El OpenAI o3-mini es un modelo de razonamiento rápido y rentable diseñado para aplicaciones STEM, con un alto rendimiento en ciencia, matemáticas y programación. Lanzado en enero de 2025, incluye funciones esenciales para desarrolladores, como llamadas a funciones, salidas estructuradas y mensajes para desarrolladores. El modelo ofrece tres niveles de esfuerzo de razonamiento—bajo, medio y alto—permitiendo a los usuarios optimizar entre un análisis más profundo y tiempos de respuesta más rápidos. A diferencia del modelo o3, carece de capacidades de visión. Inicialmente disponible para desarrolladores seleccionados en los niveles 3-5 de uso de la API, se puede acceder a través de la API de Chat Completions, la API de Assistants y la API de Batch.
OpenAI o4-mini es el modelo más reciente y ligero de la serie o, diseñado para un razonamiento eficiente y capaz en tareas tanto de texto como visuales. Optimizado para velocidad y rendimiento, destaca en generación de código y comprensión basada en imágenes, manteniendo un equilibrio entre latencia y profundidad de razonamiento. El modelo admite una ventana de contexto de 200.000 tokens con hasta 100.000 tokens de salida, lo que lo hace ideal para interacciones extensas y de alto volumen. Procesa entradas tanto de texto como de imágenes y produce salidas textuales con capacidades avanzadas de razonamiento. Gracias a su arquitectura compacta y rendimiento versátil, o4-mini es perfecto para una amplia gama de aplicaciones del mundo real que requieren inteligencia rápida y rentable.
| o3-mini | o4-mini | |
|---|---|---|
Proveedor | ||
Sitio Web | ||
Fecha de Lanzamiento | Jan 31, 2025 3 meses ago | Apr 16, 2025 1 mes ago |
Modalidades | texto | texto imágenes |
Proveedores de API | OpenAI API | OpenAI API |
Fecha de Corte de Conocimiento | Desconocido | - |
Código Abierto | No | No |
Costo de Entrada | $1.10 por millón de tokens | $1.10 por millón de tokens |
Costo de Salida | $4.40 por millón de tokens | $4.40 por millón de tokens |
MMLU | 86.9% pass@1, high effort Fuente | fort |
MMLU Pro | No disponible | - |
MMMU | No disponible | 81.6% Fuente |
HellaSwag | No disponible | - |
HumanEval | No disponible | 14.28% Fuente |
MATH | 97.9% pass@1, high effort Fuente | - |
GPQA | 79.7% 0-shot, high effort Fuente | 81.4% Fuente |
IFEval | No disponible | - |
Array | - | - |
AIME 2024 | - | 93.4% Fuente |
AIME 2025 | - | 92.7% Fuente |
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