GPT-4o mini Search Preview เป็นโมเดลเฉพาะสำหรับการค้นหาเว็บใน Chat Completions มันถูกฝึกให้เข้าใจและดำเนินการค้นหาเว็บ
GPT-4o-mini Search Preview เป็นรุ่นย่อยของโมเดล GPT-4o-mini ของ OpenAI ที่มีความสามารถในการค้นหาเว็บในตัว ออกแบบมาเพื่อให้คำตอบที่ผสานข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอินเทอร์เน็ต…
โมเดลนี้ผสมผสานความเข้าใจภาษาและการสร้างข้อความทั่วไปเข้ากับการค้นหาเว็บแบบสด สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุด ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์เฉพาะ และสังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งออนไลน์หลายแหล่ง โมเดลยังคงความสามารถพื้นฐานของ GPT-4o-mini ไว้ ได้แก่ การสรุปข้อความ การแปล การสร้างโค้ด การใช้เหตุผลเชิงตรรกะ และการเขียนเชิงสร้างสรรค์ การแสดงตัวอย่างการค้นหาช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงข่าวสารปัจจุบัน ราคาหุ้น สภาพอากาศ รายละเอียดสินค้า และข้อมูลที่อ่อนไหวต่อเวลาอื่นๆ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากโมเดลถูกปรับแต่งให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ความลึกในการใช้เหตุผลอาจต่ำกว่าโมเดล GPT-4o เต็มรูปแบบ
โมเดลนี้มีความเป็นเลิศในสถานการณ์ที่คำตอบขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงหรือเป็นข้อมูลล่าสุด ตัวอย่างเช่น ตัวแทนบริการลูกค้าสดที่ต้องตรวจสอบสถานะคำสั่งซื้อหรือนโยบายการคืนสินค้า เครื่องมือสร้างเนื้อหาที่สรุปหัวข้อที่กำลังเป็นกระแส และผู้ช่วยวิจัยที่รวบรวมข้อเท็จจริงจากแหล่งข้อมูลออนไลน์หลายแห่ง นอกจากนี้ยังมีประโยชน์สำหรับการตรวจสอบข้อเรียกร้องกับข้อมูลปัจจุบัน เช่น การตรวจสอบประกาศล่าสุดของบริษัทหรือคะแนนกีฬา เนื่องจากมีต้นทุนค่อนข้างต่ำและเวลาตอบสนองที่รวดเร็ว จึงเหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณคำขอสูงซึ่งการยึดโยงกับเว็บเป็นคุณสมบัติที่สำคัญ
หากแอปพลิเคชันของคุณไม่จำเป็นต้องใช้การค้นหาเว็บหรือข้อมูลที่ทันสมัย ให้ลองใช้ GPT-4o-mini แบบฐานที่ไม่มีการแสดงตัวอย่างการค้นหา โมเดลฐานมีราคาถูกกว่า (ราคาต่อโทเค็นเท่าเดิม แต่ไม่มีค่าใช้จ่ายแฝงจากการค้นหา) และอาจทำงานได้เร็วขึ้นสำหรับงานสนทนาล้วนๆ สำหรับคำถามที่เรียบง่ายมากซึ่งไม่ต้องการความรู้โลกกว้าง โมเดลขนาดเล็ก เช่น GPT-4o-mini (ฐาน) หรือแม้แต่โมเดลรุ่นเก่าอย่าง GPT-3.5 Turbo ก็อาจเพียงพอ ประเมินว่าฟีเจอร์แสดงตัวอย่างการค้นหาคุ้มกับค่าใช้จ่ายสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณหรือไม่
