Was kostet GPT-4o mini?

GPT-4o mini kostet 0,15 $ pro eine Million Eingabe-tokens und 0,60 $ pro eine Million Ausgabe-tokens. Diese Preisgestaltung macht das Modell 60 % günstiger als das ältere GPT-3.5 Turbo Modell.

Wie groß ist die context window von GPT-4o mini?

Es verfügt über eine context window von 128.000 tokens. Diese Kapazität ermöglicht es dem Modell, ca. 300 Textseiten in einem einzigen prompt zu verarbeiten.

Kann GPT-4o mini Bilder verarbeiten?

Ja, GPT-4o mini verfügt über native Vision-Fähigkeiten. Es kann Bilder analysieren, OCR durchführen und visuelle Kontexte zusammen mit Texteingaben verstehen.

Wie schneidet es im Vergleich zu GPT-3.5 Turbo ab?

Es ist schneller, günstiger und intelligenter als GPT-3.5 Turbo. In MMLU-benchmarks erreicht es 82,0 % im Vergleich zu etwa 70 % bei seinem Vorgänger.

Unterstützt GPT-4o mini function calling?

Ja, es unterstützt nativ tool use und function calling. Dies ermöglicht dem Modell die Interaktion mit externen APIs und strukturierten Datensystemen.

Wie hoch ist das maximale Ausgabe-limit?

Das Modell kann bis zu 16.384 tokens in einer einzigen Antwort generieren. Dies reicht für die meisten Anforderungen bei der Erstellung von längeren Inhalten aus.

Ist GPT-4o mini über die API verfügbar?

Ja, es ist über die OpenAI API unter der model ID gpt-4o-mini verfügbar. Es unterstützt chat completions, assistants und batch processing Modi.

GPT-4o mini

GPT-4o mini ist das kosteneffizienteste kleine Modell von OpenAI und bietet GPT-4-Klasse-Intelligenz mit überragender Geschwindigkeit und multimodaler Vision...

Kleines ModellKosteneffizientVision-fähigSchnelle KIMultimodal

openaiGPT-4o18. Juli 2024

Kontext

128KToken

Max. Ausgabe

16KToken

Eingabepreis

$0.15/ 1M

Ausgabepreis

$0.60/ 1M

Modalität:TextImage

Fähigkeiten:VisionToolsStreaming

Benchmarks

GPQA

40.2%

HLE

2.3%

MMLU

82%

MMLU Pro

57%

SimpleQA

8.6%

IFEval

76.5%

AIME 2025

MATH

50.2%

GSM8k

91.3%

MGSM

87%

MathVista

42%

SWE-Bench

8.7%

HumanEval

87.2%

LiveCodeBench

32.5%

MMMU

59.4%

MMMU Pro

34%

ChartQA

78%

DocVQA

88%

Terminal-Bench

40%

ARC-AGI

API-Dokumentation anzeigen

Über GPT-4o mini

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von GPT-4o mini.

Ein neuer Standard für kleine Modelle

GPT-4o mini stellt einen bedeutenden Sprung in der KI-Effizienz dar und wurde entwickelt, um GPT-3.5 Turbo als Standardmodell für Entwickler abzulösen. Mit einer nativen multimodalen Architektur ausgestattet, liefert es Leistung auf GPT-4-Niveau bei einem Bruchteil der Kosten und der latency. Es verfügt über eine massive 128.000 tokens context window und unterstützt komplexe Ausgaben von bis zu 16.384 tokens, was es ideal für die Verarbeitung von langen Dokumenten und Datenströmen mit hohem Volumen macht.

Intelligenz trifft auf Erschwinglichkeit

Im Gegensatz zu früheren kleinen Modellen, die Intelligenz für Geschwindigkeit opferten, behält GPT-4o mini hohe Reasoning-Fähigkeiten bei Text- und Vision-Aufgaben bei. Es ist 60 % günstiger als GPT-3.5 Turbo und deutlich leistungsfähiger, mit einem Ergebnis von 82 % im MMLU-benchmark. Dieses Modell ist speziell für Anwendungen optimiert, bei denen niedrige latency und hohe Zuverlässigkeit entscheidend sind, wie etwa Echtzeit-Kundenassistenten und engines zur Klassifizierung großer Datenmengen.

Anwendungsfälle für GPT-4o mini

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, GPT-4o mini für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Automatisierung des Kundensupports

Bearbeitung hoher Volumina von Kundenanfragen mit niedriger latency und hoher Genauigkeit zu einem Bruchteil der Kosten.

Zusammenfassung von Inhalten

Verarbeitung großer Dokumente oder langer Inhalte zu prägnanten Zusammenfassungen innerhalb der 128k context window.

Datenextraktion

Konvertierung unstrukturierter Texte oder Bilder in strukturierte Datenformate wie JSON für die Datenbankintegration.

Mehrsprachige Übersetzung

Bereitstellung von Echtzeit-Übersetzungen in Dutzende Sprachen für Chat-Anwendungen und globale Kommunikation.

Bildungs-Tutoring

Als interaktiver Lernassistent für Schüler, die Hilfe bei Mathematik, Naturwissenschaften und Sprachen benötigen.

Grundlegende Vision-Aufgaben

Analyse von Bildern zur Identifizierung von Objekten, Extraktion von Text via OCR oder Erstellung von Beschreibungen für Barrierefreiheit.

