GPT-4o mini Search Preview هو نموذج متخصص للبحث على الويب في Chat Completions. تم تدريبه على فهم وتنفيذ استعلامات البحث على الويب.
GPT-4o-mini Search Preview هو نسخة مطورة من نموذج GPT-4o-mini الخاص بشركة OpenAI تتضمن إمكانيات بحث مدمجة عبر الويب. صُمم هذا النموذج لتقديم إجابات تتضمن معلومات فورية من الإنترنت، مما يجعله مناسبًا…
يجمع النموذج بين الفهم العام للغة والتوليد مع البحث المباشر على الويب. يمكنه الإجابة عن أسئلة حول الأحداث الأخيرة، وسحب البيانات من مواقع ويب محددة، وتجميع المعلومات من مصادر متعددة عبر الإنترنت. يحتفظ بقدرات GPT-4o-mini النموذجية: تلخيص النصوص، الترجمة، توليد الكود، التفكير المنطقي، والكتابة الإبداعية. تُضيف معاينة البحث القدرة على الوصول إلى الأخبار الحالية، أسعار الأسهم، الطقس، تفاصيل المنتجات، وغيرها من البيانات الحساسة للوقت. ومع ذلك، نظرًا لأن النموذج مضبوط للسرعة والكفاءة، قد يكون عمق تفكيره أقل من نموذج GPT-4o الكامل.
النموذج يتفوق في السيناريوهات التي تعتمد فيها الإجابات على معلومات متغيرة أو حديثة. من الأمثلة على ذلك وكلاء خدمة العملاء المباشرين الذين يحتاجون إلى التحقق من حالة الطلب أو سياسات الإرجاع، وأدوات المحتوى التي تنشئ ملخصات للموضوعات الرائجة، ومساعدي البحث الذين يجمعون الحقائق من مصادر متعددة عبر الإنترنت. كما أنه مفيد للتحقق من الادعاءات مقابل البيانات الحالية، مثل التحقق من أحدث إعلان لشركة ما أو نتيجة رياضية. ونظرًا لتكلفته المنخفضة نسبيًا وسرعة استجابته، فهو مناسب للتطبيقات ذات أحجام الطلبات العالية حيث يكون الاستناد إلى الويب ميزة رئيسية.
إذا كان تطبيقك لا يحتاج إلى البحث في الويب أو معلومات محدثة، ففكر في استخدام النموذج الأساسي GPT-4o-mini بدون معاينة البحث. النموذج الأساسي أقل تكلفة (نفس التسعير لكل رمز، ولكن بدون الحمل الإضافي لاسترجاع نتائج البحث) وقد يكون أسرع للمهام الحوارية البحتة. بالنسبة للاستفسارات البسيطة جدًا التي لا تتطلب معرفة واسعة بالعالم، قد تكون النماذج الأصغر مثل GPT-4o-mini (الأساسي) أو حتى النماذج القديمة مثل GPT-3.5 Turbo كافية. قيّم ما إذا كانت ميزة معاينة البحث تبرر التكلفة لحالة الاستخدام الخاصة بك.
معاينة البحث تُفعّل تلقائياً من قبل النموذج عندما يرى أن الاستعلام يحتاج إلى معلومات خارجية. لا تحتاج إلى تكوين واجهات برمجة تطبيقات البحث أو تمرير نتائج البحث يدوياً. ومع ذلك، يمكنك التأثير على سلوك النموذج من خلال توجيهه لاستخدام البحث على الويب بشكل صريح، أو عن طريق تحديد المصادر. يلتزم النموذج بعوامل الأمان وتصفية المحتوى القياسية التي تطبقها OpenAI. لاحظ أن البحث على الويب قد يؤدي إلى تأخير مقارنة بالنموذج الأساسي، لأن النموذج ينتظر نتائج البحث قبل توليد الرد النهائي.
