться между ними, не переписывая интеграцию. Для команд доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами, а данные шифруются по AES-GCM. Пригодится, когда нужно разобрать многошаговую задачу по математике или физике, найти причину плавающего бага, спроектировать и отрефакторить модуль, собрать агента с вызовом функций или прогнать серию однотипных аналитических запросов.Частые вопросы о O4 Mini High
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это компактная рассуждающая модель OpenAI с контекстом 200 000 токенов. Она подходит для STEM-задач, математики и логики, разбора кода и его отладки, анализа длинных документов и изображений. Удобна там, где нужны пошаговые выводы, а не просто быстрый ответ.
Лимит вывода составляет до 100 000 токенов за один ответ. Этого хватает на объёмную документацию, крупный модуль кода, подробный разбор задачи с выкладками или длинный аналитический отчёт. Учитывайте, что рассуждения модели тоже расходуют токены.
Да, рассуждения перед ответом подтверждены в наших данных. Модель сначала прорабатывает задачу внутри себя, а затем выдаёт результат, поэтому лучше справляется с математикой, логическими цепочками и отладкой кода, где важна последовательность шагов, а не скорость.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод в JSON. Вы можете подключать её к внешним инструментам, базам и собственным сервисам через единый OpenAI-совместимый API BotHub и при необходимости переключаться на другую модель без переписывания интеграции.
На вход, помимо текста, принимаются изображения и документы, включая нативную обработку файлов. Вы можете попросить разобрать скриншот, схему, график или многостраничный PDF. Аудио и видео в наших данных как поддерживаемые форматы ввода не отмечены.
Модели OpenAI этого поколения обучены на многоязычных данных и уверенно работают с русскоязычными текстами: понимают запросы, разбирают документы и код с русскими комментариями. Интерфейс BotHub и оплата рублёвыми картами доступны из России без VPN и зарубежной карты.