BestFreeAI.Net

Меню

GPT O4 Mini High Pricing: Полное руководство по последней модели OpenAI (2025)

GPT O4 Mini High Pricing: Полное руководство по последней модели OpenAI (2025)

17 апреля 2025 г. • BestFreeAI
OpenAI O4-mini-high AI Pricing Language Models GPT AI Models Reasoning Models

Openai O4 Mini High Pricing: Полное руководство по последней модели OpenAI (2025)

16 апреля 2025 года OpenAI расширила свою серию O, представив модель O4-mini-high, дополнив набор систем ИИ, ориентированных на рассуждения. Это новое предложение отражает стремление OpenAI предоставлять более экономичные решения без значительной потери производительности. По мере того как организации и разработчики стремятся оптимизировать расходы на ИИ, понимание структуры ценообразования, возможностей и потенциальных сценариев использования O4-mini-high становится крайне важным.

В этом подробном руководстве мы рассмотрим модель O4-mini-high, проанализируем её ценовую структуру относительно других моделей OpenAI, изучим технические характеристики, оценим производительность на эталонных тестах и предоставим рекомендации по наиболее подходящим областям применения. Независимо от того, являетесь ли вы инженером ИИ, менеджером продукта или руководителем бизнеса, этот анализ поможет определить, предлагает ли O4-mini-high оптимальное соотношение стоимости и возможностей для вашей стратегии ИИ.

Что такое O4-mini-high?

O4-mini-high — это последняя компактная модель рассуждений из серии O от OpenAI, разработанная для обеспечения выдающейся производительности в задачах рассуждений при сохранении экономической эффективности. Она следует фирменной «мини»-номенклатуре компании, обозначающей уменьшенную и более доступную версию полноразмерной модели O4 (которая всё ещё находится в разработке).

Основные характеристики

  • Тип модели: Компактная модель рассуждений серии O
  • Дата выпуска: 16 апреля 2025 года
  • Ограничение знаний: 31 мая 2024 года
  • Контекстное окно: 200 000 токенов
  • Максимальный вывод: 100 000 токенов
  • Мультимодальные возможности: Ввод текста и изображений, вывод текста
  • Оптимизация для: Быстрых и эффективных рассуждений с выдающейся производительностью в задачах программирования и визуального анализа

O4-mini-high представляет собой эволюцию в линейке моделей рассуждений OpenAI, обеспечивая значительные улучшения по сравнению с предыдущей моделью O3-mini-high при сохранении аналогичной ценовой политики. Модель особенно хорошо справляется с задачами, связанными с STEM-направлениями, что делает её привлекательным вариантом для технических сценариев, требующих мощных возможностей рассуждений.

Ценовая структура O4-mini-high

Одним из самых привлекательных аспектов O4-mini-high является её ценообразование, которое предлагает значительные преимущества по стоимости по сравнению с более крупными моделями, такими как GPT-4o, при впечатляющей производительности.

Ценообразование на основе токенов

Тип использования Стоимость (за миллион токенов)
Ввод $1.10
Кэшированный ввод $0.275
Вывод $4.40

Эта структура ценообразования делает O4-mini-high примерно в 2.3 раза дешевле GPT-4o, стоимость которого составляет $2.50 за миллион токенов ввода и $10.00 за миллион токенов вывода.

Сравнение цен с другими моделями OpenAI

Для лучшего понимания позиции O4-mini-high в иерархии цен OpenAI сравним её с другими моделями компании:

Модель Ввод (за миллион токенов) Вывод (за миллион токенов) Отношение стоимости (к O4-mini-high)
O4-mini-high $1.10 $4.40 1.0x
GPT-4o $2.50 $10.00 ~2.3x
O3-mini-high $1.10 $4.40 1.0x
O1 Preview $15.00 $60.00 ~13.6x
O1 $15.00 $60.00 ~13.6x
O1-mini $1.10 $4.40 1.0x

Как видно из таблицы, O4-mini-high сохраняет ту же ценовую структуру, что и O3-mini-high и O1-mini, что делает её экономичным выбором в линейке моделей OpenAI. Такая ценовая последовательность среди мини-моделей демонстрирует стремление OpenAI предоставлять доступные решения ИИ.

Технические характеристики и возможности

O4-mini-high обладает впечатляющими техническими характеристиками, позволяющими эффективно и точно решать сложные задачи.

Контекстное окно и размер вывода

Модель оснащена контекстным окном в 200 000 токенов и может генерировать до 100 000 токенов в одном ответе. Это обширное контекстное окно — больше, чем 128K токенов у GPT-4o — позволяет O4-mini-high обрабатывать и рассуждать над длинными документами, диалогами или кодовыми базами в одном запросе.

