Kan ik o4 Mini High lokaal draaien?

Nee. Het is een model met gesloten gewichten, alleen via API van OpenAI; er is geen download en het kan niet op je eigen hardware draaien.

Wat kost o4 Mini High en hoe lang is het contextvenster?

De prijs is $1,10 per miljoen inputtokens en $4,40 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 200.000 tokens.

Hoe verschilt o4 Mini High van o4-mini?

Het is hetzelfde onderliggende model met de reasoning_effort parameter op hoog, wat betekent dat er meer rekenkracht per antwoord wordt besteed en het nauwkeurigere antwoorden geeft op moeilijke problemen, tegen de kost van wat extra latentie.

O4 Mini High

1776°

#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-high is hetzelfde model als o4-mini met reasoning_effort ingesteld op high. 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…OpenAI | 200.000 token context | $1,10/M input, $4,40/M output. OpenAI o4-mini-high is hetzelfde model als o4-mini met reasoning_effort ingesteld op high. 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

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

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

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 High is OpenAI's o4-mini model met de reasoning_effort parameter op de maximale stand. Je krijgt dezelfde compacte, kostenefficiënte architectuur als o4-mini, maar met meer rekenkracht per antwoord, wat de prestaties verscherpt bij moeilijke STEM-, codeer- en visuele redeneertaken. Het is geschikt voor ontwikkelaars en onderzoekers die bijna o3-kwaliteit willen zonder de o3-prijzen te betalen.

Bekend om

Sterke codeerprestaties, inclusief concurrerende resultaten op SWE-bench.
STEM- en wiskundige nauwkeurigheid, inclusief visueel probleemoplossen op benchmarks zoals MathVista.
Gebruik van tools en voltooiing van meerstaps agentische taken.
Contextvenster van 200.000 tokens tegen een relatief lage prijs per token.
Multimodaal: verwerkt beeldinvoer naast tekst.

Let op

Gesloten gewichten, alleen via API — je kunt dit niet lokaal draaien of het model inspecteren.
Hoge reasoning_effort betekent tragere reacties dan standaard o4-mini; latentie is belangrijk voor realtime gebruik.
Outputtokens kosten $4,40 per miljoen en kunnen snel oplopen bij lange redeneerketens.

Het beste voor

Prompts om te proberen

Debug een lastige algoritmefout

Hier is een Python-functie die de langste substring zonder herhaalde karakters zou moeten teruggeven, maar foutieve resultaten geeft bij sommige inputs. Vind de bug, leg uit waarom het faalt en geef een gecorrigeerde versie met een korte uitleg van de oplossing. def longest_unique(s): seen = {} start = 0 best = 0 for i, c in enumerate(s): if c in seen: start = seen[c] seen[c] = i best = max(best, i - start + 1) return best

Plan een meerstaps onderzoekstaak

Ik moet beoordelen of een klein SaaS-bedrijf zijn monolithische Rails-app moet migreren naar microservices. Maak een lijst van de belangrijkste technische en zakelijke vragen die ik eerst moet beantwoorden, de volgorde waarin ik ze moet onderzoeken en de criteria die migratie duidelijk de moeite waard maken versus niet.

Los een visueel wiskundeprobleem op

Ik voeg een geometriediagram toe. Identificeer alle hoeken en lengtes die uit de getoonde informatie kunnen worden afgeleid, toon je redenering stap voor stap en geef het eindantwoord met eenheid.

Vergelijk met

GPT-6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.10/M invoer, $0.50/M uitvoer
GPT-5.6 Sol
Alleen API-model
1,050,000 token context · $4.00/M invoer, $20.00/M uitvoer
GPT-6.1 Sol
Alleen API-model
1,050,000 token context · $2.00/M invoer, $10.00/M uitvoer
GPT-6 Sol
Alleen API-model
1,050,000 token context · $2.00/M invoer, $10.00/M uitvoer

Meer tekstmodellen van openai

Veelgestelde vragen

Kan ik o4 Mini High lokaal draaien?: Nee. Het is een model met gesloten gewichten, alleen via API van OpenAI; er is geen download en het kan niet op je eigen hardware draaien.
Wat kost o4 Mini High en hoe lang is het contextvenster?: De prijs is $1,10 per miljoen inputtokens en $4,40 per miljoen outputtokens, met een contextvenster van 200.000 tokens.
Hoe verschilt o4 Mini High van o4-mini?: Het is hetzelfde onderliggende model met de reasoning_effort parameter op hoog, wat betekent dat er meer rekenkracht per antwoord wordt besteed en het nauwkeurigere antwoorden geeft op moeilijke problemen, tegen de kost van wat extra latentie.

Oordeel van de kapitein
De verstandige middenweg wanneer o3 te duur aanvoelt maar standaard o4-mini redeneerkwaliteit laat liggen.

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 High 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 lange context

Bladeren op modelfamilie