GPT-4o mini Search Preview adalah model khusus untuk pencarian web di Chat Completions. Model ini dilatih untuk memahami dan menjalankan kueri pencarian web.
GPT-4o-mini Search Preview adalah varian dari model GPT-4o-mini milik OpenAI yang dilengkapi dengan kemampuan pencarian web bawaan. Model ini dirancang untuk memberikan jawaban yang menggabungkan…
Model ini menggabungkan pemahaman dan generasi bahasa secara umum dengan pencarian web langsung. Ia dapat menjawab pertanyaan tentang peristiwa terkini, mengambil data dari situs web tertentu, serta mensintesis informasi dari berbagai sumber daring. Model ini mempertahankan kemampuan khas GPT-4o-mini: peringkasan teks, penerjemahan, pembuatan kode, penalaran logis, dan penulisan kreatif. Pratinjau pencarian menambahkan kemampuan untuk mengakses berita terkini, harga saham, cuaca, detail produk, dan data sensitif waktu lainnya. Namun, karena model ini dioptimalkan untuk kecepatan dan efisiensi, kedalaman penalarannya mungkin lebih rendah dibandingkan model GPT-4o lengkap.
Model ini unggul dalam skenario di mana jawaban bergantung pada informasi yang berubah atau terkini. Contohnya termasuk agen layanan pelanggan langsung yang perlu memeriksa status pesanan atau kebijakan pengembalian, alat konten yang menghasilkan ringkasan topik tren, dan asisten riset yang mengumpulkan fakta dari berbagai sumber daring. Model ini juga berguna untuk memverifikasi klaim terhadap data terkini, seperti memeriksa pengumuman terbaru perusahaan atau skor olahraga. Karena biayanya yang relatif rendah dan waktu respons yang cepat, model ini cocok untuk aplikasi dengan volume permintaan tinggi di mana web grounding menjadi fitur utama.
Jika aplikasi Anda tidak memerlukan pencarian web atau informasi terkini, pertimbangkan untuk menggunakan GPT-4o-mini dasar tanpa search preview. Model dasar ini bahkan lebih murah (harga per-token yang sama, tetapi tanpa overhead pengambilan pencarian) dan mungkin lebih cepat untuk tugas percakapan murni. Untuk kueri yang sangat sederhana yang tidak membutuhkan pengetahuan dunia yang luas, model yang lebih kecil seperti GPT-4o-mini (dasar) atau bahkan model lama seperti GPT-3.5 Turbo mungkin sudah cukup. Evaluasi apakah fitur search preview sepadan dengan biaya untuk kasus penggunaan spesifik Anda.
Pratinjau pencarian secara otomatis dipicu oleh model ketika model menganggap kueri membutuhkan informasi eksternal. Anda tidak perlu mengonfigurasi API pencarian atau memasukkan hasil pencarian secara manual. Namun, Anda dapat memengaruhi perilaku model dengan memintanya untuk menggunakan pencarian web secara eksplisit, atau dengan menentukan sumber. Model menghormati filter keamanan dan konten standar yang diterapkan oleh OpenAI. Perhatikan bahwa pencarian web dapat menimbulkan latensi dibandingkan dengan model dasar, karena model menunggu hasil pencarian sebelum menghasilkan respons akhir.
Skor benchmark spesifik untuk GPT-4o-mini Search Preview belum dirilis secara publik sebagai varian terpisah. Namun, berdasarkan GPT-4o-mini dasar, model ini diperkirakan akan berkinerja baik pada benchmark NLP standar seperti MMLU, HellaSwag, dan GSM8K, tetapi kemungkinan dengan akurasi yang lebih rendah dibandingkan GPT-4o penuh. Fitur pratinjau pencarian dapat meningkatkan kinerja pada tugas-tugas yang memerlukan pengetahuan terkini (seperti trivia tentang peristiwa terkini) tetapi tidak mengubah kemampuan penalaran model yang mendasarinya. Untuk akurasi faktual, model bergantung pada kualitas dan ketepatan waktu sumber web yang diambilnya.
GPT-4o-mini Search Preview dirancang untuk latensi rendah dibandingkan dengan GPT-4o. GPT-4o-mini dasar dikenal dengan inferensi cepat, dan pratinjau pencarian menambahkan waktu ekstra untuk pengambilan web. Total waktu respons tergantung pada faktor-faktor seperti latensi jaringan, jumlah hasil pencarian yang diambil, dan panjang konteks. Dalam penggunaan tipikal, respons dihasilkan dalam beberapa detik. Untuk aplikasi yang memerlukan latensi minimum mutlak, GPT-4o-mini dasar (tanpa pencarian) akan lebih cepat. API OrcaRouter mendukung streaming untuk mulai menampilkan token saat dihasilkan.