การแสดงตัวอย่างการค้นหาจะถูกกระตุ้นโดยอัตโนมัติจากโมเดลเมื่อมันเห็นว่าคำค้นหาต้องการข้อมูลจากภายนอก คุณไม่จำเป็นต้องกำหนดค่า API การค้นหาหรือส่งผลการค้นหาด้วยตนเอง อย่างไรก็ตาม คุณสามารถมีอิทธิพลต่อพฤติกรรมของโมเดลได้โดยการกระตุ้นให้ใช้การค้นหาเว็บอย่างชัดเจน หรือโดยการระบุแหล่งที่มา โมเดลปฏิบัติตามตัวกรองความปลอดภัยและเนื้อหามาตรฐานที่ OpenAI นำมาใช้ โปรดทราบว่าการค้นหาเว็บอาจทำให้เกิดความหน่วงเมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐาน เนื่องจากโมเดลจะรอผลการค้นหาก่อนที่จะสร้างคำตอบสุดท้าย
คะแนนเกณฑ์มาตรฐานเฉพาะสำหรับ GPT-4o-mini Search Preview ยังไม่ได้รับการเปิดเผยต่อสาธารณะในฐานะตัวแปรที่แยกต่างหาก อย่างไรก็ตาม จากพื้นฐานของ GPT-4o-mini โมเดลนี้คาดว่าจะทำงานได้ดีบนเกณฑ์มาตรฐาน NLP มาตรฐาน เช่น MMLU, HellaSwag และ GSM8K แต่อาจมีความแม่นยำต่ำกว่า GPT-4o เต็มรูปแบบ คุณลักษณะตัวอย่างการค้นหาอาจปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่ต้องการความรู้ปัจจุบัน (เช่น เรื่องไม่สำคัญเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุด) แต่ไม่ได้เปลี่ยนความสามารถในการให้เหตุผลพื้นฐานของโมเดล สำหรับความแม่นยำตามข้อเท็จจริง โมเดลอาศัยคุณภาพและความทันสมัยของแหล่งข้อมูลบนเว็บที่ดึงมา
GPT-4o-mini Search Preview ถูกออกแบบมาเพื่อให้มีเวลาแฝงต่ำเมื่อเทียบกับ GPT-4o โดยพื้นฐาน GPT-4o-mini นั้นขึ้นชื่อเรื่องการประมวลผลที่รวดเร็ว และการเพิ่มฟังก์ชันค้นหาจะใช้เวลาเพิ่มเติมในการดึงข้อมูลจากเว็บ เวลาตอบสนองทั้งหมดขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น เวลาแฝงของเครือข่าย จำนวนผลการค้นหาที่ดึงมา และความยาวของบริบท ในการใช้งานทั่วไป การตอบสนองจะเกิดขึ้นภายในไม่กี่วินาที สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการเวลาแฝงต่ำที่สุด GPT-4o-mini พื้นฐาน (ที่ไม่มีการค้นหา) จะเร็วกว่า OrcaRouter's API รองรับการสตรีมเพื่อเริ่มแสดงโทเค็นในขณะที่กำลังถูกสร้างขึ้น
จุดแข็ง: โมเดลให้ข้อมูลที่ทันสมัยโดยไม่ต้องบูรณาการการค้นหาแยกต่างหาก มีหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (128k tokens) และคุ้มค่าสำหรับการใช้งานในปริมาณสูง ข้อจำกัด: รองรับเฉพาะข้อความเท่านั้น; อาจดึงข้อมูลเว็บที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่เกี่ยวข้องในบางครั้ง; การใช้เหตุผลมีความลึกน้อยกว่า GPT-4o; และตัวอย่างการค้นหาอาจเพิ่มเวลาแฝง นอกจากนี้ โมเดลอาจไม่ได้อ้างอิงแหล่งที่มาอย่างชัดเจนเสมอไป ดังนั้นผู้ใช้ควรตรวจสอบข้อมูลสำคัญ ไม่ได้ออกแบบมาสำหรับงานต่างๆ เช่น การทำความเข้าใจแบบหลายรูปแบบ คณิตศาสตร์ขั้นสูง หรือการคิดเชิงเหตุผลแบบ chain-of-thought ที่ซับซ้อน ซึ่ง GPT-4o มีประสิทธิภาพดีกว่า
