Pot rula GPT-4o mini local?

Nu — greutățile nu sunt publice, deci este accesibil doar prin API OpenAI.

Care este costul GPT-4o mini și cât de lung este contextul?

Costă 0,15 USD per milion de tokeni de intrare și 0,60 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 128.000 de tokeni.

Cum diferă GPT-4o mini de GPT-4o complet?

GPT-4o mini este fratele mai mic și mai ieftin — cost per token semnificativ mai mic, dar cu mai puțin spațiu pentru cele mai solicitante sarcini de raționament sau urmărire a instrucțiunilor.

▲

0.3%

săptămâna aceasta

GPT 4o mini

8105°

#llm #openai #viziune #chat #rapid #buget

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

OpenAI | context de 128.000 de tokeni | $0.15/M input, $0.60/M output. GPT-4o mini este cel mai nou model de la OpenAI după GPT-4 Omni, suportând inputuri text și imagine cu output text. Ca cel mai avansat model mic, este de multe ori mai accesibil decât alte modele frontieră recente și cu peste 60% mai ieftin decât GPT-3.5 Turbo. Menține inteligența de top, fiind semnificativ mai rentabil. GPT-4o mini obține un scor de 82% la MMLU și în prezent se clasează mai sus decât GPT-4 în topurile comune de preferințe chatOpens in new tab. Consultați anunțul de lansareOpens in new tab pentru mai multe detalii. #multimodal

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

GPT-4o mini este modelul mic și rapid de la OpenAI care acceptă inputuri text și imagine și returnează text. La 0,15 USD per milion de tokeni de intrare, se situează mult sub majoritatea modelelor de ultimă generație ca preț, dar OpenAI îl poziționează peste GPT-3.5 Turbo ca capacitate. Este potrivit pentru dezvoltatori și constructori care au nevoie de inteligență fiabilă la scară, fără o factură API mare.

Cunoscut pentru

Acceptă inputuri de imagine pe lângă prompturi text simple.
Fereastră de context de 128.000 de tokeni — generoasă pentru un model de buget.
Preț cu peste 60% mai mic decât GPT-3.5 Turbo pentru tokenii de intrare.
Obține 82% la MMLU, competitiv cu modele mai mari.
Se clasează peste GPT-4 în topurile de preferință pentru chat, conform OpenAI.

Atenție la

Greutăți închise — fără implementare locală, fără găzduire proprie, doar API.
Tokenii de output costă de patru ori mai mult decât cei de input; urmărește acest raport în conversații lungi.
Nu este un model de raționament seria o; logica complexă multi-pas este mai bine gestionată în altă parte.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Clasifică și extrage la scară

Ai un lot de tichete de suport clienți. Iată trei exemple: 'Comanda mea nu a sosit după două săptămâni', 'Aplicația se blochează la autentificare de fiecare dată', 'Am fost taxat de două ori pentru o comandă'. Pentru fiecare tichet, generează un obiect JSON cu câmpurile: categorie (facturare, livrare sau tehnic), urgență (mare, medie, mică) și un răspuns sugerat într-o propoziție.

Descrie și etichetează o imagine

Privește imaginea pe care am atașat-o. Scrie o descriere factuală în două propoziții a ceea ce se vede. Apoi listează până la cinci etichete concise care ar ajuta pe cineva să găsească această imagine într-un motor de căutare. În final, notează orice element din imagine care ar putea fi ambiguu sau greu de identificat cu încredere.

Rezumați un document lung

Iată un raport lung. Rezumă-l în trei părți: un rezumat executiv într-un paragraf pentru un nespecialist, o listă cu cele cinci descoperiri cele mai importante și o propoziție care numește cea mai urgentă acțiune pe care cititorul ar trebui să o ia. Păstrează răspunsul total sub 300 de cuvinte.

Compară cu

GPT-6 Luna
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $0.10/M intrare, $0.50/M ieșire
GPT-5.6 Luna
Model doar API
context de 1,050,000 tokeni · $0.20/M intrare, $1.20/M ieșire
GPT-4o (2024-11-20)
Model doar API
context de 128,000 tokeni · $2.50/M intrare, $10.00/M ieșire
GPT-3.5 Turbo (older v0613)
Model doar API
context de 4,095 tokeni · $1.00/M intrare, $2.00/M ieșire

Mai multe modele text de la openai

Întrebări frecvente

Pot rula GPT-4o mini local?: Nu — greutățile nu sunt publice, deci este accesibil doar prin API OpenAI.
Care este costul GPT-4o mini și cât de lung este contextul?: Costă 0,15 USD per milion de tokeni de intrare și 0,60 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 128.000 de tokeni.
Cum diferă GPT-4o mini de GPT-4o complet?: GPT-4o mini este fratele mai mic și mai ieftin — cost per token semnificativ mai mic, dar cu mai puțin spațiu pentru cele mai solicitante sarcini de raționament sau urmărire a instrucțiunilor.

Verdictul căpitanului
Opțiunea rezonabilă implicită când ai nevoie de calitatea OpenAI la volum și factura chiar contează.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Also ranked: #71 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tendința de popularitate a GPT 4o mini

Scor de căldură, ultimele 12 luni

Scor de popularitate

8,105°

Săptămâna aceasta

▲

0.3%

8,104° atunci, 8,105° acum

Luna aceasta

▲

1.1%

8,100° atunci, 8,105° acum

Ultimul an

▲

25.1%

8,029° atunci, 8,105° acum

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,105°

Tokeni OpenRouter

48,101,380,955 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 4,810 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,105°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
4,810 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,105°
8,105°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,105°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Qwen3 VL 32B Instruct

Grok 4.20 Multi Agent

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

GPT 4o mini este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm openai viziune chat rapid buget rezumat

Răsfoiește după familia de modele