Возможности рассуждений

Самая заметная особенность O4-mini-high — улучшенные способности к рассуждениям. Модель превосходна в:

  • Решении математических задач: подтверждается высокими результатами на тестах AIME и MATH
  • Научных рассуждениях: сильные показатели на GPQA (Graduate-level Physics Questions Assessment)
  • Генерации и модификации кода: впечатляющие результаты на тестах по программной инженерии
  • Визуальных рассуждениях: расширенные возможности понимания и анализа изображений

Поддерживаемые функции

O4-mini-high поддерживает ряд функций для разработчиков, включая:

  • Вызов функций
  • Потоковую передачу данных
  • Режим JSON
  • Параметр seed
  • Сообщения для разработчиков
  • Токены рассуждений (для улучшенного решения задач)
  • Несколько уровней усилий рассуждений (низкий, средний, высокий)

Результаты тестирования производительности

Истинная ценность модели ИИ проявляется через её результаты на стандартизированных тестах. O4-mini-high демонстрирует впечатляющие возможности в различных тестовых рамках.

Тест Aider Polyglot

Согласно рейтингу Aider, O4-mini-high достигает 72.0% успешности на полиглотном тесте, который оценивает производительность на нескольких языках программирования (C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust). Это третье место в рейтинге после O3 (high) с 79.6% и Gemini 2.5 Pro Preview с 72.9%.

Математические и научные тесты

O4-mini-high показывает выдающиеся результаты на математических и научных тестах:

Тест Результат O4-mini-high Сравнение с другими моделями
AIME2024 93.4% (без инструментов) Значительно превосходит GPT-4o (13.1%)
AIME2025 92.7% (без инструментов) Нет данных для большинства других моделей
GPQA 81.4% (без инструментов, высокий уровень усилий) Превосходит GPT-4o (46%)
MathVista 84.3% (визуальные математические рассуждения) Превосходит GPT-4o (61.4%)
SWE-Bench 68.1% (проверено) Превосходит GPT-4o (33.2%)
MMMU 81.6% Превосходит GPT-4o (68.7%)

Эти результаты подчёркивают исключительные способности O4-mini-high в области рассуждений, особенно в STEM-дисциплинах. Модель стабильно превосходит более крупные модели, такие как GPT-4o, в специализированных задачах рассуждений при значительно более низкой цене.

Отзывы пользователей

Поскольку модель была выпущена недавно, полные отзывы пользователей ещё формируются. Однако первые впечатления от ранних пользователей выделяют несколько ключевых аспектов реальной производительности модели.

Впечатления разработчиков

"O4-mini-high революционизировала наш процесс рефакторинга кода. Мы наблюдаем около 70% сокращения времени на рутинные изменения кода, а стоимость значительно ниже, чем у GPT-4o. Способности к рассуждениям впечатляют для модели в этой ценовой категории." — Алекс М., руководитель отдела программной инженерии

"Баланс между стоимостью и производительностью — вот что выделяет O4-mini-high. Для наших задач анализа данных она обеспечивает почти такое же качество, как O3, но за гораздо меньшую цену. Благодаря эффективности этой модели мы смогли значительно масштабировать наши ИИ-операции." — Прия К., директор по науке о данных

"Хотя O4-mini-high отлично справляется с техническими рассуждениями, мы заметили, что в творческом письме она немного уступает GPT-4o. Тем не менее, для наших основных задач по технической документации и генерации кода она стала основной моделью." — Марко Т., менеджер по технической документации

Сильные и слабые стороны

На основе отзывов и результатов тестов, вот краткое резюме сильных и слабых сторон O4-mini-high:

Сильные стороны:

  • Выдающаяся производительность в математических и научных задачах рассуждений
  • Сильные возможности программирования на нескольких языках
  • Отличное соотношение цена/производительность
  • Большое контекстное окно (200K токенов)
  • Возможность обработки и анализа изображений

Ограничения:

  • Меньшая творческая универсальность по сравнению с GPT-4o
  • Иногда встречаются несогласованности в сложных многошаговых рассуждениях
  • Ограниченные варианты развертывания по сравнению с более зрелыми моделями
  • Менее развитые возможности использования инструментов по сравнению с полноразмерными моделями рассуждений

Сценарии использования: где O4-mini-high проявляет себя лучше всего

Сочетание мощных возможностей рассуждений и экономичности делает O4-mini-high особенно подходящей для определённых приложений.

