PowerPoint kullanımı neden önemlidir? Bu yazıda, PowerPoint'in avantajların..
16 Nisan 2025’te tanıtılan o4-mini-high, OpenAI’nin “o” serisinin dördüncü kuşak mini varyantıdır. Standart o4-mini ile aynı hafif mimariyi korurken reasoning_effort
parametresini kalıcı olarak high düzeyine kilitler. Böylece her istekte daha uzun iç düşünme (chain-of-thought) üretir; hata toleransı düşük, çok adımlı mantık gerektiren senaryolarda mini sınıfta benzersiz bir doğruluk sağlar.
Özellik |
Detay |
---|---|
Mimari |
o4-mini tabanlı Transformer |
Reasoning Effort |
Sabit “high” → daha derin zincirleme çıkarım |
Bağlam Uzunluğu |
200 000 token |
Modlar |
Metin + görsel + dahili araç zincirleme |
Çıkış Tarihi |
16 Nisan 2025 |
Kullanım Örnekleri |
Regülasyon denetimi, kod inceleme, finansal rapor doğrulama |
200 k token sınırı; tam kod repo’ları, uzun raporlar veya çok katmanlı sohbet geçmişleri tek istekle işlenebilir. Bu sayede ayrı parçalama veya pencere yönetimi ihtiyacı azalır.
Model, görselleri metin akışına entegre eder. Örneğin bir beyaz tahta fotoğrafı verip açıklama, Python kodu veya SQL sorgusu isteyebilirsiniz; model tüm girdileri tek zihinsel zincirde değerlendirir.
reasoning_effort
ParametresiAPI’de low / medium / high
değerleri manuel değiştirilebilir. ChatGPT arayüzünde “o4-mini-high” seçmek bu ayarı otomatik olarak high konumuna sabitler, böylece daha derin düşünme her zaman aktiftir.
Ölçüm |
o4-mini |
o4-mini-high |
o3 |
---|---|---|---|
Bağlam |
200 k |
200 k |
128 k |
Reasoning Effort |
Ayarlanabilir |
Sabit high |
Yüksek |
API Giriş (1 M token) |
1,00 $ |
1,10 $ |
2,00 $ |
API Çıkış (1 M token) |
4,00 $ |
4,40 $ |
8,00 $ |
Gecikme |
Düşük-Orta |
Orta-Yüksek |
Yüksek |
High modu daha fazla “gizli düşünme” token’ı ürettiği için standart o4-mini’ye göre bir miktar daha yavaş; fakat hâlâ tam boy o3’ten daha ucuz ve hızlıdır.
Artıları |
Eksileri |
---|---|
200 k bağlam, multimodal destek |
Standart o4-mini’den daha yüksek gecikme |
Mini fiyatına yakın, o3’e benzer doğruluk |
High reasoning ek token maliyeti |
Dahili araç zincirleme becerisi |
Parametre sayısı açıklanmıyor (kapalı model) |
o4-mini-high ile o4-mini arasındaki temel fark nedir?
o4-mini-high, o4-mini ile aynı parametre setini kullanır ancak reasoning_effort
değeri kalıcı olarak “high” konumundadır; bu da daha derin zincirleme çıkarım üretir.
Bağlam limiti gerçekten 200 000 token mı?
Evet. OpenAI, o-serisi mini modellerinde 200 k bağlam desteğini resmî olarak duyurmuştur.
Görsel girişler hangi formatlarda destekleniyor?
PNG, JPEG ve WEBP tek kare olarak kullanılabilir; PDF gibi çok sayfalı dosyalar parçalara ayrılarak gönderilmelidir.
API fiyatlandırması nedir?
Haziran 2025 itibarıyla 1 M giriş token 1,10 $, 1 M çıkış token 4,40 $, 1000 görsel işleme 0,842 $ olarak listelenmiştir.
Hangi senaryolarda o3 yerine o4-mini-high kullanmalıyım?
o3 en yüksek isabeti sunar fakat pahalıdır. Orta-büyük ölçekli projelerde maliyet/performans dengesi için o4-mini-high idealdir.
reasoning_effort
parametresinin kalıcı high değeri, standart o4-mini’ye göre daha yüksek doğruluk sağlar; gecikme ve token maliyeti bir miktar artar.