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OpenAI: o4 Mini (batch)

openai/o4-mini:batch

टेक्स्टइनपुट: image · text · fileToolsReasoning200K16 अप्रैल 2025 को जोड़ा गया

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OpenAI: o4 Mini (batch) एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 22% ज़्यादा है।
2,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00578 है।

OpenAI: o4 Mini (batch) के बारे में

OpenAI o4 Mini (batch) OpenAI की o-series का एक कॉम्पैक्ट रीजनिंग मॉडल है, जिसे api14 के माध्यम से मॉडल आईडी openai/o4-mini:batch के तहत पेश किया जाता है। यह टेक्स्ट श्रेणी से संबंधित है और तेज़, लागत-कुशल प्रदर्शन के लिए बनाया गया है, साथ ही मजबूत मल्टीमॉडल और एजेंटिक क्षमताएं बनाए रखता है। batch वैरिएंट वही मॉडल है जो batch शैली के वर्कलोड के लिए सामने लाया गया है, इसलिए यहां आपको जो रीजनिंग व्यवहार मिलता है, वह सामान्य रूप से o4 Mini से अपेक्षित व्यवहार से मेल खाता है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज और फाइलें स्वीकार करता है, और यह टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन है और यह अधिकतम 100,000 आउटपुट टोकन उत्पन्न कर सकता है, जो लंबे रीजनिंग ट्रेस, विस्तारित उत्तरों या बड़े संरचित पेलोड के लिए उदार है। इसका नॉलेज कटऑफ 30 जून 2024 है। चूंकि यह एक रीजनिंग मॉडल है, जब आप मांगते हैं तो यह अपने रीजनिंग चरणों को उजागर कर सकता है, और यह टूल उपयोग का समर्थन करता है, जो इसे केवल साधारण सिंगल टर्न प्रश्नोत्तर के बजाय एजेंटिक पैटर्न के लिए उपयुक्त बनाता है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। मल्टीमॉडल इनपुट के साथ टूल कॉलिंग उन एजेंटों के लिए उपयुक्त है जिन्हें स्क्रीनशॉट या दस्तावेज़ पढ़ना, अगला कदम तय करना और साथ-साथ फंक्शन कॉल करना होता है। बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो लंबे दस्तावेज़ों, कोडबेस या मल्टी टर्न बातचीत में मदद करता है जहां पहले का कॉन्टेक्स्ट मायने रखता है। संरचित आउटपुट और response format समर्थन इसे एक्सट्रैक्शन, क्लासिफिकेशन और अन्य कार्यों के लिए उचित विकल्प बनाते हैं जहां आपको मशीन-पठनीय परिणाम चाहिए। रीजनिंग आउटपुट तब उपयोगी होता है जब आप देखना चाहते हैं कि मॉडल किसी उत्तर तक कैसे पहुंचा, डिबगिंग के लिए या उन कार्यों के लिए जहां मध्यवर्ती चरण मायने रखते हैं।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/o4-mini:batch का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice और tools। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप रीजनिंग व्यवहार और क्या रीजनिंग लौटाई जाए, इसे नियंत्रित कर सकते हैं, max_tokens के साथ आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, response_format और structured_outputs के माध्यम से JSON या स्कीमा-प्रतिबंधित आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं, अधिक प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग के लिए seed सेट कर सकते हैं, और फंक्शन कॉलिंग को चलाने के लिए tool_choice के साथ टूल परिभाषित कर सकते हैं।

नॉलेज कटऑफ को ध्यान में रखें: 30 जून 2024 के बाद का कुछ भी मॉडल ने जो सीखा है उससे बाहर है, इसलिए समय-संवेदनशील प्रश्नों को ताज़ा तथ्य उपलब्ध कराने के लिए रिट्रीवल या टूल की आवश्यकता हो सकती है। मॉडल केवल टेक्स्ट आउटपुट करता है, इसलिए यदि आपको जनरेट की गई इमेज या ऑडियो चाहिए तो आपको कहीं और देखना होगा। इन सीमाओं के भीतर यह रीजनिंग-भारी, मल्टीमॉडल और टूल-संचालित काम के लिए एक समझदार डिफ़ॉल्ट है जहां गति और दक्षता मायने रखती है।

OpenAI: o4 Mini (batch) API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/o4-mini:batch" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/o4-mini:batch",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,00,000
इनपुट: image, text, file
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: o4 Mini (batch): अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: o4 Mini (batch) API की कीमत कितनी है?: OpenAI: o4 Mini (batch) की कीमत इनपुट $1.93 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: o4 Mini (batch) की context window कितनी है?: OpenAI: o4 Mini (batch) हर request में 2,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,00,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: o4 Mini (batch) क्या कर सकता है?: OpenAI: o4 Mini (batch) image, text, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से OpenAI: o4 Mini (batch) कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/o4-mini:batch" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: o4 Mini (batch) के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM 4.6, MiniMax: MiniMax M1, OpenAI: o3 Mini (batch)। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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