モデル詳細
o4-mini
OpenAI o4-miniは、oシリーズのコンパクトな推論モデルであり、高速かつコスト効率の高いパフォーマンスを実現するように最適化されながら、強力なマルチモーダル機能とエージェント機能を維持しています。ツールの使用をサポートし、AIME（99.5% with Python）やSWE-benchなどのベンチマークにおいて、優れた推論性能とコーディング性能を発揮し、前身のo3-miniを凌駕し、一部の分野ではo3に匹敵する性能を示しています。 o4-miniは小型ながら、STEM分野のタスク、視覚的な問題解決（例：MathVista、MMMU）、コード編集において高い精度を発揮します。特に、レイテンシやコストが重要な高スループットのシナリオに最適です。 効率的なアーキテクチャと洗練された強化学習トレーニングのおかげで、o4-miniはツールを連結し、構造化された出力を生成し、最小限の遅延で（多くの場合1分未満で）複数ステップのタスクを解決することができます。
モデル仕様
- モデル ID
-
o4-mini
- コンテキスト長
- 200K
- 最大出力
- 100K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2025-04
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$1.1000 /1M Tokens
生成
$1.1000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
マルチモーダルモデル、入力：テキスト、画像、出力：テキスト
o4-mini はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 200,000 トークン、1 回の最大出力は 100,000 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
200,000 context、出力上限 100,000
o4-mini の採用前に、標準入力は $1.10／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2024-06-01、2025-04-16 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
base URL の変更だけで o4-mini を利用
MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で o4-mini を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID o4-mini に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
o4-miniは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
o4-miniは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
o4-miniはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
o4-miniは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
o4-miniはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してo4-miniを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
このモデルにはキャッシュ読み取り価格がないため、キャッシュ料金は計算されません
09
FAQ
互換性のあるチャット完了エンドポイントを介してモデルID o4-miniを使用してください。正確なエンドポイントパスと必要なヘッダーについては、最新のAPIドキュメントを確認してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。