GPT-4o mini Search Preview 是一個專門用於 Chat Completions 中網路搜尋的模型。它經過訓練，能夠理解並執行網路搜尋查詢。
GPT-4o-mini Search Preview 是 OpenAI 的 GPT-4o-mini 模型的一個變體，內建網頁搜尋功能。其設計目的是提供融入即時網路資訊的答案，適合需要依賴當前事件、即時數據或最新更新的查詢。該模型保留了基礎 GPT-4o-mini 的架構，但增加了搜尋預覽層，可自動擷取並處理網頁內容以輔助生成回應。此模型支援 128,000 個 token…
此模型結合了通用的語言理解與生成能力，以及即時網路搜尋功能。它能回答關於近期事件的問題、從特定網站擷取資料，並統整來自多個線上來源的資訊。它保留了典型GPT-4o-mini的能力：文字摘要、翻譯、程式碼生成、邏輯推理與創意寫作。搜尋預覽功能則加入了獲取當前新聞、股價、天氣、產品細節及其他時效性資料的能力。然而，由於該模型針對速度與效率進行了調校，其推理深度可能低於完整的GPT-4o模型。
該模型在答案依賴於變化或最新資訊的情境中表現出色。例如，需要查詢訂單狀態或退貨政策的即時客服代理人、產生熱門話題摘要的內容工具，以及從多個線上來源彙整事實的研究助手。它也適用於根據最新資料驗證聲明，例如查閱公司的最新公告或體育賽事比分。由於其相對較低的成本和快速回應時間，它適合請求量高且網路依據為關鍵功能的應用。
如果您的應用不需要網路搜尋或最新資訊，請考慮使用不具備搜尋預覽功能的基礎 GPT-4o-mini。基礎模型更為實惠（相同的每次 token 計價，但無需搜尋檢索的額外開銷），且對於純對話任務可能更快。對於不需要廣泛世界知識的非常簡單查詢，較小的模型如 GPT-4o-mini (base) 或甚至較舊的模型如 GPT-3.5 Turbo 可能已足夠。請評估搜尋預覽功能是否值得為您的特定使用案例付出成本。
搜尋預覽會由模型自動觸發，當它判斷查詢需要外部資訊時。您無需配置搜尋API或手動傳入搜尋結果。不過，您可以透過提示模型明確使用網路搜尋或指定來源來影響模型的行為。模型會遵守OpenAI套用的標準安全與內容濾鏡。請注意，與基礎模型相比，網路搜尋可能會增加延遲，因為模型會等待搜尋結果後才產出最終回應。
GPT-4o-mini Search Preview 的具體基準評分尚未作為獨立變體公開釋出。然而，基於基礎的 GPT-4o-mini，此模型預期能在標準 NLP 基準（如 MMLU、HellaSwag 及 GSM8K）上表現良好，但準確度可能低於完整的 GPT-4o。搜尋預覽功能可能提升需要當前知識（例如近期事件相關的常識問答）的任務表現，但不會改變基礎模型的推理能力。在事實準確性方面，模型依賴所檢索網路來源的品質與時效性。
GPT-4o-mini Search Preview 的設計旨在提供比 GPT-4o 更低的延遲。基礎版 GPT-4o-mini 以快速推論聞名，而加入搜尋預覽功能後，會因網路檢索而增加額外時間。總回應時間取決於網路延遲、檢索到的搜尋結果數量以及上下文長度等因素。在一般使用情境下，回應會在數秒內生成。若應用程式要求最低延遲，則基礎版 GPT-4o-mini（不含搜尋功能）會更快。OrcaRouter 的 API 支援串流，可在生成 token 的同時即時顯示。
優勢：模型無需額外整合搜尋功能即可提供最新資訊，具備大型上下文視窗（128k tokens），且對於大量使用情境而言成本效益高。限制：僅支援文字輸入；有時可能檢索到不完整或不相關的網頁內容；推理能力不如 GPT-4o 深入；搜尋預覽功能可能增加延遲。此外，模型不一定會明確標註資料來源，使用者應自行驗證重要資訊。此模型不適用於多模態理解、進階數學或複雜的連鎖推理任務，這些方面 GPT-4o 表現更佳。
OrcaRouter 以供應商價格提供 GPT-4o-mini Search Preview，零加成：每百萬輸入 token 0.15 美元，每百萬輸出 token 0.60 美元。這表示您支付的正是 OpenAI 的收費，無任何額外費用。定價按 token 計算，上下文 token 計為輸入，生成的 token 計為輸出。該模型使用標準 OpenAI token 化方案。搜尋預覽功能本身不收取額外費用，儘管增加了網路檢索能力，其成本仍與基礎 GPT-4o-mini 相同。
與 GPT-4o（每百萬輸入 token 收費 2.50 美元，每百萬輸出 token 收費 10 美元）相比，GPT-4o-mini Search Preview 明顯更便宜——輸入價格約為其 1/16，輸出價格約為其 1/16.6。這使得它非常適合那些重視每次查詢成本、尤其是需要網路搜尋的應用。然而，基本的 GPT-4o-mini（無搜尋預覽）每個 token 的價格相同，但缺乏搜尋功能。如果不需要搜尋功能，可以節省一些額外的延遲，但每個 token 的成本是相同的。
OrcaRouter 可能支援快取搜尋結果或模型回應，具體取決於設定。若啟用快取，重複查詢相同資訊時可從快取提供回應，從而降低延遲與 token 用量。然而，快取策略各有不同。為取得最新資訊，模型通常會在每次請求時進行全新的網路搜尋。為了將成本降至最低，若您的查詢不需要網路資料，可考慮使用基礎的 GPT-4o-mini。請務必透過 OrcaRouter 的儀表板監控您的 token 用量，以了解花費情形。
OrcaRouter 直接採用 OpenAI 的定價，不加任何利潤。計費方式基於提供商報告的 token 數量。沒有設定費、每月最低費用或 API 閘道的額外費用。您只需按照指定費率支付所使用的 token。對於 GPT-4o-mini Search Preview，這表示每百萬輸入 token 0.15 美元，每百萬輸出 token 0.60 美元。請確保您的帳戶已與 OrcaRouter 設定完成，以便以這些費率存取模型。
