Em abril de 2025, o cenário da inteligência artificial testemunhou avanços significativos com o lançamento dos modelos o4-mini da OpenAI e Gemini 2.5 Flash do Google. Ambos os modelos visam oferecer alto desempenho, otimizando velocidade e custo-benefício. Este artigo apresenta uma comparação abrangente desses dois modelos, examinando suas capacidades, métricas de desempenho e adequação a diversas aplicações.
Visão geral do modelo
OpenAI o4-mini: Eficiência e versatilidade
A OpenAI afirma que o o4-mini foi criado a partir do mesmo material de pesquisa do o3, depois aparado e esparsado "para cargas de trabalho de velocidade crítica que ainda exigem uma cadeia de pensamento". Internamente, pretendia-se que fosse o nível de orçamento do GPT-5, mas números de referência robustos persuadiram a empresa a lançá-lo antecipadamente como uma SKU independente. Sob o Quadro de Preparação atualizado, o o4-mini passou pelos portões de segurança para o lançamento público.
Lançado em 16 de abril de 2025, o o4-mini da OpenAI foi projetado para oferecer alto desempenho com velocidade e eficiência aprimoradas em relação ao seu tamanho e custo. Os principais recursos incluem:
- Raciocínio Multimodal:A capacidade de integrar entradas visuais, como esboços ou quadros brancos, em processos de raciocínio.
- Integração de ferramentas: Uso contínuo das ferramentas do ChatGPT, incluindo navegação na web, execução de Python, análise e geração de imagens e interpretação de arquivos.
- Acessibilidade: Disponível para usuários do ChatGPT Plus, Pro e Team em várias versões, com modelos mais antigos como o o1 sendo descontinuados.
Google Gemini 2.5 Flash: Inteligência personalizável
A OpenAI afirma que o o4-mini foi criado a partir do mesmo material de pesquisa do o3, depois aparado e esparsado "para cargas de trabalho de velocidade crítica que ainda exigem uma cadeia de pensamento". Internamente, pretendia-se que fosse o nível de orçamento do GPT-5, mas números de referência robustos persuadiram a empresa a lançá-lo antecipadamente como uma SKU independente. Sob o Quadro de Preparação atualizado, o o4-mini passou pelos portões de segurança para o lançamento público.
O Gemini 2.5 Flash do Google apresenta uma nova ferramenta de "orçamento de pensamento", permitindo que os desenvolvedores controlem o raciocínio computacional que a IA utiliza para diferentes tarefas. Os destaques incluem:
- Controle de Raciocínio: Os desenvolvedores podem ajustar as respostas da IA, equilibrando qualidade, custo e latência de resposta.
- Capacidades multimodais: Suporta entradas como imagens, vídeo e áudio, com saídas incluindo imagens geradas nativamente e áudio multilíngue de texto para fala.
- Uso da ferramenta: Capacidade de chamar ferramentas como a Pesquisa Google, executar código e utilizar funções definidas pelo usuário de terceiros.
O que desencadeou a cadência de liberação comprimida?
Evento de imprensa da OpenAI de 16 de abril revelado o3 (seu maior modelo de raciocínio público) e o menor o4-mini Construído a partir da mesma pesquisa subjacente, mas com redução de latência e custo. A empresa classificou explicitamente o o4-mini como "a melhor relação custo-benefício para tarefas de codificação, matemática e multimodais". Apenas quatro dias depois, o Google respondeu com Gemini 2.5 Flash, descrevendo-o como um “mecanismo de raciocínio híbrido” que herda as habilidades de cadeia de pensamento do Gemini 2.5, mas pode ser reduzido a velocidades próximas às de um tokenizador.
Por que “discar um orçamento de raciocínio” de repente se tornou uma prioridade?