لم يتم نشر نتائج معيارية محددة لـ GPT-4o-mini Search Preview كمتغير منفصل بشكل عام. ومع ذلك، استنادًا إلى GPT-4o-mini الأساسي، من المتوقع أن يؤدي هذا النموذج أداءً جيدًا على المعايير القياسية لمعالجة اللغة الطبيعية مثل MMLU وHellaSwag وGSM8K، لكن بدقة أقل على الأرجح من GPT-4o الكامل. ميزة معاينة البحث قد تحسن الأداء في المهام التي تتطلب معرفة حديثة (مثل المعلومات التافهة حول الأحداث الأخيرة) لكنها لا تغير قدرات التفكير الأساسية للنموذج. من أجل الدقة الواقعية، يعتمد النموذج على جودة وحداثة مصادر الويب التي يسترجعها.
معاينة البحث من GPT-4o-mini مصممة لتوفير زمن استجابة منخفض مقارنة بـ GPT-4o. يُعرف إصدار GPT-4o-mini الأساسي بسرعته في الاستدلال، بينما تضيف معاينة البحث وقتًا إضافيًا لاسترداد البيانات من الويب. يعتمد إجمالي وقت الاستجابة على عوامل مثل زمن استجابة الشبكة، وعدد نتائج البحث المستردة، وطول السياق. في الاستخدام النموذجي، يتم إنشاء الردود في غضون ثوانٍ قليلة. بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب أقل زمن استجابة ممكن، سيكون إصدار GPT-4o-mini الأساسي (بدون بحث) أسرع. تدعم واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ OrcaRouter البث المباشر لعرض الرموز فور إنشائها.
نقاط القوة: يوفر النموذج معلومات محدثة دون الحاجة إلى تكامل بحث منفصل، ولديه نافذة سياق كبيرة (128 ألف رمز)، وهو فعال من حيث التكلفة للاستخدام عالي الحجم. القيود: يقبل النص فقط؛ قد يسترجع أحيانًا محتوى ويب غير كامل أو غير ذي صلة؛ استدلاله أقل عمقًا من GPT-4o؛ ويمكن لمعاينة البحث أن تزيد من زمن الاستجابة. بالإضافة إلى ذلك، قد لا يستشهد النموذج دائمًا بالمصادر بشكل صريح، لذا يجب على المستخدمين التحقق من المعلومات الهامة. إنه ليس مصممًا لمهام مثل الفهم متعدد الوسائط، أو الرياضيات المتقدمة، أو التفكير المعقد المتسلسل حيث يكون أداء GPT-4o أفضل.
OrcaRouter تسعّر GPT-4o-mini Search Preview بسعر المزود دون أي هامش ربح: 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.60 دولار لكل مليون رمز إخراج. وهذا يعني أنك تدفع بالضبط ما تفرضه OpenAI، دون أي رسوم إضافية. التسعير لكل رمز، حيث تُحتسب رموز السياق كإدخال والرموز المولّدة كإخراج. يستخدم النموذج نظام الترميز القياسي من OpenAI. لا توجد رسوم إضافية على ميزة معاينة البحث نفسها؛ التكلفة هي نفسها الخاصة بـ GPT-4o-mini الأساسي، على الرغم من الاسترجاع الإضافي من الويب.
بالمقارنة مع GPT-4o (التي تكلف 2.50 دولار لكل مليون رمز إدخال و10 دولارات لكل مليون رمز إخراج)، فإن GPT-4o-mini Search Preview أرخص بكثير—أقل بحوالي 16 مرة للإدخال و16.6 مرة للإخراج. وهذا يجعله خيارًا قويًا للتطبيقات التي تهم فيها التكلفة لكل استعلام، خاصة عند الحاجة إلى البحث على الويب. ومع ذلك، فإن الإصدار الأساسي GPT-4o-mini (بدون معاينة البحث) يكلف نفس التكلفة لكل رمز ولكنه يفتقر إلى البحث. إذا لم تكن هناك حاجة إلى البحث، فيمكنك توفير زمن الانتقال الإضافي الطفيف، لكن التكلفة لكل رمز متطابقة.
