OpenAI o4-mini 图像识别功能：API易平台通过 chat/completions 端点实现

站长注：详解 OpenAI 新模型 o4-mini 的图像识别能力，以及如何通过 API易平台的 chat/completions 端点（而非 responses 端点）使用这一强大功能。

OpenAI 近期发布的 o4-mini 模型在保持高效率和低成本的同时，具备了强大的多模态能力。许多开发者好奇：o4-mini 是否支持图片输入和识别？答案是肯定的！o4-mini 完全支持图像识别功能，本文将详细介绍如何通过 API易平台使用这一强大功能。

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API易平台已稳定支持 o4-mini 的图像识别功能，通过 chat/completions 端点即可轻松使用
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OpenAI o4-mini 模型的图像识别能力

图像识别概述

o4-mini 作为 OpenAI 新一代经济型多模态模型，不仅保持了高效的文本处理能力，还集成了出色的图像理解功能。它能够：

识别图像内容：分析图片中的物体、场景、人物等元素
理解图像上下文：把握图片中的空间关系和视觉情境
回答图像相关问题：针对图片内容回答用户的具体问题
执行图像分析任务：如场景描述、物体计数、文字识别等

与完整版 o4 模型相比，o4-mini 在保持多模态能力的同时，提供了更优的性价比和更低的延迟，适合需要控制成本的大规模应用场景。

性能与使用限制

o4-mini 在处理图像时有几点需要注意：

分辨率限制：支持处理最大 2048 x 2048 像素的图片
文件限制：每次请求最多包含 15 张图片
内容政策：遵循 OpenAI 的内容政策，不支持识别违规内容
视觉精度：相比 GPT-4o，在微小细节识别上可能略有不足

在 API易平台使用 o4-mini 的图像识别功能

重要说明：仅支持 chat/completions 端点

特别注意：API易平台目前仅支持通过 /v1/chat/completions 端点使用 o4-mini 的图像识别功能，不支持 OpenAI 的 /v1/responses 端点。这是一个关键区别，所有图像识别相关请求必须使用 chat/completions 端点发送。

使用 curl 发送请求示例

以下是使用 curl 通过 API易平台调用 o4-mini 图像识别功能的完整示例：

curl https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer 你的API易密钥" \
  -d '{
    "model": "o4-mini-2025-04-16",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": [
          {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
          {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
              "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Python 代码示例

以下是使用 Python 进行相同请求的代码：

import requests
import json

# API易 配置
api_key = "你的API易密钥"
url = "https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions"

headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {api_key}"
}

# 请求数据
data = {
    "model": "o4-mini-2025-04-16",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图片里有什么？"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg"
                    }
                }
            ]
        }
    ]
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(json.dumps(response.json(), indent=2))

Node.js 代码示例

const fetch = require('node-fetch');

// API易 配置
const apiKey = '你的API易密钥';
const url = 'https://vip.apiyi.com/v1/chat/completions';

// 请求数据
const data = {
  model: 'o4-mini-2025-04-16',
  messages: [
    {
      role: 'user',
      content: [
        {type: 'text', text: '这张图片里有什么？'},
        {
          type: 'image_url',
          image_url: {
            url: 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/dd/Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg/2560px-Gfp-wisconsin-madison-the-nature-boardwalk.jpg'
          }
        }
      ]
    }
  ]
};

// 发送请求
fetch(url, {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
  },
  body: JSON.stringify(data)
})
.then(response => response.json())
.then(result => console.log(JSON.stringify(result, null, 2)))
.catch(error => console.error('Error:', error));

与 responses 端点的差异说明

OpenAI 提供了两种 API 端点：传统的 /v1/chat/completions 和较新的 /v1/responses。虽然 responses 端点提供了一些新功能，但目前在 API易平台上仅支持通过 chat/completions 端点使用 o4-mini 的图像识别能力。

chat/completions 端点的优势

广泛兼容性：与大多数现有客户端库和工具兼容
稳定可靠：经过长期验证的接口
完整功能：在 API易平台上支持 o4-mini 的全部图像识别能力
格式一致：与其他模型的请求格式保持一致

格式转换注意事项

如果你已经为 responses 端点编写了代码，需要注意以下转换要点：

将 URL 从 /v1/responses 更改为 /v1/chat/completions
将 input 字段替换为 messages 数组
将内容结构调整为 chat/completions 格式，特别是：
- input_text 改为 text
- input_image 改为 image_url

例如，将 responses 格式：

{
  "model": "o4-mini-2025-04-16",
  "input": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "input_text", "text": "what is in this image?"},
        {"type": "input_image", "image_url": "https://example.com/image.jpg"}
      ]
    }
  ]
}

