OpenAI: o4 Mini

OpenAI o4 Mini é um modelo de raciocínio compacto da OpenAI, parte da série o da empresa. Foi lançado pelo fornecedor em 16 de abril de 2025, e seu corte de conhecimento é 30 de junho de 2024. O modelo está na categoria de texto e é posicionado como um irmão menor dos modelos de raciocínio maiores da OpenAI, voltado para desempenho rápido e com bom custo-benefício, mantendo fortes capacidades multimodais e agênticas.

O modelo aceita texto, imagens e arquivos como entrada, e retorna apenas texto. Sua janela de contexto é de 200.000 tokens, com saída máxima de 100.000 tokens. Como a entrada pode incluir imagens e arquivos junto com texto, você pode enviar prompts que misturam instruções escritas com conteúdo visual ou de documento em uma única requisição. O comportamento de raciocínio é exposto através dos parâmetros reasoning e include_reasoning, então você pode controlar se a saída de raciocínio é incluída na resposta.

Essas capacidades apontam para alguns padrões práticos. Tarefas com muito raciocínio, como análise em múltiplas etapas, planejamento e decomposição de problemas, se encaixam no design do modelo. Como ele aceita imagens e arquivos, também é adequado para fluxos de trabalho em que um prompt precisa referenciar uma captura de tela, diagrama ou documento em vez de apenas texto simples. O uso de ferramentas e saídas estruturadas o tornam uma escolha razoável para aplicações no estilo agente, por exemplo pipelines que chamam funções, consultam sistemas externos ou precisam de respostas em um esquema fixo. A janela de contexto grande ajuda quando uma tarefa depende de entradas longas, como documentos extensos ou históricos de conversa longos.

Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "openai/o4-mini". Os parâmetros de requisição suportados são include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice e tools. Na prática, isso significa que você pode limitar o comprimento da saída com max_tokens, solicitar amostragem determinística com seed, pedir respostas estruturadas ou restritas por esquema através de response_format e structured_outputs, e definir funções chamáveis com tools e tool_choice. Os parâmetros reasoning e include_reasoning permitem gerenciar como o raciocínio é tratado na resposta.

A principal restrição a ter em mente é que a saída é apenas texto, então tarefas que exigem imagens geradas, áudio ou outra saída não textual estão fora do que este modelo retorna. Ele também é um modelo compacto da série o, então se uma tarefa exige o raciocínio mais forte disponível, um modelo maior da mesma família pode ser mais adequado. Para a maioria das cargas de trabalho cotidianas de raciocínio, entrada multimodal e uso de ferramentas, o o4 Mini cobre o terreno com uma janela de contexto de 200.000 tokens e um teto de saída de 100.000 tokens.