GPT-4o mini Search Preview

Tekniske spesifikasjoner for gpt-4o-mini-search-preview

Hva er gpt-4o-mini-search-preview?

gpt-4o-mini-search-preview er en kompakt multimodal modell i GPT-4o-familien bygget for søkesentrerte opplevelser og gjenfinningsforsterkede applikasjoner. Den egner seg godt for systemer som må tolke brukerintensjon, omskrive eller dekomponere spørringer, syntetisere konsise svar fra innhentet informasjon, og støtte forankrede arbeidsflyter gjennom integrasjon med eksternt søk.

Fordi den aksepterer både tekst- og bildeforsendelser, kan modellen bidra i bredere oppdagelses- og assistanseopplevelser utover vanlig tekstsøk. Den er spesielt nyttig i applikasjoner der rask spørringsforståelse, kontrollert responsformatering og verktøyaktivert orkestrering er viktigere enn langformgenerering. Vanlige eksempler inkluderer kundevendte søkeassistenter, interne kunnskapsassistenter, produktoppdagelsesflyter og gjenfinningspipeliner som avhenger av spørringsklassifisering, rangeringsassistanse og svargenerering.

Hovedfunksjoner i gpt-4o-mini-search-preview

• Søkeorientert resonnering: Hjelper med å tolke tvetydig brukerintensjon, omformulere spørringer og støtte gjenfinningsfokuserte interaksjoner.
• Multimodal inndata-støtte: Godtar både tekst- og bildeinndata, noe som muliggjør rikere søke- og oppdagelsesarbeidsflyter.
• Konsis svarsyntese: Produserer korte, nyttige oppsummeringer og direkte svar som passer en søkeorientert UX.
• Klar for verktøyintegrasjon: Fungerer effektivt med funksjonskall og eksterne verktøy for søk, surfing og RAG-orkestrering.
• Kompatibel med strukturerte utdata: Kan generere svar i organiserte formater som JSON for nedstrøms systemer.
• Instruksjonsoppfølging: Håndterer veiledede forespørsler pålitelig for klassifisering, ruting, uttrekk og svarformatering.
• Støtte for kunnskapsbase-QA: Passer godt i systemer som først henter dokumenter og deretter ber modellen gi forankrede svar.
• E-handel og katalogoppdagelse: Nyttig for å tolke handleintensjon, finjustere filtre og forbedre interaksjoner i produktsøk.
• Hjelp til rangering og ruting: Kan hjelpe med å klassifisere spørringer og forberede dem for gjenfinning, rangering eller arbeidsflytforgreningslogikk.
• Effektiv utrullingsprofil: Som en kompakt modell passer den for skalerbare, kostnadsbevisste integrasjoner som fortsatt trenger multimodal og verktøybevisst atferd.

Slik får du tilgang til og integrerer gpt-4o-mini-search-preview

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

For å komme i gang, opprett en konto hos CometAPI og generer API-nøkkelen din fra dashbordet. Deretter lagrer du nøkkelen sikkert og bruker den i Authorization-headeren for alle forespørsler.

Trinn 2: Send forespørsler til gpt-4o-mini-search-preview-API-et

Bruk CometAPIs OpenAI-kompatible endepunkt og spesifiser modellen som gpt-4o-mini-search-preview.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini-search-preview",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Summarize the main intent behind this search query: best running shoes for flat feet"
      }
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_API_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini-search-preview",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize the main intent behind this search query: best running shoes for flat feet"
        }
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Analyser modellutdataene i applikasjonen din og, ved behov, kjed dem sammen med gjenfinning, omrangering (reranking) eller verifiseringssteg. For produksjonssøk og RAG-systemer er det god praksis å validere utdata mot pålitelige kilder og logge svar for kvalitetsoppfølging.