OpenAI o3-mini, STEM uygulamaları için tasarlanmış yüksek hızlı ve maliyet etkin bir akıl yürütme modelidir; bilim, matematik ve kodlama alanlarında güçlü performans sergiler. Ocak 2025’te piyasaya sürülen model, fonksiyon çağrısı, yapılandırılmış çıktılar ve geliştirici mesajları gibi temel geliştirici özelliklerini içerir. Kullanıcılar, düşük, orta ve yüksek düzeyde akıl yürütme yoğunluğu arasında seçim yaparak yanıt süresi ile derin analiz arasında denge kurabilir. Görsel yeteneklere sahip olmayan bu model, başlangıçta yalnızca seviye 3-5 API geliştiricilerine sunulmuştur ve Chat Completions API, Assistants API ve Batch API aracılığıyla erişilebilir.
GPT-4.1 Nano, OpenAI tarafından 14 Nisan 2025'te piyasaya sürülen en hızlı ve en uygun maliyetli modeldir. Düşük gecikmeli görevler için tasarlanmıştır; sınıflandırma, otomatik tamamlama ve hızlı çıkarım senaryolarında etkili bir şekilde çalışır. Kompakt mimarisine rağmen güçlü yeteneklere sahiptir. Boyutuna rağmen 1 milyon token bağlam penceresini destekler ve güçlü ölçüt sonuçları sunar; MMLU'da %80,1 ve GPQA'da %50,3 başarıya ulaşmıştır. Bilgi kesim tarihi Haziran 2024 olan GPT-4.1 Nano, milyon giriş token başına yalnızca 0,10$ ve milyon çıkış token başına 0,40$ fiyatlandırılarak olağanüstü değer sunmaktadır. Önbelleğe alınmış girdiler için %75 indirim uygulanarak yüksek hacimli, maliyet odaklı dağıtımlar için ideal hale getirilmiştir.
| o3-mini | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
Web Sitesi
| ||
Sağlayıcı
| ||
Sohbet
| ||
Yayın Tarihi
| ||
Modallikler
| metin | metin görseller |
API Sağlayıcıları
| OpenAI API | OpenAI API |
Bilgi Kesim Tarihi
| Bilinmiyor | - |
Açık Kaynak
| Hayır | Hayır |
Fiyatlandırma Girdisi
| $1.10 milyon belirteç başına | $0.10 milyon belirteç başına |
Fiyatlandırma Çıktısı
| $4.40 milyon belirteç başına | $0.40 milyon belirteç başına |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort Kaynak | 80.1% Kaynak |
MMLU-Pro
| Mevcut değil | - |
MMMU
| Mevcut değil | 55.4% Kaynak |
HellaSwag
| Mevcut değil | - |
HumanEval
| Mevcut değil | - |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort Kaynak | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort Kaynak | 50.3% Diamond Kaynak |
IFEval
| Mevcut değil | 74.5% Kaynak |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% Kaynak |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% Kaynak |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning Kaynak |
Mobil Uygulama |
Compare AI. Test. Benchmarks. Mobil Uygulamalar Sohbet Botları, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.