GPT-4o Mini

Name: GPT-4o Mini
Brand: OpenAI
SKU: gpt-4o-mini
Price: 0.18 USD
Availability: InStock

Texte et chatDisponible

par OpenAIgpt-4o-mini

Small, fast, and affordable model for lightweight tasks. Great balance of speed and capability.

Essayer Obtenir une clé API Comparer

Prix · 1M entrée/sortie: 0,18 $US / 0,72 $US
Contexte: 128 000 tokens
Max. sortie: 16 384 tokens
Entrée → Sortie: Texte → Texte
Temps d'exécution (médiane): 3,6 s
Développeur: OpenAI

Playground

Essayer GPT-4o Mini

Chat

0,18 $US/1M entrée

Envoyez un message. La réponse arrive complète une fois que le modèle a terminé (sans streaming).

Prompt système

Longueur max. de la réponse (tokens)

⌘/Ctrl + Entrée

Cette exécution

au maximum 0,0008 $US · 0,08 crédits réservés

Facturation selon les tokens réellement utilisés ; la partie inutilisée de la réservation est remboursée.

Nouveau par ici ?

10 crédits gratuits (0,10 $US) à l'inscription avec Google

Utilisable 24 heures après l'inscription, jusqu'à 5 exécutions par jour et au maximum 2 crédits par exécution. Les autres méthodes de connexion commencent sans crédits. Suffisant pour 125 exécutions de ce modèle.

À propos de GPT-4o Mini

RésuméAu 23 septembre 2026

GPT-4o Mini est un modèle de OpenAI dans la catégorie Texte et chat. Sur Railwail, GPT-4o Mini coûte 0,18 $US par 1M tokens d'entrée et 0,72 $US par 1M tokens de sortie. La fenêtre de contexte contient 128 000 tokens, et une réponse peut faire jusqu'à 16 384 tokens.

Arrière-plan

À propos de OpenAI

Fondée 2015 · San Francisco, USA

OpenAI was founded in December 2015 as a non-profit AI research lab by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba and John Schulman. In 2019 it transitioned to a capped-profit structure (OpenAI LP) to take Microsoft investment, now totalling over $13 billion. Foundational publications include the GPT series papers (GPT-1 through GPT-4), the InstructGPT/RLHF paper (2022) and the GPT-4o System Card (2024). The company ships ChatGPT (launched November 2022), the GPT API, the o-series reasoning models, Sora for video, DALL-E for images and Whisper for speech recognition. Sam Altman remains CEO; Greg Brockman is President. OpenAI's 2025 valuation exceeded $300 billion and the company employs more than 1,500 staff in San Francisco, London, Tokyo, Dublin and other offices. The mission statement focuses on building safe and beneficial AGI for all of humanity.

Visiter OpenAI

Architecture

Decoder-only Transformer (small natively multimodal)

GPT-4o mini was announced in July 2024 as a low-cost, fast replacement for GPT-3.5 Turbo. It is a small natively multimodal Transformer derived from the same training stack as GPT-4o, supporting text and vision input with text output. The model was trained on a multi-trillion-token web-scale corpus including code, books, licensed text and image-text pairs, with a knowledge cutoff of October 2023. Post-training combined supervised fine-tuning with RLHF and direct preference optimisation on smaller curated datasets. OpenAI applied an 'instruction hierarchy' training method to better resist jailbreaks and prompt injections by distinguishing system, developer and user instructions during alignment. At launch GPT-4o mini scored 82% on MMLU and outperformed GPT-3.5 Turbo on the Chatbot Arena leaderboard while costing approximately 60% less. It supports the full GPT-4o feature set including function calling, parallel tool calls, JSON mode, Structured Outputs and vision input. The model is the default backbone for ChatGPT Free as of mid-2024 and is widely used as a router and cheap tool-calling layer in agentic systems. Fine-tuning was opened to developers in late 2024 with both supervised fine-tuning and reinforcement fine-tuning options on the API.

Paramètres: Undisclosed (estimated ~8B-20B parameters dense)
Contexte: 128 000 tokens

Capacités

Very low cost per token (around $0.15 input / $0.60 output per 1M tokens at launch)
128K context window with 16K max output
Vision input for images and PDFs
Function calling and parallel tool calls
Structured Outputs with strict JSON schema
82% MMLU at launch (better than GPT-3.5 Turbo)
Trained with instruction hierarchy to resist prompt injection
Supervised and reinforcement fine-tuning available
Fast time-to-first-token for chat workloads
Multilingual coverage but optimised for English
Best for: cheap chatbots, classification, large-scale data labeling, agent routers, customer support.

Entraînement et licence

Pretrained on OpenAI's curated multi-trillion-token mixture of web text, code, books and image-text pairs, with a knowledge cutoff of October 2023. Post-training uses supervised fine-tuning, RLHF and the instruction-hierarchy alignment objective.

Licence: Proprietary, accessible via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Commercial use permitted under OpenAI Terms.

Tests de sécurité: Evaluated under OpenAI's Preparedness Framework and System Card process; smaller than GPT-4o so deemed low risk for CBRN uplift but tested against persuasion, cyber and prompt-injection threats.

Limitations connues

Weaker reasoning than full GPT-4o on hard math and multi-step problems
Higher hallucination rate than larger flagship models
Knowledge cutoff October 2023
No audio input or output
Vision quality below full GPT-4o on complex charts

Articles de recherche

Tarification

Prix en dollars américains. L'utilisation est facturée à partir de crédits prépayés.