قد يدعم OrcaRouter تخزين نتائج البحث أو استجابات النموذج مؤقتًا، وذلك حسب الإعدادات. إذا تم تمكين هذه الميزة، يمكن تقديم الاستعلامات المتكررة لنفس المعلومات من الذاكرة المخبأة، مما يقلل من زمن الاستجابة واستخدام الرموز. ومع ذلك، تختلف سياسات التخزين المؤقت. للحصول على أحدث المعلومات، يقوم النموذج عادةً بإجراء بحث ويب جديد لكل طلب. لتقليل التكاليف، فكر في استخدام الإصدار الأساسي GPT-4o-mini إذا كانت استعلاماتك لا تتطلب بيانات الويب. راقب دائمًا استخدامك للرموز من خلال لوحة تحكم OrcaRouter لفهم إنفاقك.
يمرر OrcaRouter تسعير OpenAI الدقيق دون إضافة أي هامش. يتم الفوترة بناءً على عدد الرموز كما ورد من المزود. لا توجد رسوم إعداد، أو حد أدنى شهري، أو رسوم إضافية لبوابة API. أنت تدفع فقط مقابل الرموز التي تستخدمها بالمعدلات المحددة. بالنسبة لـ GPT-4o-mini Search Preview، يعني ذلك $0.15 لكل مليون رمز إدخال و$0.60 لكل مليون رمز إخراج. تأكد من إعداد حسابك مع OrcaRouter للوصول إلى النموذج بهذه المعدلات.
لاستخدام النموذج، أرسل طلب POST إلى https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions مع تعيين حقل النموذج إلى "openai/gpt-4o-mini-search-preview". هذه النقطة الطرفية متوافقة مع OpenAI، لذا يمكنك استخدام أي SDK أو عميل من OpenAI عن طريق تغيير عنوان URL الأساسي ومفتاح API. مثال curl: curl https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_ORCAROUTER_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-4o-mini-search-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current weather in London?"}] }' سيتم تشغيل معاينة البحث تلقائيًا.
تدعم واجهة البرمجة جميع معاملات إكمال الدردشة القياسية لـ OpenAI: درجة الحرارة (0-2، الافتراضي 1)، top_p، n، stream، stop، max_tokens (حتى 16384)، presence_penalty، frequency_penalty، وlogit_bias. يحترم النموذج هذه المعاملات. بالنسبة لمعاينة البحث، لا توجد معاملات إضافية مطلوبة؛ يقرر النموذج متى يبحث. ومع ذلك، يمكنك حثه على طلب بحث ويب صراحةً (على سبيل المثال، "ابحث في الويب عن آخر الأخبار حول...") لتشجيع الاسترجاع. لاحظ أن النموذج قد يختار عدم البحث إذا رأى أن المعرفة الداخلية كافية.
إذا كنت تستخدم بالفعل واجهة برمجة تطبيقات OpenAI، فإن الانتقال إلى OrcaRouter سهل: قم بتغيير عنوان URL الأساسي من https://api.openai.com/v1 إلى https://api.orcarouter.ai/v1، واستبدل مفتاح API الخاص بك بمفتاح من OrcaRouter. يصبح معرف النموذج "openai/gpt-4o-mini-search-preview". تظل جميع نصوص الطلبات وتنسيقات الردود الأخرى متطابقة. يمكنك استخدام أي مكتبة عميل OpenAI (Python، Node.js، إلخ) دون تعديل. يدعم OrcaRouter أيضًا البث واستدعاء الدوال وميزات متقدمة أخرى متوافقة مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI.
لدفق الاستجابات، قم بتعيين "stream": true في طلبك. يقوم OrcaRouter بإرجاع البيانات كأحداث يرسلها الخادم (server-sent events)، مطابقةً لصيغة الدفق الخاصة بـ OpenAI. يحتوي كل حدث على جزء (delta) من الاستجابة. يُعد الدفق مفيدًا بشكل خاص للتطبيقات الموجهة للمستخدمين لعرض الرموز المميزة (tokens) أثناء توليدها. بالنسبة لاستعلامات المعاينة (search preview queries)، قد يشير النموذج أولاً إلى أنه يبحث قبل إخراج الإجابة النهائية. سيتضمن الدفق تلك الرموز المؤقتة. تأكد من أن عميلك يمكنه التعامل مع التحديثات الجزئية بشكل سلس.
