Giá hỗn hợp hàng ngày ($/1 triệu) — được ghi lại mỗi ngày, hình thành xu hướng theo thời gian.
Tỷ lệ kết hợp đầu ra-đầu vào 3:1 điển hình trên mỗi 1M token
Giá tính đến 2026-04-28 · Nguồn: legacy_model_catalog
Lý luận, phân tích, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề phức tạp gồm nhiều bước trong đó chất lượng câu trả lời quan trọng hơn chi phí thô.
o4-mini-deep-research is OpenAI's faster, more affordable deep research model—ideal for tackling complex, multi-step research tasks. Note: This model always uses the 'web_search' tool which adds additional cost.
o4-mini-deep-research là mẫu Lý luận của OpenAI (US). HotON.ai theo dõi nó ở mức $2.00 trên 1 triệu mã thông báo đầu vào và $8.00 trên 1 triệu mã thông báo đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 200K. Điểm hiệu quả tổng hợp của nó là 86/100 ở mức $0.008 ước tính cho mỗi nhiệm vụ thành công.
o4-mini-deep-research được theo dõi ở mức $2.00 trên 1 triệu mã thông báo đầu vào và $8.00 trên 1 triệu mã thông báo đầu ra. Khối lượng công việc đầu ra-đầu vào 3:1 điển hình pha trộn với khoảng $6.50 trên mỗi 1 triệu mã thông báo. Số liệu là dữ liệu demo minh họa.
Lý luận, phân tích, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề phức tạp gồm nhiều bước trong đó chất lượng câu trả lời quan trọng hơn chi phí thô.
o4-mini-deep-research hỗ trợ tối đa cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo 200K - đủ lớn cho các tài liệu dài và các cuộc hội thoại mở rộng trong một yêu cầu.
Trong nhóm theo dõi HotON.ai, o4-mini-deep-research rẻ hơn 15% so với 15% về giá đầu vào và xếp hạng #441 của 521 theo hiệu suất tổng thể.
Có — qwen-plus-2025-07-28:thinking là một tùy chọn có chi phí thấp hơn ở mức $0.78 trên mỗi 1 triệu mã thông báo đầu ra, trong khi vẫn đáp ứng các trường hợp sử dụng Lý luận tương tự. So sánh chúng cạnh nhau trên HotON.ai.
Giá cả là có thật (thông qua danh mục TestKey, được cập nhật hàng ngày). Chất lượng (Arena Elo) là có thật khi mẫu xe được xếp hạng trên LMArena. Tốc độ, tính sẵn có và hiệu quả là những ước tính được mô hình hóa.