Kelebihan: Model ini menyediakan informasi terkini tanpa integrasi pencarian terpisah, memiliki jendela konteks yang besar (128k token), dan hemat biaya untuk penggunaan volume tinggi. Keterbatasan: Model ini hanya menerima teks; terkadang dapat mengambil konten web yang tidak lengkap atau tidak relevan; penalarannya kurang mendalam dibandingkan GPT-4o; dan pratinjau pencarian dapat meningkatkan latensi. Selain itu, model mungkin tidak selalu menyebutkan sumber secara eksplisit, sehingga pengguna harus memverifikasi informasi penting. Model ini tidak dirancang untuk tugas-tugas seperti pemahaman multimodal, matematika tingkat lanjut, atau penalaran rantai pemikiran yang kompleks di mana GPT-4o berkinerja lebih baik.
OrcaRouter menagih GPT-4o-mini Search Preview dengan tarif penyedia tanpa markup: $0,15 per juta token input dan $0,60 per juta token output. Ini berarti Anda membayar persis seperti yang dikenakan OpenAI, tanpa biaya tambahan. Harga per token, dengan token konteks dihitung sebagai input dan token yang dihasilkan sebagai output. Model ini menggunakan skema tokenisasi standar OpenAI. Tidak ada biaya tambahan untuk fitur pratinjau pencarian itu sendiri; biayanya sama dengan GPT-4o-mini dasar, meskipun ada pengambilan web tambahan.
Dibandingkan dengan GPT-4o (yang berharga $2.50 per juta token input dan $10 per juta token output), GPT-4o-mini Search Preview jauh lebih murah—sekitar 16 kali lebih murah untuk input dan 16,6 kali lebih murah untuk output. Hal ini menjadikannya kandidat yang kuat untuk aplikasi di mana biaya per kueri penting, terutama saat Anda memerlukan pencarian web. Namun, GPT-4o-mini dasar (tanpa search preview) memiliki biaya per token yang sama tetapi tidak memiliki fitur pencarian. Jika pencarian tidak diperlukan, Anda dapat menghemat sedikit latensi tambahan, tetapi biaya per token tetap identik.
OrcaRouter mungkin mendukung caching hasil pencarian atau respons model, tergantung pada konfigurasi. Jika diaktifkan, permintaan berulang untuk informasi yang sama dapat dilayani dari cache, mengurangi latensi dan penggunaan token. Namun, kebijakan caching bervariasi. Untuk informasi yang paling terkini, model biasanya melakukan pencarian web baru pada setiap permintaan. Untuk meminimalkan biaya, pertimbangkan untuk menggunakan basis GPT-4o-mini jika kueri Anda tidak memerlukan data web. Selalu pantau penggunaan token Anda melalui dasbor OrcaRouter untuk memahami pengeluaran Anda.
OrcaRouter meneruskan harga persis OpenAI tanpa menambahkan margin apa pun. Penagihan didasarkan pada jumlah token yang dilaporkan oleh penyedia. Tidak ada biaya pengaturan, minimum bulanan, atau biaya tambahan untuk gateway API. Anda hanya membayar token yang Anda gunakan sesuai tarif yang ditentukan. Untuk GPT-4o-mini Search Preview, itu berarti $0,15 per juta token masukan dan $0,60 per juta token keluaran. Pastikan akun Anda telah diatur dengan OrcaRouter untuk mengakses model dengan tarif ini.
Untuk menggunakan model, kirim permintaan POST ke https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions dengan field model diatur ke "openai/gpt-4o-mini-search-preview". Endpoint ini kompatibel dengan OpenAI, sehingga Anda dapat menggunakan SDK atau klien OpenAI mana pun dengan mengubah URL dasar dan kunci API. Contoh 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": "Apa cuaca saat ini di London?"}] }' Pratinjau pencarian akan dipicu secara otomatis.
API ini mendukung semua parameter penyelesaian obrolan standar OpenAI: temperature (0-2, default 1), top_p, n, stream, stop, max_tokens (hingga 16384), presence_penalty, frequency_penalty, dan logit_bias. Model ini menghormati parameter-parameter tersebut. Untuk pratinjau pencarian, tidak ada parameter tambahan yang diperlukan; model memutuskan kapan akan mencari. Namun, Anda dapat memintanya secara eksplisit untuk melakukan pencarian web (misalnya, "Cari berita terbaru tentang...") untuk mendorong pengambilan informasi. Perhatikan bahwa model mungkin tetap memilih untuk tidak mencari jika menganggap pengetahuan internalnya sudah cukup.
