GPT-4o mini 的价格是多少？

GPT-4o mini 的价格为每百万输入 tokens 0.15 美元，每百万输出 tokens 0.60 美元。这一定价使其比旧款 GPT-3.5 Turbo 模型便宜 60%。

GPT-4o mini 的 context window 是多大？

它具备 128,000 token 的 context window。这一容量允许模型在单个 prompt 中处理约 300 页文本。

GPT-4o mini 能处理图像吗？

是的，GPT-4o mini 具有原生视觉能力。它可以分析图像、执行 OCR，并结合文本输入理解视觉内容。

它与 GPT-3.5 Turbo 相比如何？

它比 GPT-3.5 Turbo 更快、更便宜、更智能。在 MMLU benchmark 上得分为 82.0%，而其前代产品约为 70%。

GPT-4o mini 支持 function calling 吗？

是的，它原生支持工具使用和 function calling。这使模型能够与外部 API 和结构化数据系统进行交互。

最大输出限制是多少？

该模型在单次响应中最多可生成 16,384 tokens。这足以满足大多数长文本内容的生成需求。

GPT-4o mini 可以通过 API 使用吗？

是的，它可以通过 OpenAI API 使用，模型 ID 为 gpt-4o-mini。它支持聊天补全（chat completions）、助手（assistants）和批量处理模式。

GPT-4o mini

作为 OpenAI 最具成本效益的小型模型，GPT-4o mini 以极低的价格提供多模态智能和高速性能。

小型模型高性价比支持视觉高速 AI多模态

openaiGPT-4o2024年7月18日

上下文

128Ktokens

最大输出

16Ktokens

输入价格

$0.15/ 1M

输出价格

$0.60/ 1M

模态:TextImage

能力:视觉工具流式传输

基准测试

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

查看API文档

关于 GPT-4o mini

了解 GPT-4o mini 的功能、特性以及它如何帮助您获得更好的效果。

小型模型的新标准

GPT-4o mini 代表了 AI 效率的一次重大飞跃，旨在取代 GPT-3.5 Turbo 成为开发者的首选模型。它采用原生的 multimodal 架构构建，以极低的成本和延迟提供 GPT-4 级别的性能。它拥有巨大的 128,000 token context window，并支持高达 16,384 tokens 的复杂输出，非常适合处理长文档和高容量数据流。

智能与实惠的结合

与以往牺牲智能以换取速度的小型模型不同，GPT-4o mini 在文本和视觉任务中均保持了强大的 reasoning 能力。它比 GPT-3.5 Turbo 便宜 60% 且功能更强大，在 MMLU benchmark 上得分高达 82%。该模型经过专门优化，适用于那些对低延迟和高可靠性要求极高的应用场景，例如实时客户助理和大规模数据分类引擎。

GPT-4o mini 的使用案例

发现使用 GPT-4o mini 获得出色效果的不同方式。

自动化客户支持

以极低的延迟和高准确性处理海量客户咨询，成本仅为原有方案的一小部分。

内容摘要

在 128k context window 内将大型文档或长篇内容处理为简洁的摘要。

数据提取

将非结构化文本或图像转换为 JSON 等结构化数据格式，以便录入数据库。

多语言翻译

为聊天应用和全球通讯提供数十种语言的实时翻译。

教育辅导

作为交互式学习助手，帮助学生解决数学、科学和语言艺术方面的问题。

基础视觉任务

分析图像以识别物体、通过 OCR 提取文本，或为无障碍应用提供图像描述。

优势

局限性

极致的性价比: 每百万输入 tokens 仅需 0.15 美元，却能提供 frontier model 级别的 reasoning 能力，MMLU 得分达 82%。

复杂 reasoning 的不足: 在专家级科学问题上落后于 GPT-4o 或 o1 等大型模型，GPQA 得分为 40.2%。

高吞吐量与速度: 模型响应延迟极低，非常适合实时用户界面。

编程能力的局限: 与 Claude 3.5 Sonnet 相比，缺乏对复杂软件工程所需的深度架构理解。

大 context window: 保持完整的 128k context window，允许处理小型模型中罕见的大型复杂文档。

输出窗口限制: 16k 的输出限制对于需要大规模代码迁移或书籍级内容的生成任务可能会受到局限。

原生视觉支持: 在小巧的体积内包含 multimodal 能力，在图像分析和 OCR 任务中表现出色。

事实稳定度: 与 flagship 模型相比，小型模型在特定领域更容易产生幻觉。

API快速入门

openai/gpt-4o-mini

查看文档

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();

安装SDK并在几分钟内开始进行API调用。

人们对 GPT-4o mini 的评价

看看社区对 GPT-4o mini 的看法

“GPT-4o mini 基本上扼杀了针对基础 RAG 微调旧模型的市场，成本低到无法忽视。”

— AI_Dev_Central

“速度简直疯了。我的翻译 Agent 几乎能瞬间得到 tokens 返回。”

— TechCruncher

twitter

“OpenAI 凭借此定价确实倒逼了 Anthropic 和 Google。100 万 tokens 0.15 美元成了新的基准线。”

— hn_reader_99

hackernews

“我把 3.5 换成了 mini，测试的前五分钟就能明显感觉到逻辑上的提升。”

— PromptEngineerPro

youtube

“终于便宜到可以大规模使用 LLM 进行基础数据清洗，而无需面对巨额云账单了。”

— DataVizWiz

“OCR 的视觉表现实际上比某些贵 10 倍的专用模型还要好。”

— VisionDev

twitter

关于 GPT-4o mini 的视频

观看关于 GPT-4o mini 的教程、评测和讨论

“在其中许多情况下，现在 GPT-4o mini 也拥有像大多数这些模型一样的 knowledge cutoff 日期，知识库更新到 2023 年 10 月，对于这些 LLM 来说这相当新，不到一年”

“如果你正在使用 GPT-4o 来构建你的应用，并且觉得成本太高，那么你可能会想要降级，从而在 API 使用费用上省下一大笔钱，所以这与 API 有关”

“看看那个速度，快得多，对吧？所以这对于免费使用 ChatGPT 的人来说绝对太棒了，现在他们有了一个既优秀、速度又快还免费的模型，好啦”

“如果你在处理任何 vision 相关的任务，它的速度其实比 flagship 模型还要慢”

“介绍我们最具成本效益的小型模型，GPT-4o mini 在 MMLU 上取得了 82% 的分数，目前表现优于 GPT-4”

“GPT-4o mini 耗时 2.5 秒，而 GPT-4o 耗时 4.6 秒，根据 GPT-4o mini 的表现”

“它支持每个请求高达 16,000 个 output token，可以理解为大约 12,000 个单词”

“模态方面，刚刚推出的 GPT-4o mini 仅支持 text 和 vision，不支持视频和音频，是的”

“好消息是它支持每个请求高达 16,000 个 output token，相当于大约 12,000 个单词，这相当令人印象深刻，其知识库更新至”

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GPT-4o mini专业提示

专家提示助您充分利用GPT-4o mini。

用于 RAG

利用极低的输入成本执行大规模检索增强生成（RAG），而无需高额支出。

使用 JSON Mode 构建结构

使用 JSON mode 或 function calling 参数来确保后端工作流的数据结构一致性。

批量处理

对非紧急任务使用 OpenAI 的 Batch API，可降低 50% 的成本。

Temperature 调节

对于事实提取任务，将 temperature 设置在 0.1 到 0.3 之间，以最大化准确性。

用户评价

用户怎么说

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