Kan ik o4 Mini lokaal draaien?

Nee. OpenAI heeft de gewichten niet vrijgegeven, dus het is alleen via API — je kunt het niet op je eigen hardware draaien.

Wat kost o4 Mini en hoe lang is het contextvenster?

Het kost $1,10 per miljoen inputtokens en $4,40 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 200.000 tokens.

Hoe verschilt o4 Mini van o3 Mini en o3?

o4 Mini presteert beter dan zijn voorganger o3-mini en nadert het volledige o3-model op codeer- en STEM-benchmarks, terwijl het sneller en goedkoper blijft dan o3.

O4 Mini

1678°

#llm #openai #visie #redeneren #coderen #wiskunde

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

OpenAI | 200.000 token context | $1,10/M input, $4,40/M output. OpenAI o4-mini is een compact redeneermodel in de o-serie, geoptimaliseerd voor snelle, kostenefficiënte prestaties met behoud van sterke multimodale en agentische capaciteiten. Het ondersteunt toolgebruik en toont concurrerende prestaties in redeneren en coderen op benchmarks zoals AIME (99,5% met Python) en SWE-bench, presteert beter dan zijn voorganger o3-mini en nadert zelfs o3 in sommige domeinen. Ondanks zijn kleinere formaat toont o4-mini hoge nauwkeurigheid in STEM-taken, visueel probleemoplossen (bijv. MathVista, MMMU)…OpenAI | 200.000 token context | $1,10/M input, $4,40/M output. OpenAI o4-mini is een compact redeneermodel in de o-serie, geoptimaliseerd voor snelle, kostenefficiënte prestaties met behoud van sterke multimodale en agentische capaciteiten. Het ondersteunt toolgebruik en toont concurrerende prestaties in redeneren en coderen op benchmarks zoals AIME (99,5% met Python) en SWE-bench, presteert beter dan zijn voorganger o3-mini en nadert zelfs o3 in sommige domeinen. Ondanks zijn kleinere formaat toont o4-mini hoge nauwkeurigheid in STEM-taken, visueel probleemoplossen (bijv. MathVista, MMMU) en codebewerking. Het is vooral geschikt voor scenario’s met hoge doorvoer waar latentie of kosten kritisch zijn. Dankzij de efficiënte architectuur en verfijnde reinforcement learning training kan o4-mini tools ketenen, gestructureerde output genereren en multi-stap taken oplossen met minimale vertraging—vaak binnen een minuut.

Gidsen voor dit model

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

o4 Mini is OpenAI's compacte redeneermodel, gebouwd om sterke STEM-, codeer- en visuele probleemoplossing te leveren tegen een fractie van de kosten van zijn grotere broers. Het ondersteunt toolgebruik, gestructureerde output en meerstaps agentische taken terwijl het de latentie laag houdt. Als je serieuze redeneersnelheid nodig hebt zonder een serieuze rekening, is dit de praktische keuze in de o-serie.

Bekend om

Sterke codeerprestaties, inclusief concurrerende resultaten op SWE-bench.
STEM- en wiskundig redeneren dat veel beter presteert dan zijn grootteklasse doet vermoeden.
Visueel probleemoplossen: verwerkt beeldgebaseerde wiskunde en multimodale taken.
Toolgebruik en meerstaps agentische ketens met lage latentie.
Aanzienlijk goedkoper dan o3 terwijl het op meerdere benchmarks in de buurt komt.

Let op

Gewichten zijn gesloten; je gebruikt het via OpenAI's API, geen lokale implementatie.
Outputtokens kosten vier keer de inputprijs, dus uitgebreide taken lopen snel op.
Denktijd is ingebakken — je hebt geen directe controle over het redeneersbudget.

Het beste voor

Coderen

Redeneren

Wiskunde

Agenten en toolgebruik

Visie

Prompts om te proberen

Debug een lastige async-bug

Hier is een Python async-functie die af en toe een RuntimeError geeft over de event loop die gesloten is wanneer deze wordt aangeroepen vanuit een thread pool executor. Leg uit waarom dit gebeurt en herschrijf de functie zodat deze veilig is aan te roepen vanuit zowel sync als async contexten zonder de externe interface te veranderen.

Meertraps planningsprobleem

Een fabriek heeft drie machines. Machine A doet er 4 minuten per eenheid over, B 6 minuten en C 3 minuten. Je hebt in totaal 8 uur machine-tijd om te verdelen over alle drie. Elke geproduceerde eenheid moet eerst door A, daarna door B of C maar niet beide. Maximaliseer het totaal aantal geproduceerde eenheden en toon je redenering stap voor stap.

Visuele wiskunde uit een afbeelding

Ik voeg een foto toe van een geometrieprobleem uit een leerboek. Identificeer alle gegeven maten, noem de gebruikte stellingen en los de onbekende hoek of lengte op. Toon elke stap duidelijk.

Vergelijk met

gpt-oss-120b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.15/M invoer, $0.60/M uitvoer
gpt-oss-20b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.02/M invoer, $0.09/M uitvoer
GPT-6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.10/M invoer, $0.50/M uitvoer
GPT-5.6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.20/M invoer, $1.20/M uitvoer

Meer tekstmodellen van openai

Veelgestelde vragen

Kan ik o4 Mini lokaal draaien?: Nee. OpenAI heeft de gewichten niet vrijgegeven, dus het is alleen via API — je kunt het niet op je eigen hardware draaien.
Wat kost o4 Mini en hoe lang is het contextvenster?: Het kost $1,10 per miljoen inputtokens en $4,40 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 200.000 tokens.
Hoe verschilt o4 Mini van o3 Mini en o3?: o4 Mini presteert beter dan zijn voorganger o3-mini en nadert het volledige o3-model op codeer- en STEM-benchmarks, terwijl het sneller en goedkoper blijft dan o3.

Oordeel van de kapitein
De verstandige standaardkeuze voor redeneerwerk met hoog volume: o3-niveau resultaten op de meeste STEM- en codeertaken, tegen een prijs die geen budgetvergadering vereist.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

O4 Mini is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm openai visie redeneren coderen wiskunde agenten

Bladeren op modelfamilie