转换为 chat/completions 格式：

{
  "model": "o4-mini-2025-04-16",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "what is in this image?"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}}
      ]
    }
  ]
}

o4-mini 图像识别的应用场景

利用 o4-mini 的图像识别能力，你可以开发各种实用的应用：

1. 内容审核与分析

自动识别和分类上传的图像内容
检测不适当内容并进行标记
提取图像中的有用信息进行整理

2. 辅助工具开发

为视障人士开发图像描述工具
创建智能相册管理应用
设计视觉搜索工具

3. 教育与学习

开发识别物体、动植物的学习应用
创建艺术品和历史图像解析工具
设计交互式视觉教学材料

4. 电子商务应用

自动生成产品图片描述
分析用户上传的图片以提供购物建议
识别相似产品进行比较

性能优化与最佳实践

图像输入优化

为获得最佳结果，请考虑以下图像输入优化建议：

合适的分辨率：使用足够清晰但不超过限制的图像（建议 1024 x 1024 像素左右）
合理的图像数量：每次请求限制图片数量以提高响应速度
图像格式选择：优先使用 JPEG 或 PNG 格式
合适的压缩：在保持必要细节的同时减小文件大小
良好的构图：确保关键内容在图像中清晰可见

提示词优化

提供精确的提示词可以显著提高识别准确性：

具体明确：使用明确的问题（"这张图片中有多少只鸟？"而非"分析这张图片"）
引导注意力：指引模型关注图片的特定部分（"描述图片右上角的建筑"）
提供背景：在需要时提供背景信息（"这是一张历史照片，请识别里面的古代装束"）
分步提问：对复杂图像先请求一般描述，再深入细节

常见问题解答

为什么 API易平台不支持 responses 端点？

API易平台目前正专注于提供最稳定和广泛兼容的服务。chat/completions 端点已经能够完全支持 o4-mini 的图像识别功能，同时与现有大多数客户端库和工具兼容。我们计划在未来根据用户需求考虑添加 responses 端点支持。

使用 chat/completions 端点是否会影响图像识别性能？

不会。虽然端点不同，但底层模型能力相同。通过 chat/completions 端点，你可以获得与 responses 端点相同的图像识别质量和性能。

o4-mini 与 GPT-4o 的图像识别能力相比如何？

o4-mini 提供了与 GPT-4o 相似的图像识别基础能力，但在处理极其复杂的视觉细节或需要专业领域知识的分析时，GPT-4o 可能表现更佳。对于大多数常见应用场景，o4-mini 提供了非常好的平衡，兼顾性能和成本。

可以混合使用文本和多张图片吗？

可以。一个请求中可以包含多张图片和文本，让模型同时理解多个视觉输入和文本指令。这对于比较多张图片或分析图片集合特别有用。

总结：通过 API易使用 o4-mini 图像识别的优势

OpenAI 的 o4-mini 模型提供了强大的图像识别能力，通过 API易平台的 chat/completions 端点，你可以轻松地在应用中集成这一功能，享受以下优势：

成本效益：o4-mini 提供了出色的性价比，适合规模化部署
稳定可靠：API易平台提供稳定的服务和国内快速访问
简单集成：使用熟悉的 chat/completions 端点，与现有代码兼容性高
全方位支持：获得 API易平台的技术支持和社区资源

无论你是开发内容分析工具、教育应用还是电子商务平台，o4-mini 的图像识别能力都能为你的项目增添智能视觉理解功能，而 API易平台则确保你能够便捷、稳定地使用这一能力。

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本文作者：API易团队

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OpenAI o4-mini 图像识别功能：API易平台通过 chat/completions 端点实现

OpenAI o4-mini 模型的图像识别能力

图像识别概述

性能与使用限制

在 API易平台使用 o4-mini 的图像识别功能

重要说明：仅支持 chat/completions 端点

使用 curl 发送请求示例

Python 代码示例

Node.js 代码示例

与 responses 端点的差异说明

chat/completions 端点的优势

格式转换注意事项

o4-mini 图像识别的应用场景

1. 内容审核与分析

2. 辅助工具开发

3. 教育与学习

4. 电子商务应用

性能优化与最佳实践

图像输入优化

提示词优化

常见问题解答

为什么 API易平台不支持 responses 端点？

使用 chat/completions 端点是否会影响图像识别性能？

o4-mini 与 GPT-4o 的图像识别能力相比如何？

可以混合使用文本和多张图片吗？

总结：通过 API易使用 o4-mini 图像识别的优势

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性能与使用限制

在 API易 平台使用 o4-mini 的图像识别功能

重要说明：仅支持 chat/completions 端点

使用 curl 发送请求示例

Python 代码示例

Node.js 代码示例

与 responses 端点的差异说明

chat/completions 端点的优势

格式转换注意事项

o4-mini 图像识别的应用场景

1. 内容审核与分析

2. 辅助工具开发

3. 教育与学习

4. 电子商务应用

性能优化与最佳实践

图像输入优化

提示词优化

常见问题解答

为什么 API易 平台不支持 responses 端点？

使用 chat/completions 端点是否会影响图像识别性能？

o4-mini 与 GPT-4o 的图像识别能力相比如何？

可以混合使用文本和多张图片吗？

总结：通过 API易 使用 o4-mini 图像识别的优势

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