GPT 4o mini
8105°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
OpenAI | ngữ cảnh 128.000 token | $0.15/M đầu vào, $0.60/M đầu ra. GPT-4o mini là mô hình mới nhất của OpenAI sau GPT-4 Omni, hỗ trợ cả đầu vào văn bản và hình ảnh với đầu ra văn bản. Là mô hình nhỏ tiên tiến nhất của họ, nó có giá thành rẻ hơn nhiều lần so với các mô hình tiên phong gần đây khác, và rẻ hơn hơn 60% so với GPT-3.5 Turbo. Nó duy trì trí tuệ hàng đầu, đồng thời tiết kiệm chi phí đáng kể. GPT-4o mini đạt điểm 82% trên MMLU và hiện xếp hạng cao hơn GPT-4 trên các bảng xếp hạng ưu tiên chat phổ biếnOpens in new tab. Xem thông báo ra mắtOpens in new tab để biết thêm chi tiết. #multimodal
Hướng dẫn cho mô hình này
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
GPT-4o mini là mô hình nhỏ, nhanh của OpenAI chấp nhận đầu vào văn bản và hình ảnh, trả về văn bản. Với giá $0.15 cho mỗi triệu token đầu vào, nó rẻ hơn hầu hết các mô hình tiên tiến, nhưng OpenAI định vị nó cao hơn GPT-3.5 Turbo về khả năng. Mô hình phù hợp cho các nhà phát triển và người xây dựng cần trí tuệ đáng tin cậy ở quy mô lớn mà không muốn hóa đơn API lớn.
Nổi tiếng với
- Chấp nhận đầu vào hình ảnh cùng với văn bản, không chỉ lời nhắc văn bản thuần túy.
- Cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token — rộng rãi cho mô hình tầm giá.
- Giá thấp hơn GPT-3.5 Turbo hơn 60% trên token đầu vào.
- Đạt 82% trên MMLU, cạnh tranh với các mô hình lớn hơn.
- Xếp trên GPT-4 trên bảng xếp hạng ưu tiên chat, theo OpenAI.
Cẩn thận với
- Trọng số đóng — không triển khai cục bộ, không tự lưu trữ, chỉ qua API.
- Chi phí token đầu ra gấp bốn lần token đầu vào; cần chú ý tỷ lệ này trong các cuộc hội thoại dài.
- Không phải mô hình suy luận dòng o-series; logic phức tạp đa bước nên dùng mô hình khác.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Phân loại và trích xuất quy mô lớn
Bạn có một lô vé hỗ trợ khách hàng. Đây là ba ví dụ: 'Đơn hàng của tôi đã hai tuần chưa tới', 'Ứng dụng bị sập khi đăng nhập mỗi lần', 'Tôi bị tính phí hai lần cho một đơn hàng'. Với mỗi vé, xuất ra một đối tượng JSON gồm các trường: category (billing, shipping, hoặc technical), urgency (high, medium, low), và một câu trả lời đề xuất.
Mô tả và gắn thẻ hình ảnh
Xem hình ảnh tôi đính kèm. Viết mô tả thực tế hai câu về những gì được thể hiện. Sau đó liệt kê tối đa năm thẻ ngắn gọn giúp người khác tìm hình này trên công cụ tìm kiếm. Cuối cùng, ghi chú bất kỳ điểm nào trong hình có thể gây mơ hồ hoặc khó xác định chắc chắn.
Tóm tắt tài liệu dài
Đây là một báo cáo dài. Tóm tắt nó thành ba phần: một đoạn tóm tắt điều hành cho người không chuyên, danh sách gạch đầu dòng năm phát hiện quan trọng nhất, và một câu duy nhất nêu hành động cấp bách nhất người đọc nên làm. Giữ tổng phản hồi dưới 300 từ.
So sánh với
- GPT-6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.50/M
- GPT-5.6 LunaMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,050,000 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $1.20/M
- GPT-4o (2024-11-20)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 128,000 token · Đầu vào $2.50/M, đầu ra $10.00/M
- GPT-3.5 Turbo (older v0613)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 4,095 token · Đầu vào $1.00/M, đầu ra $2.00/M
Thêm mô hình văn bản từ openai
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy GPT-4o mini cục bộ không?
- Không — trọng số không công khai, chỉ truy cập qua API của OpenAI.
