OpenAI: o4 Mini High

OpenAI: o4 Mini High är en textmodell från OpenAI, släppt den 16 april 2025. Den tillhör o-serien av resonemangsmodeller, och det är samma modell som o4-mini med parametern reasoning_effort satt till high. Varianten "high" representerar därför den mer eftertänksamma änden av modellens resonemangsintervall, samtidigt som den behåller den kompakta, effektivitetsinriktade designen hos o4-mini.

Modellen tar emot bild-, text- och filindata och producerar textutdata. Den har ett kontextfönster på 200 000 tokens och en maximal utdata på 100 000 tokens, med en kunskapsgräns den 30 juni 2024. Dess stödda begärandeparametrar inkluderar include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice och tools. Förekomsten av tools och tool_choice innebär att den kan användas i funktionsanrop och arbetsflöden i agentstil, medan response_format och structured_outputs låter dig begränsa formen på den returnerade texten.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsfall. Eftersom den resonerar innan den svarar och kan ta emot filer och bilder tillsammans med text, passar den för uppgifter där modellen måste arbeta sig igenom ett problem i stället för att mönstermatcha ett svar: flerstegsanalys av dokument, tolkning av diagram eller skärmbilder tillsammans med skriftlig kontext, och kod- eller logikproblem som drar nytta av en noggrann tankekedja. Verktygsparametrarna gör den till en rimlig passform för agentiska pipelines som anropar externa funktioner, och structured_outputs är användbart när resultatet måste tolkas av ett annat program. Kontextfönstret på 200 000 tokens gör att stora indata, som långa rapporter eller flera filer, kan hanteras i en enda begäran.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "openai/o4-mini-high". Eftersom gränssnittet följer OpenAI:s chat completions-format fungerar befintliga OpenAI-klientbibliotek och SDK:er med bara en ändring av bas-URL och nyckel. I begäran kan du ställa in parametrarna som listas ovan, inklusive reasoning_effort för att styra hur mycket resonemang modellen tillämpar, max_tokens för att begränsa utdata, och tools eller tool_choice när du vill använda funktionsanrop. Parametern include_reasoning låter dig bestämma om resonemangsinnehåll returneras med svaret.

En praktisk övervägning är att denna variant definieras av hög resonemangsansträngning, så den är inriktad mot svårare problem snarare än snabba utbyten med låg latens. För enkel eller högvolymsmässig textgenerering där djupgående resonemang tillför lite, kan basmodellen o4-mini eller en annan textmodell vara en bättre passform. Modellen matar endast ut text, så uppgifter som kräver genererade bilder eller ljud faller utanför dess omfattning.