OpenAI

o3レガシー

Chain-of-thought reasoning model, a former math and code benchmark leader.

#496リリース日: 2025年4月15日·Proprietary·Not disclosed
textimage200K ctx推論
知能指数
32.0 #496
上位 65% ティア
出力速度
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$4.375 /1M
入力 $2.5/M · 出力 $10/M
コンテキスト
200K
約 500 枚のA4ページ · 最大出力 16,384

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

o3
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (35)Mathematics (37)Hard Science (GPQA) (38)Agentic & Tool Use (30)Knowledge (MMLU) (32)Vision / Multimodal (51.6)

直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。

強みとトレードオフ

強み

  • Cheap prompt-cache reads at $0.25/1M
  • Reasoning mode with adjustable effort levels

注意すべきトレードオフ

  • Legacy tier — a newer successor is available
  • Architecture and weights undisclosed — API access only

キラーユースケース

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.

開発者向けクイックスタートとAPI

まず OPENAI_API_KEY を設定 — APIキーを取得
curl 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."
  }'

公式リソースとリンク

API デプロイ

ホストとレイテンシを比較

Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
プロバイダーマトリクスを見る →

ソース別スコア

ライブスペックとアーキテクチャ

内部構造
  • Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.25/1M tokens.
リリース日
2025年4月15日
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Proprietary
コンテキストウィンドウ
200,000 tokens
最大出力
16,384 tokens
モダリティ
text + image
キャッシュ料金
読み取り $0.25 · 書き込み $3.125 /1M
推論
エフォートレベル
入力価格
$2.5/M
出力価格
$10/M
出力速度
90 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年8月5日

月額請求の見積もり

月額見積もり
$0.00
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引用と埋め込み

GitHub Markdown バッジ
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BibTeX
@misc{llmpodium2026o3,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of o3},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/o3}
}

スコアバッジを埋め込む

GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。

プレビュー
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