इस लाइन के ट्रैक किए गए संस्करणों में $/1M का मिश्रण।
विशिष्ट 3:1 आउटपुट-टू-इनपुट मिश्रण, प्रति 1एम टोकन
कीमत 2026-04-28 के अनुसार · स्रोत: legacy_model_catalog
जटिल तर्क, विश्लेषण, योजना और बहु-चरणीय समस्या समाधान जहां उत्तर की गुणवत्ता कच्ची लागत से अधिक मायने रखती है।
OpenAI o4-mini is a compact reasoning model in the o-series, optimized for fast, cost-efficient performance while retaining strong multimodal and agentic capabilities. It supports tool use and demonstrates competitive...
o4-mini OpenAI (US) का तर्क मॉडल है। HotON.ai इसे 200K-टोकन संदर्भ विंडो के साथ, $1.10 प्रति 1M इनपुट टोकन और $4.40 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर ट्रैक करता है। प्रति सफल कार्य के लिए अनुमानित $0.004 पर इसका समग्र दक्षता स्कोर 88/100 है।
o4-mini को $1.10 प्रति 1M इनपुट टोकन और $4.40 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर ट्रैक किया जाता है। एक सामान्य 3:1 आउटपुट-टू-इनपुट कार्यभार लगभग 1M टोकन पर $3.58 में मिश्रित होता है। आंकड़े उदाहरणात्मक डेमो डेटा हैं।
जटिल तर्क, विश्लेषण, योजना और बहु-चरणीय समस्या समाधान जहां उत्तर की गुणवत्ता कच्ची लागत से अधिक मायने रखती है।
o4-mini 200K-टोकन संदर्भ विंडो तक का समर्थन करता है - एक ही अनुरोध में लंबे दस्तावेज़ों और विस्तारित वार्तालापों के लिए पर्याप्त बड़ा।
HotON.ai ट्रैक किए गए सेट के भीतर, o4-mini इनपुट मूल्य पर 26% मॉडलों से सस्ता है और समग्र दक्षता के आधार पर 521 के #363 रैंक पर है।
हाँ - qwen-plus-2025-07-28:thinking $0.78 प्रति 1M आउटपुट टोकन पर एक कम लागत वाला विकल्प है, जबकि अभी भी समान तर्क उपयोग के मामलों को कवर करता है। HotON.ai पर उनकी साथ-साथ तुलना करें।
मूल्य निर्धारण वास्तविक है (TestKey कैटलॉग के माध्यम से, दैनिक अद्यतन)। गुणवत्ता (एरिना एलो) वास्तविक है जहां मॉडल को LMArena पर रैंक किया गया है। गति, उपलब्धता और दक्षता अनुमानित अनुमान हैं।