Jika Anda sudah menggunakan API OpenAI, bermigrasi ke OrcaRouter sangat mudah: ubah URL dasar dari https://api.openai.com/v1 menjadi https://api.orcarouter.ai/v1, dan ganti kunci API Anda dengan yang dari OrcaRouter. ID model menjadi "openai/gpt-4o-mini-search-preview". Semua body permintaan dan format respons lainnya tetap identik. Anda dapat menggunakan pustaka klien OpenAI apa pun (Python, Node.js, dll.) tanpa modifikasi. OrcaRouter juga mendukung streaming, pemanggilan fungsi, dan fitur lanjutan lainnya yang kompatibel dengan API OpenAI.
Untuk melakukan streaming respons, atur "stream": true dalam permintaan Anda. OrcaRouter mengembalikan data sebagai server-sent events, identik dengan format streaming OpenAI. Setiap event berisi delta dari respons. Streaming sangat berguna untuk aplikasi yang berhadapan langsung dengan pengguna untuk menampilkan token saat dihasilkan. Untuk kueri pratinjau pencarian, model mungkin pertama-tama menunjukkan bahwa ia sedang mencari sebelum mengeluarkan jawaban akhir. Stream akan menyertakan token sementara tersebut. Pastikan klien Anda dapat menangani pembaruan parsial dengan baik.
GPT-4o-mini Search Preview adalah varian yang lebih kecil, lebih cepat, dan lebih murah dari GPT-4o dengan kemampuan pencarian web tambahan. Sementara GPT-4o memiliki penalaran yang unggul, basis pengetahuan yang lebih besar (hingga batas pelatihannya), dan dukungan multimodal (gambar, audio), model ini hanya teks dan mengandalkan pencarian web untuk mengatasi keterbatasan pengetahuan pelatihannya. Untuk tugas yang memerlukan analisis mendalam atau matematika kompleks, GPT-4o lebih baik. Untuk aplikasi yang sensitif terhadap biaya dan membutuhkan informasi terkini, GPT-4o-mini Search Preview adalah alternatif yang kuat. Harganya sekitar 16 kali lebih murah.
GPT-4o-mini dasar tidak menyertakan pencarian web; ia hanya mengandalkan data pelatihannya, yang memiliki tanggal batas akhir tahun 2023. GPT-4o-mini Search Preview menambahkan kemampuan untuk mengambil informasi terkini dari internet. Kedua model memiliki jendela konteks yang sama (128k token), max output (16384), dan harga per token. Varian pratinjau pencarian mungkin memiliki latensi sedikit lebih tinggi karena pengambilan web. Jika aplikasi Anda tidak membutuhkan data langsung, model dasar secara fungsional identik dan mungkin lebih cepat. Kedua model diakses melalui OrcaRouter dengan ID model yang berbeda.
Model lain yang mendukung pencarian termasuk Gemini dengan grounding Google Search, atau model yang menggunakan pengambilan web berbasis plugin. GPT-4o-mini Search Preview menawarkan integrasi asli tanpa plugin eksternal. Model ini umumnya lebih murah daripada model pencarian yang lebih besar (seperti GPT-4 dengan penjelajahan). Namun, mungkin kurang komprehensif dalam hasil pencarian dibandingkan dengan API pencarian khusus. Untuk pengetahuan web dengan akurasi tinggi, pertimbangkan untuk melengkapi dengan API pencarian faktual dan memberikan hasilnya ke model dasar. Model ini paling cocok untuk kueri sederhana hingga cukup kompleks yang memanfaatkan data web terkini.
Pilih model ini ketika Anda membutuhkan: (1) biaya rendah per kueri, (2) pencarian web otomatis tanpa integrasi kustom, (3) waktu respons cepat, dan (4) jendela konteks yang besar. Pilih varian GPT-4o lengkap jika Anda membutuhkan input multimodal atau penalaran yang lebih dalam. Pilih GPT-4o-mini dasar jika Anda tidak memerlukan pencarian web dan menginginkan respons yang sedikit lebih cepat. Pilih API pencarian khusus plus model kecil jika Anda membutuhkan kontrol yang mendetail atas sumber dan hasil pencarian. Model ini paling baik sebagai pengganti langsung untuk GPT-3.5 atau GPT-4o-mini dalam aplikasi yang akan mendapatkan manfaat dari informasi langsung.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token | $0.150 |
| Output / 1M token | $0.600 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-mini-search-previewBuka @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