Ambos os fornecedores enfrentam a mesma física: a inferência no estilo de cadeia de pensamento destrói as operações de ponto flutuante, o que, por sua vez, aumenta os custos de inferência em GPUs e TPUs. Ao permitir que os desenvolvedores escolham quando Para invocar o raciocínio profundo, a OpenAI e o Google esperam expandir mercados endereçáveis — de chatbots a aplicativos móveis sensíveis à latência — sem subsidiar contas exorbitantes de GPU. Os engenheiros do Google chamam explicitamente esse controle deslizante de "orçamento pensante", observando que "consultas diferentes exigem diferentes níveis de raciocínio".
Benchmarks e precisão no mundo real — quem ganha?
Histórias de referência:
- Sobre a matemática do AIME 2025, o4-mini registra 92.7% de precisão, a melhor pontuação B abaixo de 30 até o momento.
- No BIG-bench-Lite, Gemini 2.5 Flash O THINK 4 está atrás do Gemini 2.5 Pro por ~4 pontos, mas lidera o Gemini 2.0 Flash por 5–7.
- Codificação HumanEval: o4‑mini pontua 67%, superando o Flash em 6 pp em computação comparável.
Disputa multimodal: …mas os testes holísticos complicam o cenário
Ambos os modelos são nativamente multimodais: o o4-mini usa o mesmo front-end de visão que o o3, suportando imagens de até 2 px no lado longo; o Gemini 048 Flash usa o DeepMind Torre da Percepção e incorpora os tokenizadores de áudio introduzidos com o Gemini 1.5. Testes de laboratório independentes no MIT-IBM Watson indicam que o o4-mini responde a perguntas de raciocínio visual 18% mais rápido do que o Gemini 2.5 Flash em tamanhos de lote equivalentes, pontuando dentro da margem de erro no MMMU. No entanto, a compreensão de áudio do Gemini permanece mais forte, mantendo uma estreita vantagem de 2 BLEU no teste LibriSpeech-other.
O teste de estresse multimodal do MIT-IBM mostra que o o4-mini responde a enigmas baseados em imagens 18% mais rápido, mas o Gemini 2.5 Flash traduz áudio com ruído 2 pontos BLEU melhor no LibriSpeech. Os engenheiros, portanto, escolhem com base na modalidade — código e visão favorecem o o4-mini, assistentes de voz preferem Flash.
- OpenAI o4-mini: Excelente na integração de informações visuais ao raciocínio, aprimorando tarefas como análise e geração de imagens.
- Gêmeos 2.5 Flash: Suporta uma gama mais ampla de entradas e saídas, incluindo vídeo e áudio, e oferece funcionalidades multilíngues de conversão de texto em fala.
Arquitetura: Mistura Esparsa ou Torre Híbrida?
Como o o4‑mini comprime a potência em 30 parâmetros B?
- Roteador MoE esparso. Apenas ~12% dos especialistas disparam em rápido modo, limitando FLOPs; afiado modo desbloqueia o gráfico de roteamento completo.
- Reutilização do Vision Front-End. Ele reutiliza o codificador de imagem do o3, de modo que as respostas visuais compartilham pesos com o modelo maior, preservando a precisão e permanecendo pequenas.
- Compressão de contexto adaptável. Entradas acima de 16 mil tokens são projetadas linearmente; a atenção de longo alcance é reintroduzida somente quando a confiança no roteamento cai.
O que torna o Gemini 2.5 Flash “híbrido”?
- Torre de Percepção + Decodificador de Luz. O Flash mantém a pilha de percepção multimodal do Gemini 2.5, mas insere um decodificador mais leve, reduzindo pela metade os FLOPs no THINK 0.
- NÍVEL_DE_PENSAMENTO 0–4. Um único número inteiro controla a largura da cabeça de atenção, a retenção de ativação intermediária e a ativação do uso de ferramentas. O nível 4 espelha o Gemini 2.5 Pro; o nível 0 se comporta como um gerador de texto rápido.
