Openai O4 Mini High 定价：OpenAI 最新模型的完整指南 (2025)

在 2025 年 4 月 16 日，OpenAI 扩展了其 O 系列，推出了 O4-mini-high 模型，增加了其推理为重点的 AI 系统。这一新产品代表了 OpenAI 在提供更具成本效益的解决方案方面的承诺，同时不牺牲显著的性能。随着组织和开发者寻求优化他们的 AI 支出，了解 O4-mini-high 的定价、能力和潜在用例变得至关重要。

在本综合指南中，我们将详细审查 O4-mini-high 模型，分析其相对于其他 OpenAI 模型的定价结构，探索其技术规格，回顾其在基准测试中的表现，并提供对其最适用应用的见解。无论您是 AI 工程师、产品经理还是商业领袖，这一分析将帮助您确定 O4-mini-high 是否为您的 AI 战略提供了合适的成本与能力平衡。

什么是 O4-mini-high？

O4-mini-high 是 OpenAI 在其 O 系列中的最新小型推理模型，旨在提供卓越的推理性能，同时保持成本效率。它遵循公司的“迷你”命名惯例，表示其全尺寸 O4 模型的更小、更实惠版本（该模型仍在开发中）。

关键特性一览

模型类型：O 系列中的小型推理模型
发布日期：2025 年 4 月 16 日
知识截止日期：2024 年 5 月 31 日
上下文窗口：200,000 个标记
最大输出：100,000 个标记
多模态能力：文本和图像输入，文本输出
优化目标：快速、有效的推理，在编码和视觉任务中表现卓越

O4-mini-high 代表了 OpenAI 推理模型系列的演变，相较于早期的 O3-mini-high 提供了显著的改进，同时保持了类似的定价结构。该模型在 STEM 相关任务中表现尤为出色，使其成为需要强大推理能力的技术用例的理想选择。

O4-mini-high 定价结构

O4-mini-high 最吸引人的方面之一是其定价，相较于像 GPT-4o 这样的更大模型，提供了显著的成本优势，同时交付令人印象深刻的性能。

基于标记的定价

使用类型	成本（每百万个标记）
输入	$1.10
缓存输入	$0.275
输出	$4.40

这一定价结构使 O4-mini-high 的成本大约是 GPT-4o 的 2.3 倍，后者的输入成本为每百万个标记 $2.50，输出成本为每百万个标记 $10.00。

与其他 OpenAI 模型的定价比较

为了更好地理解 O4-mini-high 在 OpenAI 定价层级中的位置，让我们将其与公司产品线中的其他模型进行比较：

模型	输入（每百万个标记）	输出（每百万个标记）	成本比（与 O4-mini-high 比较）
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 预览	$15.00	$60.00	~13.6x
O1	$15.00	$60.00	~13.6x
O1-mini	$1.10	$4.40	1.0x

如表所示，O4-mini-high 与 O3-mini-high 和 O1-mini 维持相同的定价结构，使其成为 OpenAI 模型系列中的经济选择。这种迷你模型之间的定价一致性展示了 OpenAI 提供成本效益 AI 解决方案的承诺。

技术规格和能力

O4-mini-high 具有令人印象深刻的技术规格，使其能够高效、准确地处理复杂任务。

上下文窗口和输出大小

该模型具有 200,000 个标记的上下文窗口，并且可以在单次响应中生成最多 100,000 个标记。这一广泛的上下文窗口——比 GPT-4o 的 128K 标记更大——使 O4-mini-high 能够在单个提示中处理和推理长文档、对话或代码库。

推理能力

O4-mini-high 最显著的特征是其增强的推理能力。该模型在以下方面表现出色：

数学问题解决：在 AIME 和 MATH 等基准测试中表现优异
科学推理：在 GPQA（研究生物理问题评估）中取得强劲结果
代码生成和修改：在软件工程基准测试中表现出色
视觉推理：增强了理解和推理图像的能力

支持的功能

O4-mini-high 支持一系列开发者功能，包括：

函数调用
流式处理
JSON 模式
种子参数
开发者消息
推理标记（用于增强问题解决）
多种推理努力设置（低、中、高）

性能基准

AI 模型的真正价值通过其在标准化基准测试中的表现得以体现。O4-mini-high 在各种测试框架中展示了令人印象深刻的能力。

Aider Polyglot 基准

根据 Aider 排行榜，O4-mini-high 在多语言基准测试中取得了 72.0% 的成功率，该测试评估多种编程语言（C++、Go、Java、JavaScript、Python 和 Rust）的表现。这使其在排名中位列第三，落后于 O3（高）79.6% 和 Gemini 2.5 Pro 预览的 72.9%。

数学和科学基准

O4-mini-high 在数学和科学推理基准测试中表现出色：

基准	O4-mini-high 得分	与其他模型的比较
AIME2024	93.4%（无工具）	明显优于 GPT-4o（13.1%）
AIME2025	92.7%（无工具）	大多数其他模型无数据
GPQA	81.4%（无工具，高努力）	优于 GPT-4o（46%）
MathVista	84.3%（视觉数学推理）	优于 GPT-4o（61.4%）
SWE-Bench	68.1%（已验证）	优于 GPT-4o（33.2%）
MMMU	81.6%	优于 GPT-4o（68.7%）

