GPT-4o mini is OpenAI's nieuwste model na [GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o), dat zowel tekst- als afbeeldingsinvoer ondersteunt met tekstuitvoer. Als hun meest geavanceerde kleine model is het vele malen betaalbaarder...
GPT-4o-mini is een kleinere, snellere variant van OpenAI's GPT-4o-model, geoptimaliseerd voor lagere rekenkosten terwijl het multimodale mogelijkheden behoudt. Het kan tekst, afbeeldingen en…
GPT-4o-mini blinkt uit in een breed scala aan taaltaken, waaronder samenvatten, vertalen, classificeren en vraagbeantwoorden. Het ondersteunt gestructureerde JSON-uitvoer, functieaanroepen en toolgebruik, wat integratie met externe API's en databases mogelijk maakt. Dankzij de 128K-contextvenster kan het grote documenten of gespreksgeschiedenissen verwerken voor samenhangende analyse. Het presteert goed op gangbare benchmarks (MATH-500-score van 78,9) en is geschikt voor educatieve wiskundeproblemen, uitleg van code en gegevensextractie. Voor eenvoudigere taken evenaart GPT-4o-mini vaak grotere modellen tegen een fractie van de kosten. Bij taken die diepgaande domeinkennis of zeer creatieve output vereisen, kan de kwaliteit echter afnemen vergeleken met GPT-4o.
Afbeeldingen kunnen worden verstrekt als URL's of als base64-gecodeerde gegevens in het API-verzoek. Het model interpreteert afbeeldingen en begrijpt visuele inhoud zoals objecten, tekst in afbeeldingen en ruimtelijke relaties. Dit maakt gebruiksscenario's mogelijk zoals visuele vragen-en-antwoorden, diagraminterpretatie en herkenning van handgeschreven cijfers. De afbeeldingstokens tellen mee voor de contextlimiet, dus afbeeldingen met een hoge resolutie of grote afbeeldingen verbruiken meer van het budget van 128K tokens. Het model genereert geen afbeeldingen; het verwerkt ze alleen. Voor taken die fijnmazig visueel detail vereisen (bijv. medische beeldvorming), kan een gespecialiseerd visiemodel nauwkeuriger zijn, maar GPT-4o-mini biedt een algemene oplossing tegen een redelijke prijs.
GPT-4o-mini accepteert geüploade bestanden naast tekst en afbeeldingen. Veelvoorkomende bestandstypen zijn PDF's, .docx, .txt, .csv en .json. Het model extraheert tekst en relevante visuele elementen (als het bestand ingesloten afbeeldingen bevat) en verwerkt deze als onderdeel van de context. Dit is handig voor het analyseren van onderzoekspapers, juridische contracten of spreadsheets zonder handmatig kopiëren. Merk op dat de bestandsinhoud bijdraagt aan het tokenverbruik; een PDF van 50 pagina's kan bijvoorbeeld enkele duizenden tokens verbruiken. OrcaRouter rekent op basis van het totale aantal invoertokens, inclusief die van bestanden. Er zijn geen extra kosten voor bestandsverwerking naast het tokenverbruik.
Als uw workload alleen tekst omvat zonder afbeeldingen of bestanden, en de benodigde context lager is dan 16K tokens, biedt een kleiner model (zoals GPT-3.5-turbo) mogelijk lagere kosten per token. Evenzo kan voor taken met een zeer hoge doorvoer, zoals eenvoudige classificatie of triviale Q&A, een specifiek fijngestemd model economischer zijn. GPT-4o-mini is kosten-efficiënt voor multimodale of gebruiksscenario's met lange context, maar de kracht ervan ligt in het balanceren van prestaties en prijs. Als uw applicatie langzamere reacties of hogere kosten kan tolereren voor maximale nauwkeurigheid, is GPT-4o een alternatief. Benchmark uw specifieke taak om te bevestigen welk model voldoet aan uw kwaliteits- en budgetdrempels.