Stärken

Einschränkungen

Unglaubliches Preis-Leistungs-Verhältnis: Bei 0,15 $ pro Million Eingabe-tokens bietet es reasoning auf frontier-Niveau mit einem 82% MMLU-Score.

Lücken bei komplexem Reasoning: Hinkt bei wissenschaftlichen Aufgaben auf Expertenniveau hinter Modellen wie GPT-4o oder o1 hinterher; 40,2 % bei GPQA.

Hoher Durchsatz: Das Modell liefert Antworten mit extrem niedriger latency, was es ideal für Echtzeit-Benutzeroberflächen macht.

Einschränkungen beim Programmieren: Fehlendes tiefgreifendes architektonisches Verständnis für komplexe Softwareentwicklung im Vergleich zu Claude 3.5 Sonnet.

Große context window: Behält eine volle 128k context window bei und ermöglicht komplexe Dokumentenverarbeitung, die bei kleinen Modellen selten ist.

Reduziertes Ausgabe-Fenster: Das 16k Ausgabe-limit kann für Aufgaben, die massive Code-Migrationen oder buchlange Generierungen erfordern, einschränkend sein.

Native Vision-Unterstützung: Beinhaltet multimodale Fähigkeiten in einem kompakten Format und zeichnet sich bei Bildanalyse- und OCR-Aufgaben aus.

Stabilität der Fakten: Kleinere Modelle neigen in Nischendomänen eher zu Halluzinationen als ihre flagship-Pendants.

API-Schnellstart

openai/gpt-4o-mini

Dokumentation anzeigen

openai SDK

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: "user", content: "Explain quantum physics." }],
    model: "gpt-4o-mini",
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über GPT-4o mini sagen

Sehen Sie, was die Community über GPT-4o mini denkt

“GPT-4o mini hat im Grunde den Markt für das fine-tuning älterer Modelle für einfaches RAG zerstört. Die Kosten sind zu niedrig, um sie zu ignorieren.”

— AI_Dev_Central

“Die Geschwindigkeit ist einfach wahnsinnig. Ich erhalte für meinen Übersetzungs-agent fast sofort tokens zurück.”

— TechCruncher

twitter

“OpenAI hat Anthropic und Google mit dieser Preisgestaltung wirklich unter Druck gesetzt. 0,15 $ für 1M tokens sind eine neue Untergrenze.”

— hn_reader_99

hackernews

“Ich habe 3.5 durch mini ersetzt und die Verbesserung in der Logik war in den ersten fünf Minuten des Tests sichtbar.”

— PromptEngineerPro

youtube

“Es ist endlich günstig genug, um LLMs für die einfache Datenbereinigung in großem Maßstab zu nutzen, ohne eine massive Cloud-Rechnung zu erhalten.”

— DataVizWiz

“Die Vision-Leistung bei OCR ist tatsächlich besser als bei einigen spezialisierten Modellen, die 10x mehr kosten.”

— VisionDev

twitter

Videos über GPT-4o mini

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über GPT-4o mini

“Es ist durchweg schneller und günstiger als GPT-3.5 Turbo.”

“Die Vision-Fähigkeiten für ein so kleines Modell sind wirklich überraschend.”

“Die Preisgestaltung ist mit dieser Veröffentlichung im Grunde ein Wettlauf auf Null.”

“Es schafft es, eine massive context window beizubehalten, während es winzig ist.”

“Benchmarks zeigen, dass es Claude Haiku in fast jeder Kategorie schlägt.”

“GPT-4o mini ist ein leichtgewichtiges Modell und daher viel schneller als GPT-4o.”

“Es ist wesentlich schneller als GPT-4.”

“Bei täglichen Aufgaben werden die meisten Nutzer den Unterschied im Reasoning gar nicht bemerken.”

“Die Objekterkennung ist bei einfachen Objekten sehr konsistent.”

“Es kommt mit komplexen Anweisungen viel besser zurecht als das alte 3.5-Modell.”

“Es übertrifft derzeit gpt-4 bei den Chat-Präferenzen im LMSYS-Leaderboard.”

“Alles sieht perfekt aus, und diese spezielle Quittung sieht aus wie eine typische Quittung.”

“Die Reaktionszeit liegt bei kurzen prompts praktisch unter einer Sekunde.”

“Es ist sehr effektiv bei der Zusammenfassung langer PDFs über die API.”

“Man kann Millionen von tokens für nur wenige Dollar verarbeiten.”

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Pro-Tipps für GPT-4o mini

Expertentipps, um das Beste aus GPT-4o mini herauszuholen.

Einsatz für RAG

Nutzen Sie die niedrigen Eingabekosten für umfangreiches Retrieval Augmented Generation ohne hohe Ausgaben.

Strukturierung mit JSON Mode

Verwenden Sie den JSON mode oder function calling-parameters, um konsistente Datenstrukturen für Backend-Workflows sicherzustellen.

Batch Processing

Nutzen Sie die Batch API von OpenAI mit diesem Modell, um die Kosten für nicht dringende Aufgaben um 50 % zu senken.

Temperature Tuning

Stellen Sie für faktische Extraktionsaufgaben eine niedrigere temperature zwischen 0,1 und 0,3 ein, um die Genauigkeit zu maximieren.

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