OrcaRouter คิดค่าใช้จ่าย GPT-4o-mini Search Preview ในอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม: 0.15 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ 0.60 ดอลลาร์ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต ซึ่งหมายความว่าคุณจ่ายเท่ากับที่ OpenAI เรียกเก็บ โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม การกำหนดราคาเป็นต่อโทเค็น โดยโทเค็นบริบทนับเป็นอินพุต และโทเค็นที่สร้างขึ้นนับเป็นเอาต์พุต โมเดลใช้รูปแบบการแบ่งโทเค็นมาตรฐานของ OpenAI ไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับฟีเจอร์ Search Preview เอง ต้นทุนเท่ากับ GPT-4o-mini พื้นฐาน แม้จะมีการดึงข้อมูลจากเว็บเพิ่มเติม
เมื่อเทียบกับ GPT-4o (ซึ่งมีค่าใช้จ่าย $2.50 ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ $10 ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน) GPT-4o-mini Search Preview ถูกกว่าอย่างมีนัยสำคัญ—ประมาณ 16 เท่าสำหรับอินพุต และ 16.6 เท่าสำหรับเอาต์พุต ทำให้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้นทุนต่อการสืบค้นมีความสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อคุณต้องการค้นหาเว็บ อย่างไรก็ตาม GPT-4o-mini พื้นฐาน (ที่ไม่มี search preview) มีต้นทุนต่อโทเคนเท่ากัน แต่ขาดฟังก์ชันค้นหา หากไม่จำเป็นต้องใช้การค้นหา คุณอาจช่วยประหยัดเวลาแฝงที่เพิ่มขึ้นเล็กน้อย แต่ต้นทุนต่อโทเคนนั้นเท่ากัน
OrcaRouter อาจรองรับการแคชผลลัพธ์การค้นหาหรือการตอบกลับของโมเดล ขึ้นอยู่กับการกำหนดค่า หากเปิดใช้งาน การค้นหาข้อมูลซ้ำสำหรับข้อมูลเดียวกันอาจถูกดึงจากแคช ซึ่งช่วยลดทั้งความหน่วงเวลาและการใช้งานโทเค็น อย่างไรก็ตาม นโยบายการแคชอาจแตกต่างกันไป สำหรับข้อมูลล่าสุด โดยทั่วไปโมเดลจะทำการค้นหาเว็บใหม่ในทุกคำขอ เพื่อลดค่าใช้จ่าย ให้พิจารณาใช้ GPT-4o-mini แบบพื้นฐานหากคำถามของคุณไม่ต้องการข้อมูลจากเว็บ ติดตามการใช้งานโทเค็นของคุณผ่านแดชบอร์ดของ OrcaRouter เสมอเพื่อทำความเข้าใจค่าใช้จ่ายของคุณ
OrcaRouter ส่งต่อราคาที่แน่นอนของ OpenAI โดยไม่บวกเพิ่ม margin ใดๆ การเรียกเก็บเงินอิงตามจำนวน token ที่ผู้ให้บริการรายงาน ไม่มีค่าติดตั้ง ค่าขั้นต่ำรายเดือน หรือค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับ API gateway คุณจ่ายเฉพาะ token ที่คุณใช้ในอัตราที่กำหนด สำหรับ GPT-4o-mini Search Preview นั่นคือ $0.15 ต่อ token ขาเข้า 1 ล้าน token และ $0.60 ต่อ token ขาออก 1 ล้าน token ตรวจสอบให้แน่ใจว่าบัญชีของคุณถูกตั้งค่ากับ OrcaRouter เพื่อเข้าถึงโมเดลในอัตราเหล่านี้
