Elite-Denkvermögen für STEM
o3 dominiert Benchmarks in Mathematik und Naturwissenschaften, erreicht 90,2 % in der AIME 2024 und übertrifft menschliche Experten bei komplexen Logikaufgaben.
O3
o3 ist das erstklassige Reasoning-Modell von OpenAI, entwickelt für anspruchsvolle STEM-Aufgaben und fortgeschrittenes Programmieren. Mit 200k Kontext und intensivem logischem Denken setzt o3 neue Maßstäbe in Mathematik und komplexer Problemlösung für Entwickler auf GPTProto.com.
API-Nutzungsbeispiele
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "o3",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'O3 Preise
Chat, Coding-Agenten und Dokumentenarbeit. Preise pro 1 Mio. Tokens – Eingabe, gecachte Eingabe und Ausgabe werden separat abgerechnet. GPTProto liegt 10% unter den offiziellen Preisen.
| Szenario | OpenAI Liste | OpenRouter | GPTProto | Du sparst / Monat |
|---|---|---|---|---|
| Persönlich10 Mio. Tokens / Monat (4.8 Mio. im Cache) | $24.80 | $26.16 | $22.32 | −$2.48≈ $29.76 / Jahr |
| Team100 Mio. Tokens / Monat (48 Mio. im Cache) | $248.00 | $261.64 | $223.20 | −$24.80≈ $297.60 / Jahr |
| Business500 Mio. Tokens / Monat (240 Mio. im Cache) | $1240.00 | $1308.20 | $1116.00 | −$124.00≈ $1488.00 / Jahr |
Spare $0.00 / Monat
Jährliche Ersparnis ≈ $0.00 · Abrechnung nach Verbrauch
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OpenAI · 200K context · $1.8/M input · $7.2/M output
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Modell
Preis: GPTProto
Im Vergleich zum offiziellen Preis
Im Vergleich zu OpenRouter
Kontext
Stabilität
O3Aktuell
OpenAI
$1.80 / $7.20pro 1 Mio. Tokens
-10%
-15%
200K
o3: Überragende Fähigkeiten
Entdecken Sie die Kernstärken, die o3 auf GPTProto.com zum fortschrittlichsten Reasoning-Modell für STEM, Programmierung und logische Planung machen.
Programmierstärke auf Großmeisterniveau
Mit einer Wertung von ~2727 ELO auf Codeforces ist o3 beim Refactoring und Testen von Anwendungen leistungsfähiger als 99 % der menschlichen Programmierer.
Konfigurierbarer Denkaufwand
Gleichen Sie Geschwindigkeit und Tiefe mithilfe des Parameters reasoning_effort aus und passen Sie o3 an Ihre spezifischen Latenz- und Kostenanforderungen an.
Präzision bei der agentischen Planung
o3 bietet hohe Zuverlässigkeit bei der mehrstufigen Orchestrierung von Tools und reduziert Fehler in komplexen Softwareumgebungen erheblich.
OpenAI o3 – Häufig gestellte Fragen
Finden Sie Antworten auf technische Fragen zu o3, einschließlich API-Integration, Reasoning-Effort-Einstellungen und Leistungsbenchmarks für das fortschrittliche Modell von OpenAI.
Was unterscheidet o3 von der o1-Serie?
o3 ist ein generationeller Schritt nach vorne bei Geschwindigkeit und kognitiver Tiefe. Während o1 ein Durchbruch beim logischen Denken war, erreicht o3 deutlich höhere Benchmarks, wie zum Beispiel 90,2 % bei AIME 2024. Es bietet tiefere logische Planung und schnellere Ausführung für komplexe STEM-Aufgaben und ist damit die bevorzugte Wahl für technische Spitzenleistungen und wissenschaftliche Simulationen.
Wie steuere ich Denkzeit und Kosten von o3?
Sie können den Parameter reasoning_effort mit den Werten low, medium oder high verwenden. Damit können Sie Latenz und logische Tiefe ausbalancieren. High eignet sich am besten für schwierige Mathematik oder wettbewerbsorientiertes Programmieren, während Low die Denkzeit des Modells und die Gesamtkosten für einfachere logische Abläufe reduziert, die weiterhin die architektonische Präzision von o3 erfordern.
Kann o3 Bilder verarbeiten und Tool-Aufrufe ausführen?
Ja, o3 ist ein multimodales Modell. Es kann Bildeingaben verarbeiten und Text- oder Codeausgaben auf Basis visueller Daten erzeugen. Es unterstützt außerdem Funktionsaufrufe und den strukturierten JSON-Modus, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für agentische Arbeitsabläufe macht, die eine präzise Tool-Orchestrierung und mehrstufige Planung ohne die hohen Fehlerraten früherer Modelle erfordern.
Wie sind die Token-Limits für o3 auf GPTProto.com?
o3 verfügt über ein massives Kontextfenster von 200.000 Token. Es kann bis zu 100.000 Ausgabe-Token erzeugen, einschließlich der internen, verborgenen Reasoning-Token, die für den Chain-of-Thought-Prozess verwendet werden. Diese große Kapazität ermöglicht die Verarbeitung sehr großer Datensätze oder komplexer Codebasen in einer einzigen Anfrage, ohne den Überblick über komplexe logische Stränge zu verlieren.
Werden an o3 gesendete Daten für das Training verwendet?
Nein. Wenn Sie o3 über die API-Aggregationsplattform von GPTProto.com verwenden, werden Ihre Daten an Enterprise-Endpunkte gesendet. Weder wir noch OpenAI verwenden diese Daten zum Trainieren von Basismodellen. So bleiben Ihr proprietärer Code, Forschungsdaten und vertrauliche Finanzprotokolle gemäß den Enterprise-Compliance-Standards sicher und privat.
Warum hat meine o3-Anfrage einen 400-Fehler zurückgegeben?
Ein 400-Fehler tritt häufig auf, wenn der Parameter max_completion_tokens zu niedrig festgelegt ist. Da o3 einen erheblichen Teil seiner Ausgabe-Token für den internen Reasoning-Prozess (verborgenes Chain-of-Thought) benötigt, müssen Sie ein ausreichend großes Budget sowohl für die intensive Denkphase als auch für die endgültige Antwort vorsehen, um einen vorzeitigen Abbruch der Anfrage zu vermeiden.
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