معاينة بحث GPT-4o-mini هي نسخة أصغر حجمًا وأسرع وأقل تكلفة من GPT-4o مع إمكانيات بحث ويب إضافية. بينما يتميز GPT-4o بقدرات استدلالية فائقة وقاعدة معرفية أكبر (حتى تاريخ قطع تدريبه)، ودعم متعدد الوسائط (صور، صوت)، فإن هذا المقتصر على النصوص ويعتمد على البحث على الويب لتجاوز محدودية معرفته التدريبية. بالنسبة للمهام التي تتطلب تحليلًا عميقًا أو رياضيات معقدة، فإن GPT-4o أفضل. أما بالنسبة للتطبيقات الحساسة للتكلفة والتي تحتاج إلى معلومات حديثة، فإن معاينة بحث GPT-4o-mini تُعد بديلًا قويًا. السعر أرخص بحوالي 16 مرة.
لا يشمل إصدار GPT-4o-mini الأساسي البحث على الويب؛ فهو يعتمد فقط على بيانات تدريبه، التي لها تاريخ قطع في أواخر عام 2023. يضيف GPT-4o-mini Search Preview القدرة على استرداد المعلومات الحالية من الإنترنت. كلا النموذجين لهما نفس نافذة السياق (128k رمزًا)، وأقصى إخراج (16384)، وتسعير لكل رمز. قد يكون لنسخة المعاينة للبحث زمن استجابة أعلى قليلاً بسبب استرداد الويب. إذا كان تطبيقك لا يحتاج إلى بيانات حية، فإن النموذج الأساسي متطابق وظيفيًا وقد يكون أسرع. يتم الوصول إلى كلا النموذجين عبر OrcaRouter بمعرفات نموذج مختلفة.
تشمل النماذج الأخرى المُمَكَّنة بالبحث نموذج Gemini المزوّد بأساس بحث Google، أو النماذج التي تستخدم استرجاع الويب القائم على الإضافات. يوفر GPT-4o-mini Search Preview تكاملاً أصلياً دون الحاجة إلى إضافات خارجية. وهو بشكل عام أرخص من النماذج الأكبر المُمَكَّنة بالبحث (مثل GPT-4 مع التصفح). لكنه قد يكون أقل شمولاً في نتائج البحث مقارنةً بواجهات برمجة التطبيقات (APIs) المتخصصة في البحث. للحصول على معرفة ويب عالية الدقة، يُنصح بتكميله باستخدام واجهة برمجة تطبيقات بحث واقعية وتغذية النتائج إلى نموذج أساسي. هذا النموذج هو الأنسب للاستعلامات البسيطة إلى متوسطة التعقيد التي تستفيد من بيانات الويب الحالية.
اختر هذا النموذج عندما تحتاج إلى: (1) تكلفة منخفضة لكل استعلام، (2) بحث ويب تلقائي دون تكامل مخصص، (3) أوقات استجابة سريعة، و(4) نافذة سياق كبيرة. اختر متغير GPT-4o الكامل إذا كنت بحاجة إلى مدخلات متعددة الوسائط أو تفكير أعمق. اختر GPT-4o-mini الأساسي إذا لم تكن بحاجة إلى بحث ويب وتريد استجابات أسرع قليلاً. اختر واجهة برمجة تطبيقات بحث مخصصة مع نموذج صغير إذا كنت بحاجة إلى تحكم دقيق في مصادر البحث ونتائجه. هذا النموذج هو الأفضل كبديل مباشر لـ GPT-3.5 أو GPT-4o-mini في التطبيقات التي تستفيد من المعلومات الحية.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o-mini-search-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatstreamstructured_outputsweb_search_options| الإدخال / 1M توكن | $0.150 |
| الإخراج / 1M توكن | $0.600 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-mini-search-previewفتح @misc{orcarouter_gpt_4o_mini_search_preview,
title = {GPT-4o-mini Search Preview API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-mini-search-preview}
}OpenAI. (2025). GPT-4o-mini Search Preview API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-mini-search-preview