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O

o1-mini-all

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Uso comercial
Resumen
Características
Precios
API

Technical Specifications of o1-mini-all

SpecificationDetails
Model IDo1-mini-all
Provider familyOpenAI o1-mini, exposed through CometAPI’s aggregated model catalog. (cometapi.com)
Model typeReasoning-focused large language model optimized for complex problem solving, especially STEM and coding tasks.
PositioningA faster, lower-cost variant of the original o1 reasoning line.
StrengthsMulti-step reasoning, mathematics, software engineering, structured problem decomposition, and analytical workflows.
Latency profileDesigned to be faster than larger reasoning models while preserving strong reasoning quality for technical use cases.
Cost profilePositioned as a more affordable reasoning option than larger flagship reasoning models.
Availability noteOpenAI’s public documentation describes o1-mini, while CometAPI lists o1-mini-all as its platform-specific model identifier. (cometapi.com)
Lifecycle noteOpenAI recommends newer small reasoning models such as o3-mini/o4-mini for some use cases, so developers should verify current platform availability before production rollout.

What is o1-mini-all

o1-mini-all is CometAPI’s platform identifier for access to the OpenAI o1-mini reasoning model family through a unified API layer. CometAPI’s model catalog explicitly lists o1-mini-all, while OpenAI’s own documentation describes the underlying family as o1-mini. (cometapi.com)

The underlying o1-mini model was introduced as a cost-efficient reasoning model built for hard problems that require multi-step thought, with especially strong performance in coding, mathematics, and other STEM-heavy tasks. OpenAI positions it as a faster and cheaper reasoning alternative to larger o1-class models.

In practice, o1-mini-all is best understood as a developer-facing endpoint for applications that need stronger reasoning than general-purpose chat models, but with better speed and cost efficiency than larger premium reasoning models. That makes it a practical option for code generation, technical assistants, logic-heavy workflows, math tutoring, and internal automation systems that benefit from deliberate reasoning behavior.

Main features of o1-mini-all

  • Reasoning-first design: Built for complex, multi-step problem solving rather than only fast conversational generation, making it suitable for analytical and technical tasks.
  • Strong STEM performance: OpenAI highlights its capabilities in mathematics, coding, and structured technical reasoning, where it approaches stronger flagship reasoning performance on some benchmarks.
  • Faster response profile: Compared with larger reasoning models, o1-mini is positioned for lower latency and quicker turnaround on hard prompts.
  • Lower-cost reasoning: The model is intended to provide more affordable access to reasoning workflows, which is useful for iterative development and higher-volume API workloads.
  • Useful for coding workflows: It is well suited for code explanation, debugging, algorithm design, test generation, and engineering Q&A.
  • Good fit for structured outputs: Because it is optimized for deliberate reasoning, it can be effective in stepwise business logic, classification with justification, and technical decision support when prompts are clearly structured. This is an inference based on the model’s documented reasoning orientation and developer use cases.
  • Aggregator-friendly access: CometAPI exposes this model through its own catalog, allowing teams to use a single integration pattern across multiple model providers. (cometapi.com)
  • Version-awareness recommended: Since OpenAI has documented newer successor mini reasoning models, teams should validate ongoing support, pricing, and migration plans when adopting o1-mini-all for long-term systems.

How to access and integrate o1-mini-all

Step 1: Sign Up for API Key

Sign up on CometAPI and generate your API key from the dashboard. After obtaining the key, store it securely and use it in the Authorization header for all requests.

Step 2: Send Requests to o1-mini-all API

Use CometAPI’s OpenAI-compatible API format and specify the model as o1-mini-all.

curl --request POST \
  --url https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer YOUR_COMETAPI_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "o1-mini-all",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Solve this step by step: Write a Python function for binary search."
      }
    ]
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

Parse the JSON response, read the generated content from the first completion choice, and validate the output against your application requirements. For production use, add retries, logging, schema checks, and prompt-based evaluation to verify quality, reasoning accuracy, and safety before downstream use.

Características para o1-mini-all

Explora las características clave de o1-mini-all, diseñado para mejorar el rendimiento y la usabilidad. Descubre cómo estas capacidades pueden beneficiar tus proyectos y mejorar la experiencia del usuario.

Precios para o1-mini-all

Explora precios competitivos para o1-mini-all, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo o1-mini-all puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.
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Código de ejemplo y API para o1-mini-all

Accede a código de muestra completo y recursos de API para o1-mini-all para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de o1-mini-all en tus proyectos.

Más modelos

G

Nano Banana 2

Entrada:$0.4/M
Salida:$2.4/M
Descripción general de capacidades principales: Resolución: Hasta 4K (4096×4096), a la par de Pro. Consistencia de imágenes de referencia: Hasta 14 imágenes de referencia (10 objetos + 4 personajes), manteniendo la consistencia de estilo y personajes. Relaciones de aspecto extremas: Nuevas relaciones 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 añadidas, adecuadas para imágenes largas, carteles y pancartas. Renderizado de texto: Generación de texto avanzada, adecuada para infografías y diseños de carteles de marketing. Mejora de búsqueda: Google Search + Image Search integrados. Fundamentación: Proceso de razonamiento incorporado; los prompts complejos se razonan antes de la generación.
A

Claude Opus 4.6

Entrada:$4/M
Salida:$20/M
Claude Opus 4.6 es el modelo de lenguaje grande de clase “Opus” de Anthropic, lanzado en febrero de 2026. Se posiciona como un caballo de batalla para el trabajo del conocimiento y los flujos de trabajo de investigación — mejorando el razonamiento en contextos extensos, la planificación en múltiples pasos, el uso de herramientas (incluidos flujos de trabajo de software basados en agentes) y tareas de uso de la computadora, como la generación automatizada de diapositivas y hojas de cálculo.
A

Claude Sonnet 4.6

Entrada:$2.4/M
Salida:$12/M
Claude Sonnet 4.6 es nuestro modelo Sonnet más capaz hasta la fecha. Es una actualización completa de las capacidades del modelo en programación, uso de computadoras, razonamiento con contexto largo, planificación de agentes, trabajo del conocimiento y diseño. Sonnet 4.6 también ofrece una ventana de contexto de 1M de tokens en beta.
O

GPT-5.4 nano

Entrada:$0.16/M
Salida:$1/M
GPT-5.4 nano está diseñado para tareas en las que la velocidad y el coste son primordiales, como la clasificación, la extracción de datos, la ordenación y los subagentes.
O

GPT-5.4 mini

Entrada:$0.6/M
Salida:$3.6/M
GPT-5.4 mini aporta las fortalezas de GPT-5.4 a un modelo más rápido y eficiente, diseñado para cargas de trabajo de alto volumen.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Próximamente
Entrada:$60/M
Salida:$240/M
Claude Mythos Preview es nuestro modelo de frontera más capaz hasta la fecha y muestra un salto notable en las puntuaciones en muchos benchmarks de evaluación en comparación con nuestro anterior modelo de frontera, Claude Opus 4.6.