这些基准结果突显了 O4-mini-high 在 STEM 领域的卓越推理能力。该模型在专业推理任务中始终优于像 GPT-4o 这样的大型模型，同时保持了更低的价格。

用户体验和反馈

作为一款新发布的模型，O4-mini-high 的全面用户反馈仍在不断涌现。然而，早期采用者的初步反应突显了该模型在实际表现中的几个关键方面。

开发者印象

"O4-mini-high 彻底改变了我们的代码重构工作流程。我们在常规代码修改上节省了约 70% 的时间，成本也显著低于我们使用 GPT-4o 时的支出。该模型在这个价格点的推理能力令人印象深刻。" - Alex M.，软件工程主管

"成本与性能之间的平衡使 O4-mini-high 脱颖而出。对于我们的数据分析任务，它提供的质量几乎与 O3 相同，但成本却低得多。得益于该模型的高效性，我们能够显著扩展我们的 AI 运营。" - Priya K.，数据科学总监

"虽然 O4-mini-high 在技术推理方面表现出色，但我们发现它在创意写作任务中的细腻程度略逊于 GPT-4o。然而，对于我们在技术文档和代码生成中的主要用例，它已成为我们的首选模型。" - Marco T.，技术文档经理

比较优势和局限性

根据用户反馈和基准结果，以下是 O4-mini-high 的优势和局限性总结：

优势：

在数学和科学推理任务中表现出色
在多种编程语言中的强大编码能力
优秀的性价比
大上下文窗口（200K 标记）
能够处理和推理图像

局限性：

与 GPT-4o 相比，创意多样性较低
在复杂的多步骤推理中偶尔存在不一致性
与更成熟的模型相比，部署选项有限
与全尺寸推理模型相比，工具使用能力较弱

用例：O4-mini-high 的优势领域

O4-mini-high 的强大推理能力和成本效率的结合使其特别适合特定应用。

理想应用

软件开发和代码审查
- 自动化代码生成和重构
- 调试和优化
- 技术文档生成
- 代码审查和质量保证
教育和研究
- 数学问题解决
- 科学论文分析
- 教育内容生成
- 研究协助和文献回顾
数据分析
- 在大型数据集中识别模式
- 统计分析解释
- 数据可视化规划
- 技术报告生成
技术支持
- 故障排除技术问题
- 创建逐步指南
- 回答技术问题
- 分析错误日志并提供解决方案

示例应用：自动化代码重构

使用 O4-mini-high 进行代码重构的示例工作流程可能如下所示：

开发者上传遗留代码库进行分析
O4-mini-high 识别过时的模式、安全漏洞和优化机会
模型生成重构建议及代码示例
开发者审查并实施建议
O4-mini-high 验证更改并建议额外改进

这一工作流程利用了 O4-mini-high 的强大推理和编码能力，同时受益于其成本效率，使团队能够以低于使用 GPT-4o 或 O1 的成本处理更大的代码库。

O4-mini-high 与竞争对手：详细比较

为了更全面地了解 O4-mini-high 在市场中的位置，让我们在多个维度上将其与主要竞争对手进行比较。

OpenAI 模型比较

特性	O4-mini-high	O3-mini-high	GPT-4o	O1
输入价格（每百万个标记）	$1.10	$1.10	$2.50	$15.00
输出价格（每百万个标记）	$4.40	$4.40	$10.00	$60.00
上下文窗口	200K	200K	128K	128K
最大输出标记	100K	100K	16.4K	32.8K
知识截止日期	2024 年 5 月 31 日	未知	2023 年 10 月	2023 年 10 月
发布日期	2025 年 4 月 16 日	2025 年 1 月 31 日	2024 年 8 月 6 日	2024 年 12 月
多语言基准得分	72.0%	60.4%	23.1%	61.7%
多模态能力	文本 + 图像	文本	文本 + 图像 + 音频	文本
工具使用支持	基础	基础	高级	高级

竞争地位

比较显示 O4-mini-high 提供了几个优势：

价格效率：维持与 O3-mini-high 相同的定价，但性能有所提升
上下文大小：提供比 GPT-4o 和 O1 更大的上下文窗口
基准性能：在其价格层级中提供优越的推理性能
知识时效性：相比 GPT-4o 和 O1，包含更近期的知识