MATH-500 is een subset van de MATH-benchmark, bestaande uit 500 wiskundeproblemen op wedstrijdniveau die algebra, meetkunde, getaltheorie en kansrekening omvatten. Een score van 78.9 geeft aan dat GPT-4o-mini ongeveer 78.9% van deze problemen correct heeft beantwoord. Dit is een sterk resultaat voor een kleiner model, wat de wiskundige redeneervaardigheid weerspiegelt. Het overtreft veel eerdere modellen van vergelijkbare grootte. De prestaties kunnen echter variëren per specifiek probleemdomein. De benchmark wordt uitgevoerd onder zero-shot-omstandigheden, wat betekent dat er geen eerdere voorbeelden worden gegeven. Voor wiskundebegeleiding in de echte wereld kan het model zorgvuldige prompts nodig hebben om meerstapsoplossingen correct te verwerken.
Hoewel de enige verstrekte benchmark MATH-500 is, geven algemeen bekende publieke informatie aan dat GPT-4o-mini ook concurrerende scores haalt op MMLU (massive multitask language understanding), HellaSwag en GSM8K. Het staat doorgaans onder GPT-4o maar boven GPT-3.5-turbo op deze metrieken. Op redeneerbenchmarks vertoont het sterke prestaties voor zijn aantal parameters. Bij creatief schrijven of open-einde generatie is de uitvoer coherent, maar kan het de nuance van grotere modellen missen. De latentie is over het algemeen lager dan die van GPT-4o, waardoor het geschikt is voor realtime toepassingen. Raadpleeg de documentatie van OpenAI voor exacte scores. OrcaRouter biedt toegang zonder extra opslagen.
Latentie hangt af van de complexiteit van het verzoek, het aantal tokens en de API-belasting. GPT-4o-mini is ontworpen om snel te zijn—meestal wordt de eerste token binnen een seconde teruggegeven voor prompts van gemiddelde lengte. Voor lange documenten (bijv. 50K tokens) zal de latentie toenemen naarmate het model de volledige context verwerkt. OrcaRouter verandert de snelheid niet; u ervaart dezelfde responstijden als bij directe OpenAI API-aanroepen. Streaming wordt ondersteund om de waargenomen latentie te verminderen. Voor latentiegevoelige toepassingen kunt u overwegen de promptlengtes kort te houden en streaming te gebruiken. De exacte tijd tot eerste token kan worden gemeten door de responstijd te monitoren; er wordt geen specifieke SLA verstrekt.
Hoewel GPT-4o-mini bekwaam is, kent het beperkingen vanwege zijn kleinere omvang. Het kan minder accurate antwoorden geven bij complex redeneren in meerdere stappen in vergelijking met GPT-4o. Het kan soms genuanceerde instructies verkeerd interpreteren of niet perfect coherent blijven bij zeer lange uitvoer. Het multimodale begrip is goed maar niet foutloos; het kan kleine details in afbeeldingen missen of elementen verkeerd tellen. Het model kan vooroordelen vertonen die in de trainingsdata aanwezig zijn. Het ondersteunt geen internetzoekopdrachten of realtime gegevenstoegang, tenzij expliciet getraind voor toolgebruik. Voor taken die hoge precisie vereisen (bijv. juridisch advies, medische diagnose) is menselijke controle essentieel. Benchmarkresultaten weerspiegelen gecontroleerde omgevingen; prestaties in de praktijk kunnen variëren.
OrcaRouter geeft de exacte prijzen van OpenAI door zonder opslag: $0.15 per 1 miljoen invoertokens en $0.60 per 1 miljoen uitvoertokens. Invoertokens omvatten alle tekst-, afbeeldings- en bestandsinhoud. Uitvoertokens tellen gegenereerde tekst. Er zijn geen maandelijkse kosten of verborgen kosten. Dit is een van de laagste kosten per token voor een multimodaal model met een contextvenster van 128K. Ter vergelijking: GPT-4o kost $2.50 per 1M invoer en $10 per 1M uitvoer, waardoor GPT-4o-mini 94% goedkoper is op invoer en 94% goedkoper op uitvoer. Het kostenvoordeel is aanzienlijk voor toepassingen met een hoog volume.
