Wie viel kostet GPT-4o mini?

Der Preis liegt bei $0,15 pro 1 Million input tokens und $0,60 pro 1 Million output tokens, was es zum erschwinglichsten model von OpenAI macht.

Unterstützt GPT-4o mini Vision?

Ja, es ist ein multimodal model, das nativ sowohl Text- als auch Bild-Inputs über die API verarbeitet und versteht.

Wie groß ist das context window?

Das model unterstützt ein context window von 128.000 tokens und kann bis zu 16.384 tokens in einer einzigen Antwort generieren.

Ist es besser als GPT-3.5 Turbo?

Ja, es ist deutlich intelligenter (82 % vs. 70 % MMLU), 60 % günstiger und schneller als GPT-3.5 Turbo.

Unterstützt es function calling?

Ja, GPT-4o mini unterstützt tool use und function calling für die Interaktion mit externen APIs vollständig.

Kann es Video direkt verarbeiten?

Nein, es unterstützt keinen nativen Video-Input, kann aber mehrere Einzelbilder als images verarbeiten.

Wie erhalte ich Zugriff auf GPT-4o mini?

Es ist über die OpenAI API unter „gpt-4o-mini“ sowie für Nutzer von ChatGPT Free, Plus und Team verfügbar.

GPT-4o mini

GPT-4o mini ist das kosteneffizienteste kleine model von OpenAI. Es bietet GPT-4-Klasse-Intelligenz mit überlegener Geschwindigkeit und multimodal Vision für...

Kleines modelKosteneffizientVision-fähigSchnelle AIMultimodal

openaiGPT-418. 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 models

GPT-4o mini stellt einen bedeutenden Sprung in der AI-Effizienz dar und wurde entwickelt, um GPT-3.5 Turbo als Standard-model für Entwickler zu ersetzen. Auf einer nativen multimodal Architektur aufgebaut, liefert es GPT-4-Klasse-Performance zu einem Bruchteil der Kosten und latency. Es verfügt über ein massives 128.000 token context window und unterstützt komplexe Ausgaben von bis zu 16.384 tokens, was es ideal für die Verarbeitung langer Dokumente und Datenströme mit hohem Volumen macht.

Intelligenz trifft auf Erschwinglichkeit

Im Gegensatz zu früheren kleinen models, die Intelligenz zugunsten von 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 Wert von 82 % im MMLU-benchmark. Dieses model ist speziell für Anwendungen optimiert, bei denen geringe latency und hohe Zuverlässigkeit an erster Stelle stehen, wie etwa Echtzeit-Kundenassistenten und skalierbare Engines zur Datenklassifizierung.

Anwendungsfälle für GPT-4o mini

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

Automatisierung des Kundensupports

Implementieren Sie kosteneffiziente Chatbots mit geringer latency, die Tausende von Routineanfragen mit hoher Genauigkeit bearbeiten können.

Strukturierte Datenextraktion

Konvertieren Sie große Mengen unstrukturierter Text- oder Bilddaten in saubere, formatierte JSON-Schemas für Datenbanken.

Echtzeit-Übersetzung

Betreiben Sie Messaging-Apps mit nahezu sofortiger Übersetzung in Dutzende Sprachen bei minimalen Betriebskosten.

Dokumentenzusammenfassung

Fassen Sie lange Berichte und Meeting-Transkripte unter Nutzung des umfangreichen 128k context window zusammen.

Visuelle Analyse & OCR

Extrahieren Sie Text aus Bildern, analysieren Sie Diagramme und beschreiben Sie visuelle Inhalte für Barrierefreiheitszwecke.

Rapid Prototyping

Erstellen und iterieren Sie AI-Anwendungen schnell mit minimalen API-Ausgaben, bevor Sie auf größere models skalieren.

Stärken

Einschränkungen

Unschlagbares Preis-Leistungs-Verhältnis: Mit $0,15/1M input tokens bietet es eine Kostensenkung von 99 % im Vergleich zu GPT-4 bei gleichzeitig hoher Logik.

Begrenzte reasoning-Tiefe: Besitzt nicht die fortgeschrittenen chain-of-thought-Fähigkeiten, die in models wie OpenAI o1 zu finden sind.

Low-latency Antwortzeit: Auf Geschwindigkeit optimiert, liefert es nahezu sofortige Antworten, die für Echtzeit-Konversationsagenten entscheidend sind.

