OpenAI: o4 Mini High openai/o4-mini-high

Модель OpenAI: o4 Mini High от OpenAI (семейство o4-mini) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Создатель ChatGPT и GPT-серии. Самая известная AI-компания в мире.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

200K

контекст, токенов

110 ₽

за 1 млн входных токенов

440 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2024-06

база знаний до

Что такое OpenAI: o4 Mini High

Сложные reasoning-задачи — математика, многошаговый анализ, отладка кода — когда нужна максимальная глубина рассуждений компактной модели при разумной стоимости.

OpenAI o4-mini-high — это вариант компактной reasoning-модели o4-mini, запущенной с параметром reasoning_effort=high. Иными словами, это та же модель o4-mini, но настроенная на максимальную глубину внутреннего рассуждения: перед выдачей ответа модель тратит больше «мыслительных» токенов, что повышает качество на сложных задачах в обмен на несколько большую латентность и стоимость по сравнению с базовым вариантом.

Семейство o4-mini позиционируется OpenAI как баланс между мощью полноразмерных o-серий моделей и экономичностью: компактная архитектура сохраняет сильные reasoning-способности, включая многошаговые логические цепочки, математику и анализ кода. Поддержка vision позволяет принимать на вход изображения и файлы, что расширяет спектр применений за пределы чисто текстовых задач. Контекстное окно в 200 000 токенов делает модель пригодной для работы с объёмными документами и длинными диалогами.

o4-mini-high стоит выбирать тогда, когда задача требует повышенной точности рассуждений — например, сложные математические выкладки, многоступенчатый анализ или отладка нетривиального кода — но полноразмерная o-серия избыточна по цене или латентности. Если же задача рутинная и скорость важнее глубины, базовый o4-mini с меньшим reasoning_effort будет предпочтительнее.

Когда брать эту модель

✓ Сложные математические и логические задачи, требующие многошаговых рассуждений
✓ Отладка и ревью нетривиального кода с поиском скрытых ошибок
✓ Анализ объёмных документов и длинных контекстов (до 200k токенов)
✓ Задачи с визуальными данными: разбор схем, диаграмм, скриншотов интерфейсов
✓ Сценарии, где нужна глубина reasoning-моделей, но бюджет ограничен относительно полноразмерных o-серий

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Дан фрагмент кода на Python с несколькими вложенными асинхронными вызовами и race condition. Найди причину ошибки, объясни механизм её возникновения и предложи исправление с учётом thread-safety.

Использование OpenAI: o4 Mini High через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/o4-mini-high",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/o4-mini-high",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/o4-mini-high",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);