GPT-4o mini 的价格是多少？

它的价格为每 100 万输入 tokens 0.15 美元，每 100 万输出 tokens 0.60 美元，是 OpenAI 目前最经济实惠的 model。

GPT-4o mini 支持 vision 吗？

是的，它是一个 multimodal model，能够通过 API 原生处理并理解文本和图像输入。

context window 的大小是多少？

该 model 支持 128,000 tokens 的 context window，单次响应最多可生成 16,384 tokens。

它比 GPT-3.5 Turbo 更好吗？

是的，它比 GPT-3.5 Turbo 聪明得多（MMLU 得分为 82% 对比 70%），价格便宜 60%，且速度更快。

它支持 function calling 吗？

是的，GPT-4o mini 全面支持 tool use 和 function calling，以便与外部 API 进行交互。

它能直接处理视频吗？

不支持，它不支持原生视频输入，但可以将多个独立帧作为图像进行处理。

我该如何使用 GPT-4o mini？

您可以通过 OpenAI API 在 'gpt-4o-mini' 目录下调用，同时它也对 ChatGPT Free、Plus 和 Team 方案的用户开放。

GPT-4o mini

GPT-4o mini 是 OpenAI 最具成本效益的小型 model，为高任务量场景提供 GPT-4 级别的智能、卓越的速度和 multimodal vision 能力。

小型模型高性价比支持视觉能力快速 AI多模态

openaiGPT-4July 18, 2024

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 效率的重大飞跃，旨在取代 GPT-3.5 Turbo 成为开发者的首选 model。它采用原生多模态架构构建，以极低的成本和 latency 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，非常适合处理长篇文档和高容量数据流。

智能与高性价比的结合

与以往为了速度而牺牲智能的小型 model 不同，GPT-4o mini 在文本和 vision 任务中均保持了极高的 reasoning 能力。它比 GPT-3.5 Turbo 便宜 60%，且能力显著增强，在 MMLU benchmark 测试中得分为 82%。该 model 专门针对低 latency 和高可靠性至关重要的应用进行了优化，例如实时客户助手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。

客户支持自动化

部署低 latency、高性价比的聊天机器人，能够高精度地处理数千个常规咨询。

结构化数据提取

将大量非结构化文本或图像数据转换为数据库所需的整洁、格式化的 JSON schema。

实时翻译

为即时通讯应用提供几乎即时的多语言翻译，且运营成本极低。

文档摘要

利用 128k 的广阔 context window，对长篇报告和会议记录进行总结。

视觉分析与 OCR

从图像中提取文本、分析图表，并出于无障碍目的描述视觉内容。

快速原型设计

在扩展到更大的 model 之前，以极低的 API 支出快速构建和迭代 AI 应用。

优势

局限性

无与伦比的性价比: 价格仅为每 100 万输入 tokens 0.15 美元，在保持高水平 reasoning 逻辑的同时，比 GPT-4 降低了 99% 的成本。

reasoning 深度有限: 不具备像 OpenAI o1 这样 model 所拥有的高级 chain-of-thought 能力。

低延迟响应时间: 专为速度而设计，提供几乎即时的响应，这对于实时对话智能体至关重要。

输出 token 限制: 16,384 的输出限制低于某些提供完整 128k 输出能力的专用 model。

原生多模态视觉能力: 与传统的轻量级 model 不同，它能够原生处理图像，在 ChartQA (78.0) 等 benchmark 测试中表现出色。

复杂编程能力的差距: 在处理高层级架构设计和大型多文件代码库调试方面表现欠佳。

强大的指令遵循能力: 在 IFEval 上达到 76.5%，证明了其在遵循复杂格式规则方面的卓越能力。

无原生音频输入: 不支持通过标准的文本/vision API 端点进行直接的音频到音频处理。

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({
    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();

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 基本上宣告了 GPT-3.5 的终结。它更快、更便宜、更聪明。已经没有理由再使用旧 model 了。”

— rowqi

“OpenAI 真的通过这个定价改变了游戏规则。对于这种级别的 reasoning 逻辑，100 万 tokens 只要 15 美分简直疯了。”

— peterm1598

hackernews

“我的聊天机器人几乎能实现即时响应。以这个价位来看，4o-mini 的 latency 令人印象深刻。”

— WesternCat5211

twitter

“GPT-4o mini 发布 4 天，每天处理的 tokens 已经超过 2000 亿个！”

— Sam Altman

twitter

“这么廉价的产品能有这样的 vision 性能才是重点。它处理图表的能力比一年前的某些 flagship 都要好。”

— VisionDev99

“它在 JSON 提取方面完美遵循系统指令。比起 3.5 Turbo 的可靠性，这是一个巨大的升级。”

— LLM_Master

hackernews

关于 GPT-4o mini 的视频

观看关于 GPT-4o mini 的教程、评测和讨论

“小型 model 的时代已经到来”

“每 100 万输入 tokens 的价格仅为 15 美分……这便宜得惊人”

“GPT-4o mini 非常非常快……快得令人难以置信”

“这个 model 基本上取代了 GPT-3.5 Turbo，而且价格便宜了 60%”

“看它生成文本的速度，几乎是瞬间完成的”

“GPT-4o mini 免费、快速且表现相当出色”

“GPT-3.5 已经彻底退场……取而代之的是 GPT-4o mini”

“看看这个速度，快得多，对吧”

“它是一个 multimodal model，这意味着它可以看懂图像”

“它在某些 benchmark 上的表现甚至超过了 GPT-3.5 Turbo 甚至 GPT-4”

“OpenAI 基本上发布了一个竞争对手，它似乎击败了许多同类 model”

“这是他们为了实现最低收费而优化过的 model”

“能够一次性输出 16,000 个 tokens 真的非常实用”

“128k 的 context window 对 RAG 应用来说非常棒”

“该 model 的安全措施从一开始就内置其中”

不仅仅是提示词

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GPT-4o mini专业提示

专家提示助您充分利用GPT-4o mini。

直接的系统指令

提供简洁的 system prompt，引导 model 输出特定的格式，如 JSON 或 Markdown。

批量处理上下文

利用 128k 的窗口，将相关的多个小型任务组合成一个 prompt，以降低开销成本。

视觉标注

在处理图像时要求特定的视觉属性，以提高元数据提取的精确度。

流式输出提升用户体验

始终开启 stream 参数，为最终用户提供即时的 token 反馈。

Temperature 调节

对于结构化数据任务，将 temperature 设置为 0，以确保输出的确定性和一致性。

用户评价

用户怎么说

加入数千名已改变工作流程的满意用户

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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