o4-mini
了解 o4-mini 的推理和视觉任务、20 万 token 上下文及提示词示例，并查看限制、当前可用性和 Vife 积分费用。
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比较可用模型实用指南
模型能力
o4-mini 是 OpenAI 面向编程和视觉任务优化的推理模型，后继模型为 GPT-5 Mini。OpenAI 文档列出的上下文为 20 万 token，最大输出为 10 万 token。它接受文本和图像输入，输出文本；可以对图像进行推理，但不会生成图像。响应时间取决于任务、推理工作量和所需输出。在用于交互式应用之前，请用有代表性的提示词评估。
提示词示例
请检查这张图表及其数据表，解释趋势，指出缺失的标签或单位，并展示每项数值结论的计算过程。说明哪些信息无法从图像推断。尽可能提供清晰图像和原始数据，然后独立核算，并复核不确定的视觉判断。
常见问题
应该如何比较速度与质量？
使用相同且具有代表性的提示词测试可用模型，检查正确性、指令遵循、响应时间和显示的积分费用。速度取决于提示词、输出长度、推理设置和服务负载，固定的速度倍数并不是可靠承诺。
那成本效益怎么样呢?
Vife 使用积分，并遵循自身的套餐条款。模型提供商的 API token 价格与按张估算的图片费用属于不同计费单位。生成前请查看 Vife 显示的费用和定价页面。
这是否适合用于生产环境？
在将输出用于生产环境前，先用自己的任务评估模型。审查涉及安全的代码、核实事实，并为请求失败或延迟做好准备。请查看实际服务条款中的支持、数据处理和可用性承诺。
OpenAI
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