若要使用此模型，請發送 POST 請求至 https://api.orcarouter.ai/v1/chat/completions，並將 model 欄位設為 "openai/gpt-4o-mini-search-preview"。此端點與 OpenAI 相容，因此您可以透過變更 base URL 和 API key 來使用任何 OpenAI SDK 或用戶端。curl 範例如下： 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?"}] }' 搜尋預覽將會自動觸發。
該API支援所有標準的OpenAI聊天完成參數：temperature（0-2，預設為1）、top_p、n、stream、stop、max_tokens（最高16384）、presence_penalty、frequency_penalty和logit_bias。模型會遵循這些參數。對於搜尋預覽，不需要額外的參數；模型會自行決定何時進行搜尋。不過，您可以提示它明確要求網路搜尋（例如，「搜尋網路以獲取關於……的最新消息」）來鼓勵檢索。請注意，如果模型認為內部知識已足夠，它仍可能選擇不進行搜尋。
如果你已經在使用 OpenAI 的 API，遷移到 OrcaRouter 非常簡單：將基礎 URL 從 https://api.openai.com/v1 改為 https://api.orcarouter.ai/v1，並將你的 API 金鑰替換為 OrcaRouter 的金鑰。模型 ID 改為 "openai/gpt-4o-mini-search-preview"。所有其他請求主體和回應格式保持不變。你可以直接使用任何 OpenAI 客戶端函式庫（Python、Node.js 等）而無需修改。OrcaRouter 也支援串流、函式呼叫以及其他與 OpenAI API 相容的進階功能。
若要串流回應，請在請求中設定 "stream": true。OrcaRouter 以伺服器傳送事件（server-sent events）的形式回傳資料，與 OpenAI 的串流格式相同。每個事件包含回應的增量（delta）。串流對於面向使用者的應用程式特別有用，可以在生成 token 的同時即時顯示。對於搜尋預覽查詢，模型可能會先標示正在搜尋，然後再輸出最終答案。串流會包含那些中間 token。請確保您的用戶端能夠優雅地處理部分更新。
GPT-4o-mini Search Preview 是 GPT-4o 較小、更快且更便宜的變體，並新增了網路搜尋功能。GPT-4o 擁有更優越的推理能力、更大的知識庫（截至其訓練截止日期），以及多模態支援（圖片、音訊），而此模型僅限純文字，並依賴網路搜尋來彌補其有限的訓練知識。對於需要深入分析或複雜數學的任務，GPT-4o 更為適合。對於需要最新資訊且注重成本的應用，GPT-4o-mini Search Preview 是一個強大的替代方案。價格約便宜 16 倍。
基礎版 GPT-4o-mini 不包含網頁搜尋功能；它僅依賴於其訓練數據，訓練數據截止日期為 2023 年底。GPT-4o-mini Search Preview 則增加了從互聯網檢索當前資訊的能力。兩種模型具有相同的上下文窗口（128k tokens）、最大輸出（16384）和按 token 計價的定價。由於需要進行網頁檢索，Search Preview 版本的延遲可能略高。如果您的應用不需要即時數據，基礎版在功能上與之相同，且可能更快。兩種模型皆透過 OrcaRouter 存取，但使用不同的模型 ID。
其他支援搜尋的模型包括結合 Google 搜尋的 Gemini，或使用外掛式網路檢索的模型。GPT-4o-mini 搜尋預覽提供原生整合，無需外部外掛。其價格通常低於較大型的搜尋模型（如具備瀏覽功能的 GPT-4）。然而，與專用搜尋 API 相比，搜尋結果的全面性可能較低。若需要高精確度的網路知識，建議輔以事實查詢 API，並將結果輸入基礎模型。此模型最適合受益於當前網路資料的簡單至中等複雜度查詢。
當你需要以下情況時選擇此模型：(1)每次查詢成本低，(2)無需自定義整合即可自動進行網路搜尋，(3)回應速度快，以及(4)大上下文視窗。如果你需要多模態輸入或更深層推理，請選擇完整的GPT-4o變體。如果你不需要網路搜尋，且希望回應速度略快，請選擇基礎版GPT-4o-mini。如果你需要對搜尋來源和結果進行精細控制，請選擇專用搜尋API加上小型模型。此模型最適合在需要即時資訊的應用程式中，直接替代GPT-3.5或GPT-4o-mini。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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-search-preview",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatstreamstructured_outputsweb_search_options| 輸入 / 1M tokens | $0.150 |
| 輸出 / 1M tokens | $0.600 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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