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OpenAI

o4-mini

Modell testen
API-Preis In / Out
$1,10 / $4,40
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,275
Kontextfenster
200kTokens
Maximaler Output: 100.000 Tokens
Modell testen

o4-mini im Überblick

OpenAI o4‑mini ist das einzige Modell aus der o4-Modellfamilie, das von OpenAI veröffentlicht wurde. Es handelt sich um ein eher kleines LLM, das dennoch starke Benchmark Scores erreicht und gleichzeitig preisgünstig ist. Offiziell handelt es sich bei o4-mini um den Nachfolger von OpenAI o3-mini.

Was du abwägen solltest

  • Kleines Kontext-Fenster. OpenAI o4-mini kann nur maximal 200.000 Tokens als Input verarbeiten und eignet sich deswegen nur suboptimal für die Anwendung in großen Datensätzen (z.B. Coding-Repositories).
  • Keine Audio-Verarbeitung. o4-mini ist nicht in der Lage Audio-Daten als Input zu verarbeiten.
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o4-mini Benchmarks

58,2%

Aider Polyglot ist ein Code-Editing-Benchmark, der die Programmierfähigkeiten von LLMs anhand von 225 anspruchsvollen Programmieraufgaben in sechs Sprachen (C++, Go, Java, JavaScript, Python, Rust) bewertet.

Mehr zum Benchmark
Aider PolyglotMedian aller Modelle: 71,6 %
  1. GPT-5Platz 1, OpenAI
  2. Gemini 2.5 ProGoogle DeepMind
  3. o3OpenAI
  4. o3-miniOpenAI
  5. o4-miniOpenAI
Website des Benchmarks

o4-mini API-Preise

Input
$1,10/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,275/ 1 Mio. Tokens
Output
$4,40/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$15,40

$0,15 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$11,00
  • Output$4,40

Schätzung in USD auf Basis der Preise von OpenAI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $1,10 + Input aus Cache × $0,275 + Output × $4,40) / 1.000.000

o4-mini Modelldaten

Kontextfenster
200.000 Tokens
Maximaler Output
100.000 Tokens
Eingabe
Text, Bilder, PDF
Ausgabe
Text
Anbieter
OpenAI
Veröffentlicht
16. April 2025
Wissensstand
1. Juni 2024
Architektur
Multimodaler Transformer
Tokenizer
o200k_base
Modellgewichte
Geschlossen
200k Tokens Kontext100k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Bildverständnis
  • Strukturierte Ausgaben
  • Websuche
  • Quellenangaben
  • Fine-Tuning
  • Prompt-Caching

Daten aktualisiert am 9. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

o4-mini API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu o4-mini

Ist o4-mini Open Source?

Nein, o4-mini ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt o4-mini?

o4-mini verarbeitet Text, Bilder, PDF als Eingabe und erzeugt Text.

Was kostet o4-mini über die API?

Über die API von OpenAI kostet o4-mini $1,10 je 1 Mio. Input-Tokens und $4,40 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von o4-mini?

o4-mini verarbeitet bis zu 200.000 Tokens (200k) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 100.000 Tokens.

Wie aktuell ist das Wissen von o4-mini?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von o4-mini reicht bis 1. Juni 2024. Über die Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.

Wann wurde o4-mini veröffentlicht?

OpenAI hat o4-mini am 16. April 2025 veröffentlicht.

Weiterführende Links

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