openai/o4-mini-deep-research
200,000 context · $2.00/M input tokens · $8.00/M output tokens
o4-mini-deep-research is OpenAI's faster, more affordable deep research model—ideal for tackling complex, multi-step research tasks. Note: This model always uses the 'web_search' tool which adds additional cost.
Preços
Pagamento por uso
Sem custo inicial, pague apenas pelo que usar
Experimentar o modelo
Uso da API
Use os exemplos de código abaixo para integrar com nossa 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)Introdução do modelo
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
Info
Funcionalidades suportadas
Guia de acesso à API
o4 Mini Deep Research API
openai/o4-mini-deep-research
o4-mini-deep-research is OpenAI's faster, more affordable deep research model—ideal for tackling complex, multi-step research tasks. Note: This model always uses the 'web_search' tool which adds additional cost.
Entrada
$2 /M
Saída
$8 /M
Contexto
200K
Saída máx.
100K
Vision
Suportado
Uso de ferramentas
Suportado
Experimente o4 Mini Deep Research no WaveSpeedAI
Acesse o4 Mini Deep Research através da nossa API unificada — compatível com OpenAI, sem inicializações a frio, preços transparentes.
Perguntas frequentes sobre o4 Mini Deep Research
Quanto custa o4 Mini Deep Research via API?+
Preços no WaveSpeedAI: $2.00 por milhão de tokens de entrada e $8.00 por milhão de tokens de saída. Prompt caching e batch processing são cobrados separadamente e reduzem o custo efetivo em cargas longas e repetitivas.
Qual é a janela de contexto do o4 Mini Deep Research?+
o4 Mini Deep Research suporta até 200K tokens de contexto e até 100K tokens de saída por requisição.
o4 Mini Deep Research é compatível com OpenAI?+
Sim. O WaveSpeedAI expõe o o4 Mini Deep Research através de um endpoint compatível com OpenAI em https://llm.wavespeed.ai/v1. Aponte o SDK oficial da OpenAI para esta base URL com sua chave API do WaveSpeedAI — sem outras alterações no código.
Como começo a usar o o4 Mini Deep Research?+
Entre no WaveSpeedAI, crie uma chave API em Access Keys, então envie uma requisição para https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions com o model id mostrado acima. Contas novas recebem créditos grátis para avaliar o o4 Mini Deep Research.