หากต้องการใช้โมเดลนี้ ให้ส่งคำขอ POST ไปยัง https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions โดยกำหนดฟิลด์ model เป็น "openai/gpt-4o-mini-search-preview" เอนพอยต์นี้เข้ากันได้กับ OpenAI ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้ SDK หรือไคลเอนต์ OpenAI ใดๆ ก็ได้โดยเปลี่ยน base URL และ API key ตัวอย่างคำสั่ง 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?"}] }' ฟังก์ชันค้นหาล่วงหน้าจะถูกเรียกใช้งานโดยอัตโนมัติ
API รองรับพารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์ของ OpenAI ทุกตัว: temperature (0-2, ค่าเริ่มต้น 1), top_p, n, stream, stop, max_tokens (สูงสุด 16384), presence_penalty, frequency_penalty และ logit_bias โมเดลจะเคารพพารามิเตอร์เหล่านี้ สำหรับตัวอย่างการค้นหา ไม่มีพารามิเตอร์เพิ่มเติมที่จำเป็น โมเดลจะเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะค้นหาเมื่อใด อย่างไรก็ตาม คุณสามารถกระตุ้นให้มันขอการค้นหาเว็บอย่างชัดเจน (เช่น "ค้นหาเว็บสำหรับข่าวล่าสุดเกี่ยวกับ...") เพื่อส่งเสริมให้ค้นหาข้อมูล โปรดทราบว่าโมเดลอาจยังเลือกที่จะไม่ค้นหาหากเห็นว่าความรู้ภายในเพียงพอ
หากคุณใช้ OpenAI API อยู่แล้ว การย้ายไปใช้ OrcaRouter นั้นตรงไปตรงมา: เปลี่ยน base URL จาก https://api.openai.com/v1 เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และแทนที่ API key ของคุณด้วยคีย์จาก OrcaRouter รหัสโมเดลกลายเป็น "openai/gpt-4o-mini-search-preview" ส่วน request body และ response format อื่นๆ ยังคงเหมือนเดิม คุณสามารถใช้ไลบรารีของ OpenAI client ใดก็ได้ (Python, Node.js, ฯลฯ) โดยไม่ต้องแก้ไข OrcaRouter ยังรองรับ streaming, function calling, และฟีเจอร์ขั้นสูงอื่นๆ ที่เข้ากันได้กับ API ของ OpenAI
ในการสตรีมการตอบกลับ ให้ตั้งค่า "stream": true ในคำขอของคุณ OrcaRouter ส่งคืนข้อมูลเป็น server-sent events ซึ่งเหมือนกับรูปแบบสตรีมของ OpenAI แต่ละอีเวนต์ประกอบด้วยเดลต้าของการตอบกลับ การสตรีมมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ผู้ใช้เห็นผลลัพธ์ โดยแสดงโทเค็นขณะที่กำลังสร้าง สำหรับคำค้นหาตัวอย่าง (search preview) โมเดลอาจระบุก่อนว่ากำลังค้นหา ก่อนที่จะแสดงคำตอบสุดท้าย สตรีมจะรวมโทเค็นชั่วคราวเหล่านั้นไว้ด้วย ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไคลเอนต์ของคุณสามารถจัดการกับการอัปเดตบางส่วนได้อย่างราบรื่น
GPT-4o-mini Search Preview เป็นตัวแปรที่เล็กกว่า เร็วกว่า และถูกกว่าของ GPT-4o โดยเพิ่มความสามารถในการค้นหาเว็บ ในขณะที่ GPT-4o มีเหตุผลที่เหนือกว่า ฐานความรู้ที่ใหญ่กว่า (จนถึงจุดตัดการฝึกอบรม) และรองรับหลายรูปแบบ (รูปภาพ เสียง) โมเดลนี้เป็นแบบข้อความเท่านั้นและอาศัยการค้นหาเว็บเพื่อเอาชนะข้อจำกัดของความรู้ที่ฝึกมา สำหรับงานที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึกหรือคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน GPT-4o จะดีกว่า สำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นต้นทุนและต้องการข้อมูลที่สดใหม่ GPT-4o-mini Search Preview เป็นทางเลือกที่แข็งแกร่ง ราคาถูกกว่าประมาณ 16 เท่า