Идеальные области применения

  1. Разработка программного обеспечения и код-ревью

    • Автоматическая генерация и рефакторинг кода
    • Отладка и оптимизация
    • Создание технической документации
    • Проверка кода и обеспечение качества

  2. Образование и исследования

    • Решение математических задач
    • Анализ научных статей
    • Генерация образовательного контента
    • Помощь в исследованиях и обзорах литературы

  3. Анализ данных

    • Выявление закономерностей в больших данных
    • Интерпретация статистического анализа
    • Планирование визуализации данных
    • Создание технических отчётов

  4. Техническая поддержка

    • Поиск и устранение технических проблем
    • Создание пошаговых руководств
    • Ответы на технические вопросы
    • Анализ журналов ошибок и предоставление решений

Пример применения: автоматический рефакторинг кода

Пример рабочего процесса с использованием O4-mini-high для рефакторинга кода может выглядеть так:

  1. Разработчик загружает устаревшую кодовую базу для анализа
  2. O4-mini-high выявляет устаревшие паттерны, уязвимости и возможности оптимизации
  3. Модель генерирует предложения по рефакторингу с примерами кода
  4. Разработчик проверяет и внедряет предложения
  5. O4-mini-high проверяет изменения и предлагает дополнительные улучшения

Этот процесс использует сильные стороны O4-mini-high в рассуждениях и программировании, одновременно снижая затраты, позволяя командам обрабатывать большие кодовые базы дешевле, чем при использовании моделей GPT-4o или O1.

Сравнение O4-mini-high с конкурентами: подробный анализ

Для более полного понимания позиции O4-mini-high на рынке сравним её с ключевыми конкурентами по нескольким параметрам.

Сравнение моделей OpenAI

Характеристика O4-mini-high O3-mini-high GPT-4o O1
Цена за ввод (за млн токенов) $1.10 $1.10 $2.50 $15.00
Цена за вывод (за млн токенов) $4.40 $4.40 $10.00 $60.00
Контекстное окно 200K 200K 128K 128K
Макс. токенов вывода 100K 100K 16.4K 32.8K
Ограничение знаний 31 мая 2024 Неизвестно Октябрь 2023 Октябрь 2023
Дата выпуска 16 апреля 2025 31 января 2025 6 августа 2024 Декабрь 2024
Результат полиглотного теста 72.0% 60.4% 23.1% 61.7%
Мультимодальные возможности Текст + изображение Текст Текст + изображение + аудио Текст
Поддержка использования инструментов Базовая Базовая Расширенная Расширенная

Конкурентные преимущества

Сравнение показывает, что O4-mini-high обладает несколькими преимуществами:

  1. Эффективность по цене: сохраняет цену O3-mini-high при улучшенной производительности
  2. Размер контекста: большее контекстное окно, чем у GPT-4o и O1
  3. Производительность на тестах: превосходит модели своего ценового сегмента по рассуждениям
  4. Актуальность знаний: содержит более свежие данные по сравнению с GPT-4o и O1

Эти преимущества делают O4-mini-high отличным выбором для организаций, которым нужны мощные возможности рассуждений без премиальной цены моделей O1 или полноразмерных O3/O4.

Стратегии внедрения

Для организаций, рассматривающих внедрение O4-mini-high, приведены рекомендации для максимизации ценности и эффективности.

Лучшие практики

  1. Оптимизируйте задачи рассуждений: направляйте сложные задачи рассуждений, математики и программирования на O4-mini-high, чтобы использовать её сильные стороны.

  2. Используйте гибридный подход: применяйте O4-mini-high для задач с интенсивными рассуждениями, а модели вроде GPT-4o — для творческих или мультимодальных задач, требующих большей гибкости.

  3. Экспериментируйте с настройками усилий рассуждений: используйте три уровня усилий (низкий, средний, высокий), чтобы найти оптимальный баланс между производительностью и стоимостью для ваших задач.

  4. Используйте большое контекстное окно: применяйте 200K токенов контекста для работы с большими документами или кодовыми базами.

  5. Структурируйте запросы для рассуждений: разбивайте сложные задачи на пошаговые рассуждения, чтобы максимально раскрыть потенциал модели.

Пример интеграции API

import openai

client = openai.OpenAI(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="o4-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant specialized in solving complex mathematical problems. Show your reasoning step by step."},
        {"role": "user", "content": "Find all the real solutions to the equation x^3 - 6x^2 + 11x - 6 = 0."}
    ],
    reasoning_effort="high"  # Options: low, medium, high
)

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

Этот пример демонстрирует, как использовать возможности рассуждений O4-mini-high, устанавливая уровень усилий рассуждений на «high» для решения сложных математических задач.

