OpenAI: o4 Mini

OpenAI o4 Mini è un modello di ragionamento compatto di OpenAI, parte della serie o dell'azienda. È stato rilasciato dal provider il 16 aprile 2025, e il suo knowledge cutoff è il 30 giugno 2024. Il modello appartiene alla categoria testo ed è posizionato come fratello minore dei modelli di ragionamento più grandi di OpenAI, pensato per prestazioni rapide ed economicamente efficienti mantenendo solide capacità multimodali e agentiche.

Il modello accetta testo, immagini e file come input, e restituisce solo testo. La sua finestra di contesto è di 200.000 token, con un output massimo di 100.000 token. Poiché l'input può includere immagini e file insieme al testo, puoi inviare prompt che combinano istruzioni scritte con contenuti visivi o documentali in un'unica richiesta. Il comportamento di ragionamento è esposto tramite i parametri reasoning e include_reasoning, così puoi controllare se l'output di ragionamento è incluso nella risposta.

Queste capacità indicano alcuni schemi pratici. Le attività ad alto contenuto di ragionamento come analisi multi-step, pianificazione e scomposizione di problemi si adattano al design del modello. Poiché accetta immagini e file, si presta anche a flussi di lavoro in cui un prompt deve fare riferimento a uno screenshot, un diagramma o un documento invece che al solo testo semplice. L'uso di strumenti e gli output strutturati lo rendono una scelta ragionevole per applicazioni in stile agente, ad esempio pipeline che chiamano funzioni, interrogano sistemi esterni o necessitano di risposte in uno schema fisso. L'ampia finestra di contesto aiuta quando un'attività dipende da input lunghi, come documenti estesi o cronologie di conversazione prolungate.

Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "openai/o4-mini". I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice e tools. In pratica questo significa che puoi limitare la lunghezza dell'output con max_tokens, richiedere un campionamento deterministico con seed, chiedere risposte strutturate o vincolate a uno schema tramite response_format e structured_outputs, e definire funzioni richiamabili con tools e tool_choice. I parametri reasoning e include_reasoning ti permettono di gestire come il ragionamento viene trattato nella risposta.

Il vincolo principale da tenere a mente è che l'output è solo testo, quindi le attività che richiedono immagini generate, audio o altri output non testuali sono al di fuori di ciò che questo modello restituisce. È anche un modello compatto della serie o, quindi se un'attività richiede il ragionamento più potente disponibile, un modello più grande della stessa famiglia potrebbe essere più adatto. Per la maggior parte dei carichi di lavoro quotidiani di ragionamento, input multimodale e uso di strumenti, o4 Mini copre il terreno con una finestra di contesto di 200.000 token e un tetto di output di 100.000 token.