OpenAI

o3레거시

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

#496출시일: 2025년 4월 15일·Proprietary·Not disclosed
textimage200K ctx추론
API 제공자API 키 받기 →순위표
지능 지수
32.0 #496
상위 65% 티어
출력 속도
90 t/s
ITL 11.1 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$4.375 /1M
입력 $2.5/M · 출력 $10/M
컨텍스트
200K
≈ A4 500페이지 · 최대 출력 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)

직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.

강점과 트레이드오프

강점

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

주의할 점

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

핵심 사용 사례

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.

개발자 퀵스타트 및 API

먼저 OPENAI_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급
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."
  }'

공식 리소스 및 링크

API 배포

호스트 및 레이턴시 비교

Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
제공자 매트릭스 보기 →

출처별 점수

카테고리별 점수

벤치마크 결과

실시간 스펙 및 아키텍처

내부 구조
  • Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
  • Prompt caching supported — cached input reads at $0.25/1M tokens.
출시일
2025년 4월 15일
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
200,000 tokens
최대 출력
16,384 tokens
모달리티
text + image
캐시 가격
읽기 $0.25 · 쓰기 $3.125 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$2.5/M
출력 가격
$10/M
출력 속도
90 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 8월 5일

월 예상 청구액

월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…

인용 및 임베드

GitHub Markdown 배지
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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}
}

점수 배지 삽입

GitHub 또는 Hugging Face README에 실시간 Podium 점수 배지를 추가하세요 — 실시간 순위로 연결됩니다.

미리보기
o3 LLMPodium Score
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대체 모델

성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 o3의 주요 대체 모델.

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