GPT-4o

Name: GPT-4o
Brand: OpenAI
SKU: gpt-4o
Price: 3 USD
Availability: InStock

Texte et chatDisponible

par OpenAIgpt-4o

OpenAI's most capable multimodal model. Excellent for complex reasoning, coding, and creative tasks.

Essayer Obtenir une clé API Comparer

Prix · 1M entrée/sortie: 3,00 $US / 12,00 $US
Contexte: 128.000 tokens
Max. sortie: 16.384 tokens
Entrée → Sortie: Texte → Texte
Développeur: OpenAI
Mis à jour: 23 septembre 2026

Playground

Essayer GPT-4o

Chat

3,00 $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 0,0123 $US · 1,23 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) lors de 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 8 exécutions de ce modèle.

À propos de GPT-4o

RésuméAu 23 septembre 2026

GPT-4o est un modèle de OpenAI dans la catégorie Texte et chat. Sur Railwail, GPT-4o coûte 3,00 $US par 1M tokens d'entrée et 12,00 $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 by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba and John Schulman as a non-profit AI research lab with a $1B pledged commitment. The lab restructured into a capped-profit company (OpenAI LP) in 2019 to attract capital from Microsoft, which has invested over $13 billion. OpenAI's most-cited papers include 'Improving Language Understanding by Generative Pre-Training' (GPT-1, 2018), 'Language Models are Few-Shot Learners' (GPT-3, 2020), the GPT-4 Technical Report (2023) and the InstructGPT/RLHF paper (2022). The ChatGPT consumer product, launched in November 2022, reached 100M weekly active users faster than any consumer software in history. Product milestones include GPT-3.5, GPT-4 (March 2023), GPT-4 Turbo, GPT-4o (May 2024), the o1/o3 reasoning family (late 2024/2025), GPT-4.1 (April 2025) and the Sora video model. Sam Altman is CEO. The company's last reported valuation in 2025 exceeded $300 billion.

Visiter OpenAI

Architecture

Decoder-only Transformer (natively multimodal)

GPT-4o (the 'o' stands for 'omni') was released in May 2024 as OpenAI's first natively multimodal flagship: a single neural network trained end-to-end on text, audio and images, replacing the earlier cascade of separate ASR, LLM and TTS pipelines used by ChatGPT Voice. Inputs and outputs can be any combination of text, audio and image tokens, and the model emits audio with a median response latency of 320ms for spoken conversation. Architecturally it is a decoder-only Transformer with a unified tokenizer that mixes BPE text tokens, image patches and discretised audio frames. Pretraining used a multi-trillion-token web-scale corpus filtered for quality, plus large image-text pair datasets and licensed audio. Post-training applied RLHF with human raters, model-graded rewards and red-teaming under OpenAI's Preparedness Framework. GPT-4o introduced a new tokenizer with substantially better compression for non-English scripts, reducing token counts by 1.1x-4.4x across languages such as Hindi, Arabic, Korean and Tamil. The context window is 128K tokens with 16K maximum output. Function calling, JSON mode, vision input and Structured Outputs (with strict schema adherence) are first-class. The model card discloses Preparedness Framework evaluations against CBRN, cyber and persuasion risks.

Paramètres: Undisclosed (estimated in the hundreds of billions, dense)
Contexte: 128.000 tokens

Capacités

Natively multimodal: text, image and audio in and out
Real-time voice conversation with sub-second latency
128K context window with 16K max output
Improved non-English tokenizer (up to 4.4x fewer tokens for some languages)
Vision: charts, diagrams, screenshots, OCR
Function calling and parallel tool calls
Structured Outputs with strict JSON schema
Strong coding performance with file editing via tools
Singing, emotional speech and laughter in audio mode
Multilingual fluency across 50+ languages
Best for: real-time voice agents, multimodal assistants, general-purpose chat, vision tasks.

Formation & licence

Trained on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, licensed third-party data and large image-text and audio datasets. Knowledge cutoff is October 2023. OpenAI does not disclose exact dataset composition.

Licence: Proprietary, available via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Commercial use allowed under OpenAI Terms of Use.

Tests de sécurité: Evaluated under OpenAI's Preparedness Framework across CBRN, cyber, persuasion and model autonomy risks. External red-teamers included over 100 experts in chemistry, biology, security and misinformation.

Limitations connues

Can hallucinate citations and factual details
Voice mode sometimes mimics user voice unexpectedly
Knowledge cutoff October 2023 without tools
Performance on hardest reasoning trails o-series models
Audio output is not available in all API regions

Articles de recherche

Tarification

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

Entrée	3,00 $US / 1M tokens
Sortie	12,00 $US / 1M tokens

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

Calculateur de coûts

Calculatrice de prix

Tokens d'entrée

/ req.

Tokens de sortie

/ req.

Requêtes

Total

0,90 $US

90 crédits

Par requête

0,009 $US · 0,9 crédits

Chaque requête est arrondie à 0,01 crédits.

API

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

gpt-4oDocumentation 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",
    "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",
    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",
  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", [
  { 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 comme RAILWAIL_API_KEYCréer une clé API

Spécifications

ID du modèle: gpt-4o
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)
Taille du modèle: Undisclosed (estimated in the hundreds of billions, dense)
Licence: Proprietary, available via OpenAI API and Azure OpenAI Service. Commercial use allowed under OpenAI Terms of Use.
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.

Creative Writing
Write a haiku about the first snowfall of winter
Afficher la réponse d'exemple
Silent flakes descend, blanketing the sleeping earth— winter whispers soft.
Complex Analysis
Explain the difference between supervised and unsupervised machine learning in simple terms
Afficher la réponse d'exemple
Supervised learning is like studying with an answer key—you feed the model labeled examples so it learns to predict the correct output. Unsupervised learning is more like exploring a dataset without labels, where the model discovers hidden patterns, groupings, or structures on its own. Think of it as the difference between a teacher grading your homework versus sorting a pile of unlabeled photos into albums by similarity.

Cas d'usage

À quoi ça sert

Real-time voice assistants
Multimodal customer support
Vision-based document analysis
Coding copilots with tool use
Live translation
Accessibility tools

Guides connexes

Best Large Language Models

Tous les modèles : Texte et chat

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que GPT-4o ?

GPT-4o 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 sur Railwail ?

Sur Railwail, GPT-4o coûte 3,00 $US par 1M tokens d'entrée et 12,00 $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 ?

La fenêtre de contexte de GPT-4o contient 128.000 tokens. Une réponse peut faire jusqu'à 16.384 tokens.

Quelle est la vitesse de GPT-4o ?

Il n'y a pas encore assez d'exécutions mesurées de GPT-4o sur Railwail pour indiquer un temps d'exécution. Cela dépend de l'entrée, des paramètres et de la charge chez le fournisseur.

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

Cela dépend de la tâche. GPT-4o (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 et Claude Fable 5.1

Comment utiliser GPT-4o via l'API ?

Créez une clé API Railwail et envoyez votre requête avec l'ID de modèle gpt-4o. 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
300 % plus cher par unité
Comparer GPT-4o 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
100 % plus cher par unité
Comparer GPT-4o 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
60 % plus cher par unité
Comparer GPT-4o et Claude Opus 5.5

Utiliser GPT-4o 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.

Obtenir la clé API Parcourir tous les modèles