- Decodificação especulativa em camadas. Em níveis baixos de THINK, metade das camadas são executadas especulativamente em caches de CPU antes da confirmação do TPU, recuperando a velocidade perdida em inicializações a frio sem servidor.
Eficiência e Gestão de Custos
OpenAI o4-mini
O o4-mini da OpenAI é otimizado para desempenho, mantendo a relação custo-benefício. Está disponível para usuários do ChatGPT Plus, Pro e Team, oferecendo acesso a recursos avançados sem custos adicionais significativos.
Google Gemini 2.5 Flash
O Gemini 2.5 Flash apresenta o recurso "orçamento de pensamento", permitindo que os desenvolvedores ajustem a profundidade de raciocínio da IA com base nos requisitos da tarefa. Isso permite melhor controle sobre os recursos e custos computacionais.
Preços de nuvem no mundo real
o4‑mini ganha em custo bruto em profundidade rasa; Flash oferece granularidade mais fina se você precisar de mais de dois passos no dial.
| Modelo e Modo | Custo de tokens $/1k (22 de abril de 2025) | Latência mediana (tokens/s) | Notas |
| o4‑mini rápido | 0.0008 | 11 | Especialistas esparsos 10% FLOPs |
| o4‑mini sustenido | 0.0015 | 5 | Roteador completo ligado |
| Flash PENSE 0 | 0.0009 | 12 | Atenção cabeças desabaram |
| Flash PENSE 4 | 0.002 | 4 | Raciocínio completo, uso de ferramentas em |
Integração e Acessibilidade
- Copiloto do GitHub já lançou o o4‑mini para todos os níveis; as empresas podem alternar por espaço de trabalho.
- Fichas personalizadas: o4‑mini fast cabe em uma única placa Nvidia L40S de 48 GB; o Gemini 2.5 Flash THINK 0 pode ser executado em uma fatia TPU‑v32e de 5 GB, permitindo que startups implantem por <US$ 0.05/k solicitações.
- Espaço de trabalho do Google anunciou o Gemini 2.5 Flash nos painéis laterais do Docs e no modo “Resposta rápida” do aplicativo Gemini para Android, onde o THINK 0 é o padrão. Os complementos do Docs podem solicitar até o THINK 3.
- Estúdio Vertex AI expõe um controle deslizante de IU de 0 a 4, registrando economias de FLOP para cada solicitação.
OpenAI o4-mini
O modelo o4-mini é integrado ao ecossistema ChatGPT, proporcionando aos usuários acesso direto a diversas ferramentas e funcionalidades. Essa integração facilita tarefas como codificação, análise de dados e criação de conteúdo.
Google Gemini 2.5 Flash
O Gemini 2.5 Flash está disponível nas plataformas AI Studio e Vertex AI do Google. Ele foi projetado para desenvolvedores e empresas, oferecendo escalabilidade e integração com o conjunto de ferramentas do Google.
Preocupações com segurança, alinhamento e conformidade?
Os novos guardrails estão acompanhando o ritmo?
O OpenAI submeteu o o4-mini ao seu Preparedness Framework atualizado, simulando consultas sobre ameaças químicas e biológicas em ambos os modos; o modo rápido vaza procedimentos ligeiramente mais incompletos do que o modo rápido, mas ambos permanecem abaixo do limite de liberação pública. O red-teaming do Google no Gemini 2.5 Flash confirmou que o THINK 0 às vezes ignora padrões de recusa porque a camada leve ignora incorporações de políticas; um patch de mitigação já está disponível na versão 0.7.
Residência de dados regionais
Os reguladores da UE examinam onde os registros de inferência estão armazenados. A OpenAI afirma que todo o tráfego do o4-mini pode ser fixado em sua região de Frankfurt sem replicação transfronteiriça; o Google, por sua vez, oferece Controles Soberanos somente em THINK ≤ 2 por enquanto, já que modos mais profundos transferem pensamentos intermediários para clusters de spooling de TPU dos EUA.