Entrée	0,18 $US / 1M tokens
Sortie	0,72 $US / 1M tokens

Facturé selon les tokens que chaque requête utilise réellement.
1 crédit = 0,01 $US

Calculatrice de coûts

Calculatrice de prix

Tokens d'entrée

/ req.

Tokens de sortie

/ req.

Requêtes

Total

0,06 $US

6 crédits

Par requête

0,0006 $US · 0,06 crédits

Chaque requête est arrondie à 0,01 crédit.

API

Appelez GPT-4o Mini avec votre clé API Railwail. Utilisez cet ID de modèle dans la requête :

gpt-4o-miniDocumentation API Obtenir une clé API

curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a vector database is in two sentences."
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
    base_url="https://railwail.com/api/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
        },
    ],
    max_tokens=1024,
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
  baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Explain what a vector database is in two sentences."
    }
  ],
  max_tokens: 1024
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

// npm install railwail
import railwail from "railwail";

const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);

const res = await rw.chat("gpt-4o-mini", [
  { role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });

console.log(res.choices[0].message.content);

Définissez votre clé en tant que RAILWAIL_API_KEYCréer une clé API

Spécifications

ID du modèle: gpt-4o-mini
Développeur: OpenAI
Catégorie: Texte et chat
Entrée: Texte
Sortie: Texte
Fenêtre de contexte: 128 000 tokens
Sortie max.: 16 384 tokens
Facturation: À l'usage (tokens ou temps GPU)
Temps d'exécution (médiane): 3,6 s7 exécutions terminées sur Railwail au cours des 90 derniers jours
Taille du modèle: Undisclosed (estimated ~8B-20B parameters dense)
Licence: Proprietary, accessible via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Commercial use permitted under OpenAI Terms.
Entrée du catalogue mise à jour: 23 septembre 2026

Prompts d'exemple

Exemples du catalogue Railwail. Ils n'ont pas été générés en direct sur cette page.

Quick Summary
Summarize the key points of the Agile methodology in 3 bullet points
Afficher la réponse d'exemple
1) Agile emphasizes iterative development, delivering working software in short cycles called sprints rather than one big release. 2) It prioritizes collaboration between cross-functional teams and stakeholders, with regular feedback loops. 3) Agile embraces change—requirements can evolve throughout the project based on user feedback and shifting priorities.
Email Draft
Write a professional email declining a meeting invitation due to a scheduling conflict
Afficher la réponse d'exemple
Subject: Re: Meeting Invitation – Schedule Conflict Hi [Name], Thank you for the invitation. Unfortunately, I have a prior commitment at that time and won't be able to attend. I'd love to stay in the loop—could you share the meeting notes afterward? Alternatively, I'm available on Thursday afternoon if rescheduling works for the group. Best regards

Cas d'usage

À quoi ça sert

Cost-sensitive chatbots
Large-scale classification and labeling
Agent tool routers
Email drafting and summarisation
Coding completions in IDEs
Customer-service automation

Guides connexes

Best Large Language Models

Tous les modèles : Texte et chat

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-4o Mini ?

GPT-4o Mini est un modèle de OpenAI dans la catégorie Texte et chat. Sur Railwail, vous pouvez l'appeler avec une clé API via l'API Railwail.

Combien coûte GPT-4o Mini sur Railwail ?

Sur Railwail, GPT-4o Mini coûte 0,18 $US par 1M tokens d'entrée et 0,72 $US par 1M tokens de sortie. Vous êtes facturé pour ce que chaque requête utilise réellement. L'utilisation est payée à partir de crédits prépayés ; 1 crédit équivaut à 0,01 $US.

Quelle est la fenêtre de contexte de GPT-4o Mini ?

La fenêtre de contexte de GPT-4o Mini contient 128 000 tokens. Une réponse peut faire jusqu'à 16 384 tokens.

Quelle est la vitesse de GPT-4o Mini ?

Sur Railwail, le temps d'exécution médian de GPT-4o Mini au cours des 90 derniers jours était 3,6 s, basé sur 7 exécutions terminées.

GPT-4o Mini est-il meilleur que Claude Fable 5.1 ?

Cela dépend de la tâche. GPT-4o Mini (OpenAI) et Claude Fable 5.1 (Anthropic) sont tous deux des modèles de la catégorie Texte et chat. La page de comparaison affiche leurs prix et spécifications côte à côte.

Comparer GPT-4o Mini et Claude Fable 5.1

Comment utiliser GPT-4o Mini via l'API ?

Créez une clé API Railwail et envoyez votre requête avec l'ID de modèle gpt-4o-mini. Des exemples de code pour curl, Python et JavaScript se trouvent dans la section API de cette page.

Modèles comparables

Tous dans cette catégorie

Claude Fable 5.1Anthropic
Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
12,00 $US/1M entrée
6 567 % plus cher par unité
Comparer GPT-4o Mini et Claude Fable 5.1
Claude Opus 4.8Anthropic
The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.
6,00 $US/1M entrée
3 233 % plus cher par unité
Comparer GPT-4o Mini et Claude Opus 4.8
Claude Opus 5.5Anthropic
Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.
4,80 $US/1M entrée
2 567 % plus cher par unité
Comparer GPT-4o Mini et Claude Opus 5.5

Utiliser GPT-4o Mini via l'API

Une clé API pour tous les modèles sur Railwail. L'utilisation est facturée à partir de crédits prépayés, 1 crédit = 0,01 $US.

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