Будущее O4-mini-high

Поскольку O4-mini-high — относительно новая модель, её возможности и сферы применения, вероятно, будут развиваться со временем. Вот некоторые ожидаемые направления развития:

Ожидаемые улучшения

  1. Улучшенная интеграция инструментов: будущие обновления могут включать более тесную интеграцию с внешними инструментами и сервисами.

  2. Специализированная донастройка: OpenAI может предложить доменно-специфическую донастройку для повышения производительности в отдельных отраслях.

  3. Расширение мультимодальных возможностей: добавление новых функций для понимания и обработки изображений для усиления мультимодальных рассуждений.

  4. Сообщество и новые кейсы использования: с ростом числа пользователей появятся инновационные приложения и оптимизации от сообщества.

Развитие серии O

O4-mini-high — лишь часть стратегии развития серии O от OpenAI. Если тенденции сохранятся, можно ожидать:

  • Полноразмерную модель O4 с расширенными возможностями
  • Специализированные версии для конкретных областей
  • Более глубокую интеграцию с экосистемой OpenAI
  • Продолжение оптимизации цен с учётом рыночных условий

Для организаций, инвестирующих в ИИ-инфраструктуру, понимание этих тенденций поможет в долгосрочном стратегическом планировании.

Заключение: подходит ли вам O4-mini-high?

O4-mini-high представляет собой значительный шаг вперёд в области экономичных возможностей ИИ для рассуждений. Её впечатляющая производительность на технических тестах в сочетании с доступной ценой делает её привлекательным вариантом для организаций, стремящихся масштабировать продвинутые ИИ-возможности.

Идеально подходит для:

  • Технических организаций с задачами, требующими интенсивных рассуждений
  • Команд разработки ПО, ищущих экономичную помощь в кодировании
  • Образовательных учреждений, нуждающихся в математических и научных рассуждениях
  • Организаций с ограниченным бюджетом, но высокими требованиями к производительности
  • Проектов, требующих большого контекстного окна и расширенного вывода

Менее подходит для:

  • Приложений, требующих продвинутого творческого контента
  • Сложных мультимодальных задач, выходящих за рамки понимания изображений
  • Сценариев, зависящих от интенсивного использования инструментов
  • Приложений, требующих абсолютного передового уровня рассуждений

Введение O4-mini-high продолжает тенденцию OpenAI по расширению доступа к продвинутым возможностям ИИ через стратегическое масштабирование моделей и ценообразование. Для многих организаций это оптимальный баланс цены и производительности, ранее доступный только по премиальным тарифам.

Как и с любой ИИ-технологией, истинная ценность O4-mini-high будет определяться тем, насколько эффективно её интегрируют в существующие рабочие процессы и системы. Организации, которые тщательно изучат её возможности и ограничения, смогут максимально использовать её сильные стороны для получения конкурентных преимуществ.

Часто задаваемые вопросы о ценах и функциях O4-mini-high

Общие вопросы

В: Когда была выпущена модель O4-mini-high?
О: Модель O4-mini-high была выпущена 16 апреля 2025 года.

В: Чем O4-mini-high отличается от O3-mini-high?
О: O4-mini-high сохраняет ту же ценовую структуру, что и O3-mini-high, но обеспечивает улучшенную производительность на тестах рассуждений, особенно в STEM-направлениях.

В: Может ли O4-mini-high обрабатывать изображения?
О: Да, O4-mini-high поддерживает ввод текста и изображений с выводом текста.

Цены и использование

В: Сколько стоит использование O4-mini-high?
О: Стоимость составляет $1.10 за миллион токенов ввода и $4.40 за миллион токенов вывода.

В: Доступна ли O4-mini-high через API OpenAI?
О: Да, O4-mini-high доступна через API OpenAI.

В: Есть ли ограничения по скорости для O4-mini-high?
О: Да, существуют ограничения по скорости, которые зависят от вашего уровня доступа в OpenAI.

Технические возможности

В: Каков размер контекстного окна у O4-mini-high?
О: Контекстное окно составляет 200 000 токенов.

В: Поддерживает ли O4-mini-high вызов функций?
О: Да, O4-mini-high поддерживает вызов функций, потоковую передачу, режим JSON и другие функции для разработчиков.

В: На каких языках программирования O4-mini-high показывает хорошие результаты?
О: Согласно тестам, модель хорошо работает с Python, JavaScript, Java, C++, Go и Rust.

Этот подробный анализ поможет вам определить, подходит ли O4-mini-high для ваших задач по внедрению ИИ, учитывая баланс между стоимостью и требованиями к производительности.

Вернуться к блогу