Implicações do Roteiro Estratégico
O “mini” se tornará o nível padrão?
Analistas da indústria da Gartner preveem que 70% dos orçamentos de IA da Fortune 500 serão transferidos para níveis de raciocínio otimizados em termos de custo Até o quarto trimestre de 4. Se isso se confirmar, o o2025‑mini e o Gemini 4 Flash inaugurarão uma classe média permanente de LLMs: inteligentes o suficiente para agentes avançados, baratos o suficiente para implantação em massa. Empresas pioneiras como a Shopify (o2.5‑mini rápido para suporte a comerciantes) e a Canva (Gemini 4 Flash THINK 2.5 para sugestões de design) sinalizam a tendência.
O que acontece quando GPT‑5 e Gemini 3 chegarem?
Fontes internas da OpenAI sugerem que o GPT-5 incluirá o raciocínio de nível 3 por trás de um mostrador de dispersão semelhante, permitindo que a plataforma abranja o nível gratuito do ChatGPT para análises empresariais. O roteiro do Gemini 3 do Google, vazado em março, mostra um Flash Ultra Irmão visando contexto de 256k e latência de menos de um segundo para prompts de 100 tokens. Espere que o "mini" de hoje pareça comum em 2026, mas o conceito de discagem persistirá.
Matriz de decisão — qual modelo e quando?
Interface de usuário móvel sensível à latência
Escolha Flash THINK 0 ou o4‑mini rápido; ambos transmitem os primeiros tokens <150 ms, mas a vantagem de áudio do Flash pode melhorar o ditado.
Ferramentas de desenvolvimento e agentes de código
O o4‑mini ultrapassa o Flash THINK 4 em benchmarks de codificação e se integra nativamente ao Copilot; escolha o o4‑mini.
Assistentes de voz, transcrição de mídia
O Flash THINK 1–2 brilha em áudios ruidosos e discursos multilíngues; Gêmeos é favorecido.
Cargas de trabalho altamente regulamentadas da UE
A fixação regional do o4‑mini simplifica a conformidade com o GDPR e o Schrems‑II — vantagem do OpenAI.
Conclusão: Qual você deve escolher hoje?
Ambos os modelos oferecem um desempenho intelectual impressionante, mas cada um se inclina em uma direção diferente:
- Escolha o4‑mini Se o seu fluxo de trabalho for centrado em código, fortemente multimodal com análise de imagens, ou se você pretende integrar-se ao ecossistema GitHub/OpenAI, seu roteador bimodo é mais simples de entender, e as implantações somente em Frankfurt simplificam o GDPR.*
- Escolha Gemini 2.5 Flash quando você valoriza o controle refinado, precisa de compreensão de áudio ou já está no Google Cloud e quer aproveitar o pacote de observabilidade do Vertex AI Studio.*
Em última análise, a jogada mais inteligente pode ser orquestração poliglota— encaminhar prompts de baixo risco para o nível rápido THINK/o4-mini mais barato, escalando para raciocínio profundo somente quando a intenção do usuário ou as regras de conformidade exigirem. O lançamento desses dois "minigigantes" torna essa estratégia viável tanto técnica quanto economicamente.
Acesso à API CometAPI
CometAPI Oferece acesso a mais de 500 modelos de IA, incluindo modelos multimodais especializados e de código aberto para bate-papo, imagens, código e muito mais. Seu principal ponto forte reside na simplificação do processo tradicionalmente complexo de integração de IA.
Os desenvolvedores que buscam acesso programático podem utilizar o O4-Mini API e Pré-API Flash Gemini 2.5 da CometAPI integra o4-mini e Gemini 2.5 Flash em suas aplicações. Essa abordagem é ideal para personalizar o comportamento do modelo em sistemas e fluxos de trabalho existentes. Documentação detalhada e exemplos de uso estão disponíveis na API O4-Mini. Para um início rápido, consulte Doc API.