Output-token-Beschränkung: Das Limit von 16.384 output tokens ist niedriger als bei spezialisierten models, die volle 128k-Parität bieten.

Native multimodale Vision: Im Gegensatz zu älteren kleinen models verarbeitet es Bilder nativ mit hohen Werten im ChartQA (78,0).

Lücken bei komplexem Coding: Hat Schwierigkeiten mit High-Level-Architekturdesign und dem Debugging großer Repositories mit mehreren Dateien.

Starke Befolgung von Instruktionen: Erreicht 76,5 % im IFEval und zeigt damit überlegene Fähigkeiten bei der Einhaltung komplexer Formatierungsregeln.

Kein nativer Audio-Input: Unterstützt keine direkte Audio-zu-Audio-Verarbeitung über den standardmäßigen Text/Vision-API-Endpunkt.

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({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
      { role: "user", content: "Analyze this data and return JSON." },
    ],
    response_format: { type: "json_object" },
  });

  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 ist im Grunde der Todesstoß für GPT-3.5. Es ist schneller, günstiger und smarter. Es gibt keinen Grund mehr, das alte model zu nutzen.”

— rowqi

“OpenAI hat mit der Preisgestaltung wirklich alles verändert. 15 Cent für eine Million tokens ist wahnsinnig für dieses Maß an Logik.”

— peterm1598

hackernews

“Ich erlebe nahezu sofortige Antworten bei meinem Chatbot. Die latency bei 4o-mini ist beeindruckend für diesen Preis.”

— WesternCat5211

twitter

“GPT-4o mini wurde vor 4 Tagen veröffentlicht und verarbeitet bereits mehr als 200 Mrd. tokens pro Tag!”

— Sam Altman

twitter

“Die Vision-Leistung für so einen niedrigen Preis ist die eigentliche Sensation. Es verarbeitet Diagramme besser als einige flagship models vor einem Jahr.”

— VisionDev99

“Es befolgt System-Instruktionen perfekt für die JSON-Extraktion. Ein massives Upgrade gegenüber der Zuverlässigkeit von 3.5 Turbo.”

— LLM_Master

hackernews

Videos über GPT-4o mini

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

“Die Ära der kleinen models ist da”

“Der Preis liegt bei 15 Cent pro Million input tokens... das ist wahnsinnig günstig”

“GPT-4o mini ist sehr, sehr schnell... unglaublich schnell”

“Dieses model ersetzt im Grunde GPT-3.5 Turbo und ist 60 % günstiger”

“Schauen Sie sich an, wie schnell der Text generiert wird, es passiert fast augenblicklich”

“GPT-4o mini ist kostenlos, schnell und tatsächlich ziemlich gut”

“GPT-3.5 ist komplett weg... man landet jetzt bei GPT-4o mini”

“Sehen Sie sich die Geschwindigkeit an, das ist viel schneller, oder?”

“Es ist ein multimodal model, was bedeutet, dass es Bilder sehen kann”

“Es übertrifft GPT-3.5 Turbo und sogar GPT-4 in einigen benchmarks”

“OpenAI hat im Grunde einen Konkurrenten veröffentlicht, der viele dieser models zu schlagen scheint”

“Es ist das model, das sie darauf optimiert haben, so wenig wie möglich zu kosten”

“Dass dieses Teil 16.000 output tokens am Stück ausgeben kann, ist wirklich nützlich”

“Das context window beträgt 128k, was großartig für RAG-Anwendungen ist”

“Die Sicherheitsmaßnahmen sind bei diesem model von Anfang an eingebaut”

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Pro-Tipps für GPT-4o mini

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

Direkte System-Instruktionen

Verwenden Sie prägnante system prompts, um das model zu spezifischen Formaten wie JSON oder Markdown zu steuern.

Context-Batching

Nutzen Sie das 128k context window, indem Sie verwandte kleine Aufgaben in einem einzigen prompt gruppieren, um Overhead-Kosten zu senken.

Vision-Labeling

Fragen Sie nach spezifischen visuellen Attributen bei der Verarbeitung von Bildern, um die Präzision der Metadaten-Extraktion zu verbessern.

Streaming für UX

Aktivieren Sie immer den stream-Parameter, um den Endnutzern ein sofortiges token-Feedback zu geben.

Temperature-Tuning

Setzen Sie die temperature bei Aufgaben mit strukturierten Daten auf 0, um deterministische und konsistente Ergebnisse zu gewährleisten.

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