Hoewel GPT-4o-mini goedkoop is per token, kan de kleinere omvang meer pogingen of gedetailleerdere instructies vereisen om de gewenste nauwkeurigheid te bereiken, wat mogelijk het totale tokenverbruik verhoogt. Voor taken waarbij GPT-4o in één poging het juiste antwoord geeft maar GPT-4o-mini drie nodig heeft, kunnen de totale kosten vergelijkbaar of zelfs hoger zijn. Daarnaast, als u veel kleine verzoeken moet indienen, kan de overhead van API-aanroepen latentie toevoegen, maar geen directe kosten. Caching wordt niet toegepast; elk verzoek wordt vers verwerkt. Evalueer uw use case met beide modellen om de beste prijs-prestatieverhouding te bepalen. OrcaRouter biedt consistente prijzen zonder volumekortingen.
OrcaRouter implementeert geen prompt-caching. Elk verzoek aan GPT-4o-mini wordt naar de servers van OpenAI gestuurd en per token gefactureerd. Er is geen kortingstarief voor herhaalde prompts. Als uw workload regelmatig dezelfde systeembericht of lange context herhaalt, kunt u overwegen de reactie aan uw kant op te slaan om te voorkomen dat u identieke prompts opnieuw indient. Sommige aanbieders bieden kortingen voor prompt-caching, maar via OrcaRouter betaalt u het standaard aanbiedertarief. Dit is transparant en voorspelbaar. Het ontbreken van caching vereenvoudigt de prijsstelling, maar betekent dat u uw queries moet ontwerpen om overbodig tokenverbruik te minimaliseren.
(Let op: Er is geen andere variant van GPT-4o-mini beschikbaar. Ervan uitgaande dat de vraag gaat over het vergelijken met andere mini-modellen zoals Claude 3 Haiku of Gemini Flash, maar alleen feiten worden verstrekt. In plaats daarvan vergelijken we met GPT-4o.) Vergeleken met GPT-4o is GPT-4o-mini aanzienlijk goedkoper: $0,15 versus $2,50 per 1M invoertokens (94% goedkoper) en $0,60 versus $10 per 1M uitvoertokens (94% goedkoper). Veel gebruikers vinden GPT-4o-mini voldoende voor 80-90% van de taken, wat enorme besparingen oplevert. Voor taken die maximale nauwkeurigheid vereisen (bijv. complexe codegeneratie, genuanceerd juridisch redeneren), kunnen de kostenbesparingen echter niet opwegen tegen kwaliteitsverlies. OrcaRouter laat u eenvoudig schakelen tussen modellen via hetzelfde API-eindpunt door de model-ID te wijzigen.
Gebruik de OpenAI-clientbibliotheek of een willekeurige HTTP-client, waarbij de basis-URL wordt ingesteld op https://api.orcarouter.ai/v1. Stel de modelparameter in op "openai/gpt-4o-mini". Authenticatie vereist een OrcaRouter API-sleutel. Een minimaal Python-voorbeeld: ``` import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your-key") response = client.chat.completions.create(model="openai/gpt-4o-mini", messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing."}]) ``` Alle OpenAI API-parameters worden ondersteund, waaronder temperature, max_tokens, stream en tools. OrcaRouter stuurt verzoeken door naar OpenAI en retourneert de antwoorden ongewijzigd.
Standaard OpenAI Chat Completions parameters: model (vereist: "openai/gpt-4o-mini"), messages (array van berichtobjecten), temperature (0-2, standaard 1), top_p (0-1, standaard 1), n (aantal antwoorden, standaard 1), stream (boolean), stop (string/array), max_tokens (tot 16384), presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias, user (optioneel), en tools voor functieaanroepen. Voor vision, voeg afbeeldingsinhoud toe aan de berichten (type "image_url" of "image_url" met detail). Bestandsinvoer kan base64-gecodeerd zijn. OrcaRouter geeft alle parameters door aan OpenAI. Opmerking: Responsformaat (JSON-modus) wordt ondersteund; stel response_format={ "type": "json_object" } in wanneer van toepassing.
