OpenAI
o3legacy
Chain-of-thought reasoning model, a former math and code benchmark leader.
Intelligenza
32.0 #496
Fascia top 65%
Velocità Uscita
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
Prezzo combinato (3:1)
$4.375 /1M
Input $2.5/M · Output $10/M
Contesto
200K
≈ 500 pagine A4 · output max 16,384
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
o3
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Gli assi radar sono approssimati dai punteggi di categoria dove mancano misurazioni dirette — vedi Metodologia.
Punti di forza e compromessi
Dove vince
- Cheap prompt-cache reads at $0.25/1M
- Reasoning mode with adjustable effort levels
A cosa fare attenzione
- Legacy tier — a newer successor is available
- Architecture and weights undisclosed — API access only
Casi d'uso killer
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.
Quickstart per sviluppatori e API
Imposta prima
OPENAI_API_KEY — ottieni una chiave 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);Risorse e link ufficiali
Deployment API
Confronta host e latenza
Throughput, TTFT e prezzi cache su Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Punteggi per Fonte
Punteggi per Categoria
Risultati dei Benchmark
Specifiche live e architettura
Sotto il cofano
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.25/1M tokens.
Data di Rilascio
15 apr 2025
Parametri
Not disclosed
Licenza
Proprietary
Finestra di Contesto
200,000 tokens
Output max
16,384 tokens
Modalità
text + image
Prezzi cache
lettura $0.25 · scrittura $3.125 /1M
Ragionamento
Livelli di sforzo
Prezzo Ingresso
$2.5/M
Prezzo Uscita
$10/M
Velocità Uscita
90 t/s
Tempo al Primo Token
—
Dati aggiornati
5 ago 2026
Stima bolletta mensile
Spesa mensile stimata
$0.00
Calcolo risparmio vs GPT-4o…
Cita e incorpora
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}
}Incorpora il badge del punteggio
Aggiungi un badge Podium Score live al tuo README su GitHub o Hugging Face — rimanda alla classifica live.
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Modelli alternativi
Migliori alternative a o3 in base a capacità, prezzi e benchmark.