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o4-mini

OpenAIChatreasoningvision
Input 2.3127 Credits / 1MOutput 9.2509 Credits / 1M
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o4-mini

兼顾效率与深度的数学编程视觉推理模型

o4-mini是OpenAI面向高效推理打造的小型模型,适合需要分析过程、代码判断和图文理解的任务。它的重点不是简单扩写,而是结合条件拆解问题、比较解法,并借助已配置工具完成验证。在本平台中,可用于开发者控制的图文请求,也可接入托管多轮会话,适合持续使用的解题与分析助手。

OpenAI模型品牌
对话模型类型
推理、视觉理解任务能力

规格与接口特性

在选型前明确容量、输入输出与调用方式。

模型定位
o系列小型推理模型,侧重效率与成本平衡
输入与输出
文本、图像输入;文本回答与函数调用请求
图文输入方式
Chat Completions使用text与image_url内容块
开发者接口
/openai/responses、/openai/chat/completions
推理配置
Responses提供reasoning;Chat Completions提供reasoning_effort配置字段
交付与会话
支持流式接收;AI Chat入口可通过stateful与id延续会话

数学、编程与视觉推理属于模型能力;会话保存、工具执行及输出配置由所选接口和应用设置共同决定。

核心能力

了解 o4-mini 能为你的工作带来什么。

从条件走向可检查的解法

o4-mini擅长数学与逻辑任务,适合把题目条件转成求解步骤、检查候选答案,再解释关键结论。使用时可要求它列出假设、边界情况和验证方法,而不是只给最终数字。涉及复杂计算时,接入计算工具能让分析与数值核验分工更清楚。

让代码分析围绕问题展开

编程是o4-mini的主要强项之一。给出代码片段、报错和预期行为后,可让它分析问题、比较修复思路,并整理测试建议。它也适合辅助数据科学任务中的实现讨论;代码能否运行仍需在实际环境中验证,模型回答本身不会自动执行程序。

把图片作为推理材料

o4-mini能结合图像与文字分析问题,适合读取教材图示、白板笔记和手绘草图,再围绕关系、条件或疑点进行解释。它不仅用于描述画面,也可参与基于图示的求解。提交图片时附上具体问题,并指出关注区域,通常比笼统要求分析更有效。

适用场景

从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。

图文题目讲解

输入题目照片、已知条件和自己的尝试,让o4-mini整理题意、指出推导中的断点,并交付可检查的解题说明。适合教学辅助与练习反馈。若图中符号不清晰,可同时补充文字条件,避免识别偏差沿着后续推理不断放大。

代码修复与测试设计

提交相关函数、错误日志和输入样例,要求o4-mini给出原因分析、修改方案及覆盖边界的测试用例。交付物可以是补丁建议和测试清单。把任务限定到具体模块,并说明语言版本、依赖及行为约束,便于得到更贴近项目的回答。

持续的数据分析讨论

提供数据摘要、字段定义与业务问题,让o4-mini协助选择分析方法、解释异常并生成分析代码。需要反复追问时,可使用托管会话保留讨论上下文。交付时要求区分数据事实、推测和待验证事项,避免把看似合理的解释当成确定结论。

如何选择这个模型

结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。

与o3比较,按任务复杂度取舍

当任务集中在数学、代码或图文分析,并需要经常调用时,o4-mini是重视效率的选择。o3更偏向复杂、多方面的综合推理,适合答案不明显、需要深入比较假设的问题。可先用典型样例评估o4-mini的结果,再决定哪些高难任务需要交给o3复核。

从o3-mini升级,关注任务覆盖

相较o3-mini,o4-mini在官方评估中扩展了非STEM及数据科学任务的表现,同时适合把视觉材料纳入推理。已有数学或代码助手若开始处理图示、截图与业务分析,可以优先评估它。o4-mini-high是更高推理投入的选项,不应当作此处另一个独立调用型号。

开始使用

从一次小规模任务到正式接入。

01

准备任务与材料

明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。

02

在 API 调试区试用

打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。

03

按 API 文档接入

保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。

使用边界

在正式使用前,了解输出质量与能力范围。

  • 视觉理解并不保证准确读出模糊符号、细小标注或复杂图表。题目照片中的负号、指数与单位尤其值得核查;建议提供清晰图片并补充关键文字,让模型先复述识别到的条件,再继续求解。
  • 函数调用请求不等于工具已执行。使用Chat Completions接入自定义函数时,应用需执行工具并回传结果;AI Chat v2可在服务端执行内置工具,并使用已授权的连接工具。是否完成查询、读取或其他操作,应以实际工具执行结果为准,而非仅凭模型回复判断。涉及写入或外部操作时,应明确授权范围;后台无人值守任务还需满足相应的预授权与工具安全要求。
  • 推理投入增加不等于答案必然正确,也不能把工具辅助评测当成每次请求的效果。数学结论应检查条件与计算,代码修改应运行测试;回复预算设得过紧时,长分析可能无法完整交付。

常见问题

解答使用 o4-mini 时的常见疑问。

o4-mini适合普通聊天还是复杂解题?

它可以进行对话,但更有选择价值的是需要推导、代码分析或图文判断的任务。若需求只是简短改写,不一定需要推理模型;遇到条件较多、需要验证思路的问题,o4-mini的定位更匹配。

怎样让o4-mini分析图片中的题目?

使用Chat Completions时,在messages的content中组合text和image_url内容块,文字说明要解答的问题。建议让它先确认图中条件,再给出解法;图片看不清的公式或标注应另行输入文字。

o4-mini会自动运行它写出的Python吗?

不会仅因生成Python代码就自动执行。需要配置可运行代码的工具,并完成调用与结果回传。未接入执行工具时,可以让它提供代码和验证步骤,但应把数值结果与运行结果分别看待。

接入o4-mini应该选哪个接口?

已有messages式客户端可选Chat Completions;围绕响应事件与工具流程构建应用,可选Responses。希望由服务保存多轮历史时,可选AI Chat v2,通过stateful和返回的id继续会话。

o4-mini与o4-mini-high是什么关系?

o4-mini-high是ChatGPT中与更高推理投入相关的选项,不代表这里需要改用另一个模型ID。调用仍选择o4-mini;推理配置应与所用接口匹配,并通过实际任务比较质量与响应体验。

模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。

把 o4-mini 用到你的下一项任务

从清晰的目标开始,在实际结果中判断它是否适合你的工作。