OpenAI는 Python, 브라우징, 이미지 입력과 같은 도구를 지원하며 속도와 비용 효율성을 위해 최적화된 새로운 소규모 추론 모델인 o4-mini를 소개했습니다. 이 모델은 20만 토큰의 컨텍스트 창을 특징으로 하며, o3 모델 대비 약 10배의 비용 절감을 제공합니다.

  • 가격은 입력 토큰 백만 개당 $1.10, 출력 토큰 백만 개당 $4.40으로 책정되었습니다.
  • 복잡한 작업에서 더 높은 품질을 위해 추론 노력을 증가시키는 o4-mini-high라는 구성이 있습니다.
  • 벤치마크 결과 o4-mini는 AIME 2024(93.4% 대 91.6%)와 Codeforces(ELO 2719 대 2706)에서 o3보다 우수한 성능을 보였습니다.
  • SWE-Bench Verified(68.1% 대 69.1%)와 MMMU(81.6% 대 82.9%)에서는 o3에 약간 뒤처집니다.

이 모델은 훨씬 더 낮은 비용으로 o3과 같은 대형 모델과 비교할 만한 성능을 제공하므로 도구 보완 추론 작업에 적합합니다.