OpenAI o4-mini는 o 시리즈에서 새롭게 출시된 경량 모델로, 텍스트 및 비주얼 작업 전반에서 효율적인 추론 능력을 제공합니다. 속도와 성능에 최적화된 이 모델은 코드 생성과 이미지 기반 이해에 강점을 가지며, 지연 시간과 추론 깊이 사이의 균형을 유지합니다. 최대 20만 개의 토큰 컨텍스트 윈도우와 최대 10만 개 출력 토큰을 지원하여 장시간 대용량 상호작용에도 적합합니다. 텍스트와 이미지 입력 모두를 처리하며 고급 추론 기능을 갖춘 텍스트 출력을 생성합니다. 소형 아키텍처와 다목적 성능 덕분에, 빠르고 비용 효율적인 지능이 요구되는 다양한 실제 응용 분야에 적합합니다.
GPT-4.1 Nano는 OpenAI가 2025년 4월 14일에 출시한 가장 빠르고 저렴한 모델입니다. 분류, 자동완성, 빠른 추론 작업과 같은 저지연 작업을 위해 설계되었으며, 컴팩트한 아키텍처와 강력한 기능을 결합했습니다. 모델 크기에도 불구하고 100만 개 토큰의 컨텍스트 윈도우를 지원하며, MMLU 80.1%, GPQA 50.3%의 벤치마크 성능을 기록했습니다. 지식 컷오프는 2024년 6월이며, 입력 토큰 100만 개당 $0.10, 출력 토큰 100만 개당 $0.40로 매우 저렴하며, 캐시된 입력에는 75%의 할인이 적용되어 대규모 및 비용 민감한 배포 환경에 이상적입니다.
| o4-mini | GPT-4.1 Nano | |
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웹사이트
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제공자
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채팅
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출시일
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모달리티
| 텍스트 이미지 | 텍스트 이미지 |
API 제공자
| OpenAI API | OpenAI API |
지식 업데이트 종료일
| - | - |
오픈 소스
| 아니오 | 아니오 |
입력 가격
| $1.10 100만 토큰당 | $0.10 100만 토큰당 |
출력 가격
| $4.40 100만 토큰당 | $0.40 100만 토큰당 |
MMLU
| fort | 80.1% 출처 |
MMLU-Pro
| - | - |
MMMU
| 81.6% 출처 | 55.4% 출처 |
HellaSwag
| - | - |
HumanEval
| 14.28% 출처 | - |
MATH
| - | - |
GPQA
| 81.4% 출처 | 50.3% Diamond 출처 |
IFEval
| - | 74.5% 출처 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 93.4% 출처 | 29.4% 출처 |
AIME 2025 | 92.7% 출처 | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% 출처 |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning 출처 |
모바일 앱 |