GPT-4o-mini พื้นฐานไม่มีฟังก์ชันค้นหาจากเว็บ มันอาศัยข้อมูลการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียว ซึ่งมีวันที่ตัดข้อมูล ณ ช่วงปลายปี 2023 GPT-4o-mini Search Preview เพิ่มความสามารถในการดึงข้อมูลปัจจุบันจากอินเทอร์เน็ต ทั้งสองโมเดลมีหน้าต่างบริบทเท่ากัน (128k โทเค็น) output สูงสุด (16384) และราคาต่อโทเค็นเท่ากัน ตัวแปร Search Preview อาจมีความหน่วงสูงขึ้นเล็กน้อยเนื่องจากการดึงข้อมูลจากเว็บ หากแอปพลิเคชันของคุณไม่ต้องการข้อมูลสด โมเดลพื้นฐานจะทำงานเหมือนกันและอาจเร็วกว่า ทั้งสองโมเดลเข้าถึงได้ผ่าน OrcaRouter ด้วย ID โมเดลที่แตกต่างกัน
โมเดลอื่นๆ ที่เปิดใช้งานการค้นหา ได้แก่ Gemini ที่เชื่อมต่อการค้นหาของ Google หรือโมเดลที่ใช้การเรียกข้อมูลทางเว็บแบบปลั๊กอิน GPT-4o-mini Search Preview นำเสนอการผสานรวมแบบเนทีฟโดยไม่ต้องใช้ปลั๊กอินภายนอก โดยทั่วไปแล้วมีราคาถูกกว่าโมเดลที่เปิดใช้งานการค้นหาขนาดใหญ่ (เช่น GPT-4 ที่มีการเรียกดู) อย่างไรก็ตาม อาจให้ผลการค้นหาที่ครอบคลุมน้อยกว่าเมื่อเทียบกับ API การค้นหาโดยเฉพาะ สำหรับความรู้ทางเว็บที่ต้องการความแม่นยำสูง ควรพิจารณาใช้ API การค้นหาที่อิงข้อเท็จจริงเสริม และป้อนผลลัพธ์ให้กับโมเดลพื้นฐาน โมเดลนี้เหมาะที่สุดสำหรับคำถามที่ง่ายถึงซับซ้อนปานกลางซึ่งได้ประโยชน์จากข้อมูลเว็บปัจจุบัน
เลือกโมเดลนี้เมื่อคุณต้องการ: (1) ต้นทุนต่ำต่อคำค้นหา (2) การค้นหาเว็บอัตโนมัติโดยไม่ต้องปรับแต่งการเชื่อมต่อ (3) เวลาตอบสนองที่รวดเร็ว และ (4) หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ เลือก GPT-4o แบบเต็มรูปแบบหากคุณต้องการอินพุตหลายรูปแบบหรือการให้เหตุผลเชิงลึกมากขึ้น เลือก GPT-4o-mini แบบพื้นฐานหากคุณไม่ต้องการการค้นหาเว็บและต้องการการตอบสนองที่เร็วกว่าเล็กน้อย เลือก API การค้นหาเฉพาะทางร่วมกับโมเดลขนาดเล็กหากคุณต้องการควบคุมแหล่งที่มาและผลการค้นหาอย่างละเอียด โมเดลนี้เหมาะที่สุดในการเป็นตัวแทนแทนที่โดยตรงสำหรับ GPT-3.5 หรือ GPT-4o-mini ในแอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จากข้อมูลสด
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| อินพุต / 1M โทเค็น | $0.150 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $0.600 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
สิ่งที่นักพัฒนาพูดถึงในสัปดาห์นี้
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-mini-search-previewเปิด @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