- Chi phí và độ dài ngữ cảnh của GPT-4o mini là bao nhiêu?
- Giá là $0.15 cho mỗi triệu token đầu vào và $0.60 cho mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token.
- GPT-4o mini khác gì so với GPT-4o đầy đủ?
- GPT-4o mini là phiên bản nhỏ hơn, rẻ hơn — chi phí token thấp hơn đáng kể nhưng ít khả năng xử lý các tác vụ suy luận hoặc theo dõi hướng dẫn phức tạp nhất.
Phán quyết của thuyền trưởngLựa chọn hợp lý khi bạn cần chất lượng OpenAI ở quy mô lớn và hóa đơn thực sự quan trọng.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Also ranked: #71 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Xu hướng phổ biến của GPT 4o mini
Điểm nhiệt, 12 tháng gần đây
Điểm nhiệt
8,105°
Tuần này
▲
0.3%
8,104° lúc đó, 8,105° bây giờ
Tháng này
▲
1.1%
8,100° lúc đó, 8,105° bây giờ
Năm qua
▲
25.1%
8,029° lúc đó, 8,105° bây giờ
7,000°
Điểm sàn
Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°. Mọi thứ dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn nào báo cáo, chúng mang một số thay thế ở đó để danh sách luôn đầy đủ. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được: một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải sẽ đứng ở điểm sàn, và các số đo sẽ cộng dồn trên đó. Điểm sàn không nói gì về mô hình; chỉ có các độ trên nó mới phân biệt được các mô hình với nhau.
+1,105°
Token OpenRouter
48,101,380,955 token mô hình này xử lý qua OpenRouter trong 30 ngày qua, bao gồm cả lời nhắc và câu trả lời. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải trong điều kiện tải xuống, tổng cộng 4,810; token của ngày cuối cùng được tính vào tỷ lệ sử dụng. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
Hiển thị phân tích chi tiết
Mọi con số trên trang này đều có thể kiểm tra được. Điểm nhiệt của mô hình này là 8,105°, và đây là cách nó được xây dựng từng thành phần một, với tổng điểm chạy sau mỗi bước: điểm sàn, số độ mà mỗi nguồn đóng góp, điểm thưởng cho loại mô hình và điểm trừ theo tuổi của trọng số. Màu sắc tương ứng với các dải trên biểu đồ phía trên. Phần chú giải ở cuối định nghĩa mọi thuật ngữ.
- 1Bắt đầu từ điểm sàn.Tại sao là 7,000° chứ không phải 0: thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°, và phần dưới 7,000° dành cho các mô hình chưa có nguồn báo cáo, mang số thay thế để danh sách đầy đủ và không bao giờ vượt trên mô hình có dữ liệu. 7,000° là nơi bắt đầu dữ liệu đo được. Một mô hình có dữ liệu thật nhưng gần như không có lượt tải đứng ở đây; mọi thứ tiếp theo là đo lường, và phần trên điểm sàn có mười bước tăng gấp mười lần lượt tải, mỗi bước 300°. Điểm sàn giống nhau cho mọi mô hình, nên nó không quyết định gì; chỉ có các độ trên nó mới quyết định.7,000°tổng đang chạy
- 2Thêm lượt tải về.4,810 lượt tải tương đương tổng cộng, từ Token OpenRouter. Mười lần lượt tải thêm cùng 300°, nên kích thước quan trọng nhưng không bao giờ chiếm hết điểm.+1,105°8,105°tổng đang chạy
- =Điểm nhiệt.Mô hình này đứng ở đâu trên mọi danh sách của trang này. Không có gì khác điều chỉnh nó.8,105°
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Cách mà độ phổ biến của mô hình này thay đổi so với phần còn lại của danh mục: sự tăng trưởng về lượt tải xuống, lượt thích và sử dụng qua từng giai đoạn, so với sự tăng trưởng điển hình của mô hình trong cùng giai đoạn, cùng với điểm nhiệt của nó lúc đó. Cao hơn mức tăng trưởng điển hình là tăng, thấp hơn là giảm. Quá khứ được tái tạo từ tổng số hiện tại, ngày đầu tiên của mô hình và tốc độ tải xuống đo được khi có hai lần đọc; mô hình không tồn tại vào đầu giai đoạn sẽ hiển thị n/a.
GPT 4o mini là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmopenaithị giáctrò chuyệnnhanhngân sáchtóm tắt
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153