OpenAI
o3ancien
Chain-of-thought reasoning model, a former math and code benchmark leader.
Intelligence
32.0 #496
Niveau top 65%
Vitesse Sortie
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$4.375 /1M
Entrée $2.5/M · Sortie $10/M
Contexte
200K
≈ 500 pages A4 · sortie max 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
o3
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.
Points forts & compromis
Là où il gagne
- Cheap prompt-cache reads at $0.25/1M
- Reasoning mode with adjustable effort levels
Points de vigilance
- Legacy tier — a newer successor is available
- Architecture and weights undisclosed — API access only
Cas d'usage clés
Whole-repo analysis
Single-pass ingestion of large codebases, contracts or research corpora.
Vision & document OCR
Extracts structure from scans, charts, screenshots and mixed-media inputs.
Démarrage rapide développeur & API
Définissez d’abord
OPENAI_API_KEY — obtenir une clé APIcurl https://api.openai.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "o3",
"input": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI() # reads OPENAI_API_KEY
resp = client.responses.create(
model="o3",
input="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.output_text)const res = await fetch("https://api.openai.com/v1/responses", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ model: "o3", input: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }),
});
console.log((await res.json()).output_text);Ressources & liens officiels
Déploiement API
Comparer hôtes et latence
Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Scores par Source
Scores par Catégorie
Résultats de Benchmarks
Specs en direct & architecture
Sous le capot
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.25/1M tokens.
Date de Sortie
15 avr. 2025
Paramètres
Not disclosed
Licence
Proprietary
Fenêtre de Contexte
200,000 tokens
Sortie max
16,384 tokens
Modalités
text + image
Tarifs du cache
lecture $0.25 · écriture $3.125 /1M
Raisonnement
Niveaux d'effort
Prix Entrée
$2.5/M
Prix Sortie
$10/M
Vitesse Sortie
90 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
5 août 2026
Facture mensuelle estimée
Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…
Citer et intégrer
Badge Markdown GitHub
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@misc{llmpodium2026o3,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of o3},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/o3}
}Intégrer le badge de score
Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.
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Modèles alternatifs
Meilleures alternatives à o3 selon les capacités, le prix et les benchmarks.