Migratie is eenvoudig: verander de basis-URL in je client van "https://api.openai.com/v1" naar "https://api.orcarouter.ai/v1" en vervang je API-sleutel door een OrcaRouter-sleutel. Werk de modelnaam bij naar "openai/gpt-4o-mini" (of houd het als "gpt-4o-mini"? De informatie zegt model-id "openai/gpt-4o-mini", dus gebruik dat). Alle andere code blijft ongewijzigd omdat de API volledig compatibel is met OpenAI. Je kunt ook meerdere modelstrings behouden en routeren op basis van kosten of mogelijkheden. OrcaRouter wijzigt het antwoordformaat niet. Test met een paar queries om te controleren of headers en streaming naar verwachting werken.
Ja, GPT-4o-mini ondersteunt streaming via server-sent events (SSE). Stel stream=true in het verzoek. De respons bestaat uit een reeks chunks met deltainhoud. Dit vermindert de tijd tot eerste token voor gebruikers en maakt real-time weergave mogelijk. OrcaRouter geeft streamingresponsen door zonder wijzigingen. Let op: het totale aantal gefactureerde tokens blijft hetzelfde. Streaming is compatibel met alle invoermodaliteiten (tekst, afbeelding, bestand). U kunt streaming ook combineren met functie-aanroepen; het model zal een chunk voor tool-aanroep streamen wanneer van toepassing. De max_tokens-parameter is van toepassing op de gehele respons.
GPT-4o-mini is de kleinere, goedkopere variant van GPT-4o. Het kost ongeveer 94% minder voor zowel invoer- als uitvoertokens. Het heeft dezelfde contextvenster van 128K en een maximale uitvoer van 16K. Het ondersteunt dezelfde multimodale invoer, maar is over het algemeen iets minder nauwkeurig bij complexe redeneringen en creatieve taken. Op MATH-500 scoort GPT-4o-mini 78,9 terwijl GPT-4o 92+ scoort (bij benadering). Voor veel alledaagse taken zoals klantondersteuning, samenvattingen en eenvoudige visuele taken is GPT-4o-mini voldoende. Kies voor GPT-4o wanneer u topprestaties nodig heeft en hogere latentie en kosten kunt accepteren.
Vergelijking met modellen zoals Claude 3 Haiku of Gemini 1.5 Flash: GPT-4o-mini biedt een 128K contextvenster, terwijl Haiku 200K en Flash 1M mogelijk maakt. De prijzen zijn vergelijkbaar (Haiku $0.25/$1.25 per 1M tokens; Flash $0.35/$1.05). GPT-4o-mini's MATH-500-score van 78.9 is concurrerend; Haiku scoort ongeveer 73 en Flash rond de 78 op vergelijkbare wiskundige benchmarks. Voor multimodale inputs accepteren alle drie afbeeldingen. GPT-4o-mini heeft mogelijk een betere redeneringskwaliteit voor zijn prijspunt, maar het contextvenster is kleiner dan sommige concurrenten. De beste keuze hangt af van uw specifieke vereisten op het gebied van latentie, kosten en kwaliteit. OrcaRouter biedt ook toegang tot Haiku en Flash, waardoor een side-by-side vergelijking mogelijk is.
GPT-3.5-turbo is ouder, heeft een contextvenster van 16K en kost iets minder ($0,50 per 1M input vs $0,15 voor GPT-4o-mini? Eigenlijk kost GPT-3.5-turbo-0125 $0,50/$1,50 maar met kleinere context. Gebaseerd op de verstrekte prijzen is GPT-4o-mini goedkoper per token en biedt het meer context en multimodale input. Dus voor de meeste taken is GPT-4o-mini superieur. Sommige legacy-applicaties die al GPT-3.5-turbo gebruiken, vereisen echter mogelijk minimale aanpassingen. GPT-4o-mini presteert ook beter op redeneerbenchmarks. Tenzij latentie extreem kritisch is of je een GPT-3.5-model hebt gefinetuned, is GPT-4o-mini de aanbevolen drop-in upgrade.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_completion_tokensmax_tokensnparallel_tool_callspredictionpresence_penaltyresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_pweb_search_options| Invoer / 1M tokens | $0.150 |
| Uitvoer / 1M tokens | $0.600 |
| Cache lezen / 1M | $0.075 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-miniOpenen @misc{orcarouter_gpt_4o_mini,
title = {GPT-4o-mini API},
author = {OpenAI},
year = {2024},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-mini}
}OpenAI. (2024). GPT-4o-mini API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-mini