API de O4-Mini

La API O4-mini está diseñada para ofrecer un alto rendimiento en tareas como matemáticas, codificación, ciencia y razonamiento visual, manteniendo la eficiencia y la accesibilidad.

Descripción general

El elemento o4-mini Forma parte de la serie o de OpenAI, una familia de modelos entrenados para deliberar antes de responder, lo que resulta en respuestas de mayor calidad para consultas complejas. Destaca por su capacidad para integrar herramientas como la navegación web, la ejecución de código Python, el procesamiento y la generación de imágenes, lo que le permite abordar problemas de varios pasos con un nivel de autonomía similar al de un agente.

Características principales del o4-mini

• Razonamiento visualEl o4-mini puede procesar y razonar con imágenes, incluyendo imágenes de baja calidad como fotos o bocetos borrosos. Puede manipular imágenes (p. ej., rotarlas o hacer zoom) para facilitar tareas como la interpretación de diagramas o figuras científicas.
• Integración de herramientas:Tiene acceso completo a las herramientas de ChatGPT, incluida la búsqueda web, el análisis de archivos con Python y la generación de imágenes, lo que lo hace versátil para flujos de trabajo complejos.
• Naturalidad conversacionalEl modelo muestra un mejor seguimiento de instrucciones y puede hacer referencia a conversaciones pasadas, lo que mejora su usabilidad en entornos interactivos.
• Eficiencia y escalabilidadOptimizado para consultas de gran volumen, o4-mini admite límites de uso más altos que o3, ideal para aplicaciones del mundo real.
• RentabilidadCon un precio de 1.10 para la entrada y 4.40 para la salida por millón de tokens, ofrece un equilibrio competitivo entre velocidad, costo y rendimiento.

Detalles técnicos o4-mini

Arquitectura y formación de modelos

• Tamaño y eficienciaComo modelo más pequeño en comparación con el o3, el o4-mini está diseñado para la eficiencia, priorizando la velocidad y el costo sin comprometer el rendimiento.
• Enfoque de entrenamiento:Utiliza aprendizaje de refuerzo a gran escala, siguiendo la tendencia en la que mayores recursos computacionales mejoran el rendimiento del modelo.
• Capacidades APIAdmite la llamada a funciones para herramientas personalizadas y es accesible a través de las API de Finalización de Chat y Respuestas. Las futuras actualizaciones incluirán herramientas integradas como búsqueda web, búsqueda de archivos e intérprete de código.

Seguridad y preparación

• Protocolos de seguridad:o4-mini se ha sometido a rigurosas pruebas de estrés según el programa de seguridad de OpenAI y se evalúa utilizando el Marco de preparación actualizado.
• Mitigación de Riesgo:Está por debajo del umbral de riesgo “Alto” ​​en áreas como riesgos biológicos/químicos, ciberseguridad y autosuperación de la IA, con una precisión de señalización de aproximadamente el 99 % para conversaciones sobre riesgos biológicos durante el trabajo en equipo.
• TransparenciaOpenAI proporciona una tarjeta de sistema detallada que describe las métricas de seguridad y rendimiento.

Rendimiento de referencia

El o4-mini ha demostrado un rendimiento excepcional en diversas pruebas de rendimiento, demostrando su versatilidad y robustez. La siguiente tabla resume sus resultados:

Ejemplo de escenarios de aplicación

1. Llamada de función para herramientas personalizadas

o4-mini admite la llamada de funciones para integrar herramientas personalizadas, como búsqueda web y ejecución de Python para análisis de datos:

{  
"model": "o4-mini",  
"messages": ,  
"tools":   
}  
}  
},  
{  
"type": "function",  
"function": {  
"name": "python",  
"description": "Execute Python code",  
"parameters": {  
"type": "object",  
"properties": {  
"code": {"type": "string", "description": "The Python code to execute"}  
},  
"required":   
}  
}  
}  
],  
"tool_choice": "auto"  
}

• Flujo de trabajo: o4-mini busca datos de uso de energía, los analiza con Python y puede generar resultados visuales como gráficos.
• Acceso: Disponible a través de la API de CometAPI, sin necesidad de verificación de la organización (Verificación de API).

2. Integración con Codex CLI

o4 mini es compatible con Codex CLI, un agente de codificación de código abierto que se ejecuta localmente en terminales y al que se puede acceder en GitHubEsta herramienta simplifica la conexión de o4-mini a tareas de codificación local, con soporte para GPT-4.1 planificado próximamente.

Vea también API GPT-4.1 y API de O3.

Como llamar o4-mini API de CometAPI

o4-mini Precios de API en CometAPI: 20 % de descuento sobre el precio oficial.

• Tokens de entrada: $0.88/M tokens
• Tokens de salida: $3.52/M tokens

Pasos requeridos

• Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
• Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.
• Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/

Métodos de uso

1. Seleccione la opción "o4-mini/ o4-mini-2025-04-16Punto final para enviar la solicitud de API y configurar el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece la prueba de Apifox para su comodidad.
2. Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
3. Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
4. . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.

Para obtener información sobre el modelo publicado en Comet API, consulte https://api.cometapi.com/new-model.

Para obtener información sobre el precio del modelo en Comet API, consulte https://api.cometapi.com/pricing.

Ejemplo de uso de API

Los desarrolladores pueden interactuar con o4-mini A través de la API de CometAPI, lo que permite la integración con diversas aplicaciones. A continuación, se muestra un ejemplo de Python:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
    api_key="<YOUR_API_KEY>",    
)

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="o4-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain the concept of quantum entanglement."}
    ]
)

print(response)

Este script envía un mensaje al o4-mini modela e imprime la respuesta generada, demostrando cómo utilizarla o4-mini para explicaciones complejas.