O4 Mini Deep Research | OpenAI LLM API

Name: o4 Mini Deep Research API
Brand: openai
Price: 2 USD
Availability: InStock

Utilisation de l'API

Utilisez les exemples de code suivants pour intégrer notre API :

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/o4-mini-deep-research",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Introduction au modèle

Openai o4-mini-deep-research

openai o4-mini-deep-research

Why It Looks Great

Large Language Model architecture for efficient processing
200000 context window for long document handling
Competitive pricing at $2.2/$8.8 per million tokens

Key Features

Context Window: 200000 tokens
Max Output: 100000 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported

Specifications

Specification	Value
Provider	Openai
Model Type	Large Language Model (LLM)
Architecture	N/A
Context Window	200000 tokens
Max Output	100000 tokens
Input	Text
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported

Pricing

Token Type	Cost per Million Tokens
Input	$2.2
Output	$8.8

How to Use

Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
Submit — the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: openai/o4-mini-deep-research

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/o4-mini-deep-research",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "openai/o4-mini-deep-research",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: openai/o4-mini-deep-research
Provider: Openai

Questions fréquentes sur o4 Mini Deep Research

Combien coûte l'API o4 Mini Deep Research ?+

Tarification sur WaveSpeedAI : $2.00 par million de tokens d'entrée et $8.00 par million de tokens de sortie. Le prompt caching et le traitement par batch sont facturés séparément et réduisent le coût effectif sur les charges longues et répétitives.

Quelle est la fenêtre de contexte de o4 Mini Deep Research ?+

o4 Mini Deep Research prend en charge jusqu'à 200K tokens de contexte et jusqu'à 100K tokens de sortie par requête.

o4 Mini Deep Research est-il compatible avec OpenAI ?+

Oui. WaveSpeedAI expose o4 Mini Deep Research via un endpoint compatible OpenAI à https://llm.wavespeed.ai/v1. Pointez le SDK officiel d'OpenAI vers cette base URL avec votre clé API WaveSpeedAI — aucune autre modification de code requise.

Comment démarrer avec o4 Mini Deep Research ?+

Connectez-vous à WaveSpeedAI, créez une clé API dans Access Keys, puis envoyez une requête à https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions avec l'id du modèle affiché ci-dessus. Les nouveaux comptes reçoivent des crédits gratuits pour évaluer o4 Mini Deep Research.

Tarification

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