这些优势使 O4-mini-high 成为寻求强大推理能力而不想支付 O1 或全尺寸 O3/O4 模型高价的组织的优秀选择。

实施策略

对于考虑实施 O4-mini-high 的组织，以下是一些战略建议，以最大化价值和效果。

最佳实践

优化推理任务：将复杂的推理、数学和编码任务指派给 O4-mini-high，以利用其优势。
实施混合模型方法：将 O4-mini-high 用于推理密集型工作负载，同时将 GPT-4o 用于需要更大灵活性的创意或多模态任务。
利用推理努力设置：尝试三种推理努力设置（低、中、高），以找到特定用例中性能与成本之间的最佳平衡。
利用大上下文窗口：利用 O4-mini-high 的 200K 标记上下文窗口，处理涉及大型文档或代码库的任务。
为推理结构化提示：设计将复杂问题分解为逐步推理过程的提示，以最大化 O4-mini-high 的问题解决能力。

示例集成方法

API 集成示例

import openai

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

response = client.chat.completions.create(
    model="o4-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "您是一个专注于解决复杂数学问题的有用助手。逐步展示您的推理过程。"},
        {"role": "user", "content": "找到方程 x^3 - 6x^2 + 11x - 6 = 0 的所有实数解。"}
    ],
    reasoning_effort="high"  # 选项：低、中、高
)

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

这个示例演示了如何通过将推理努力设置为“高”来利用 O4-mini-high 的推理能力，以解决复杂的数学问题。

O4-mini-high 的未来

由于 O4-mini-high 是一款新发布的模型，其能力和应用可能会随着时间的推移而发展。以下是一些值得关注的潜在发展：

预期改进

增强工具集成：未来的更新可能包括与外部工具和服务的改进集成。
专业化微调选项：OpenAI 可能会为 O4-mini-high 引入特定领域的微调，以增强在特定行业中的表现。
扩展多模态能力：可能会增加额外的图像理解和处理能力，以增强 O4-mini-high 的多模态推理。
社区驱动的用例：随着更多开发者采用该模型，预计将看到来自社区的创新应用和优化。

不断发展的 O 系列格局

O4-mini-high 只是 OpenAI 不断发展的 O 系列战略中的一个组成部分。如果过去的模式继续存在，我们可能会预期：

一个全尺寸的 O4 模型，具有扩展的能力
针对特定领域的潜在专业版本
与 OpenAI 更广泛生态系统的进一步集成
继续优化定价以反映市场动态

对于投资 AI 基础设施的组织，了解这些潜在的发展轨迹可以帮助制定长期战略规划。

结论：O4-mini-high 适合您吗？

O4-mini-high 代表了成本效益 AI 推理能力的重大进步。其在技术基准测试中的出色表现，加上经济实惠的定价，使其成为希望大规模部署先进 AI 能力的组织的理想选择。

理想适用对象：

具有推理密集型工作负载的技术组织
寻求成本效益编码协助的软件开发团队
需要数学和科学推理的教育机构
预算有限但对性能要求高的组织
需要大上下文窗口和扩展输出的项目

不太适合的对象：

需要高级创意内容生成的应用
超出图像理解的复杂多模态任务
依赖于广泛工具使用的用例
需要绝对尖端推理能力的应用

O4-mini-high 的推出延续了 OpenAI 使先进 AI 能力更易获得的趋势，通过战略模型规模和定价。对于许多组织来说，它代表了价格与性能曲线的甜蜜点，提供了以前仅在高价位才能获得的能力。

与任何 AI 技术一样，O4-mini-high 的真正价值将取决于它在现有工作流程和系统中的有效集成程度。花时间了解其能力和局限性的组织将最有可能利用其优势获得竞争优势。

关于 O4-mini-high 定价和功能的常见问题

一般问题

问：O4-mini-high 何时发布？
答：O4-mini-high 于 2025 年 4 月 16 日发布。

问：O4-mini-high 与 O3-mini-high 有何比较？
答：O4-mini-high 维持与 O3-mini-high 相同的定价结构，但在推理基准测试中提供了改进的性能，特别是在 STEM 领域。

问：O4-mini-high 能处理图像吗？
答：是的，O4-mini-high 可以处理文本和图像输入，同时生成文本输出。

定价和使用

问：O4-mini-high 的成本是多少？
答：O4-mini-high 的输入成本为每百万个标记 $1.10，输出成本为每百万个标记 $4.40。

问：O4-mini-high 可以通过 OpenAI API 访问吗？
答：是的，O4-mini-high 可以通过 OpenAI API 访问。

问：O4-mini-high 是否有速率限制？
答：是的，存在速率限制，具体限制取决于您与 OpenAI 的使用等级。

技术能力

问：O4-mini-high 的上下文窗口大小是多少？
答：O4-mini-high 具有 200,000 个标记的上下文窗口。

问：O4-mini-high 是否支持函数调用？
答：是的，O4-mini-high 支持函数调用、流式处理、JSON 模式和其他开发者功能。

问：O4-mini-high 在哪些编程语言中表现良好？
答：根据基准测试，O4-mini-high 在多种语言中表现良好，包括 Python、JavaScript、Java、C++、Go 和 Rust。

这份综合分析应能帮助您确定 O4-mini-high 是否是满足您 AI 实施需求的正确选择，在成本考虑与性能要求之间取得平衡。

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GPT O4 Mini High 定价：OpenAI 最新模型的完整指南 (2025)