Raisonnement STEM d'élite
o3 domine les benchmarks de mathématiques et de sciences, obtenant 90,2 % à l'AIME 2024 et surpassant les experts humains en logique complexe.
O3
o3 est le modèle de raisonnement premium d'OpenAI, conçu pour les tâches STEM d'élite et le codage avancé. Avec un contexte de 200k et une réflexion logique à haut effort, o3 établit de nouveaux standards en mathématiques et en résolution de problèmes complexes pour les développeurs sur GPTProto.com.
Exemples d'utilisation de l'API
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"
}
]
}'Tarifs O3
Chat, agents de codage et travail documentaire. Facturé par million de tokens — l'entrée, l'entrée en cache et la sortie sont facturées séparément. GPTProto est 10 % en dessous des tarifs officiels.
| Scénario | Liste OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Économies / mois |
|---|---|---|---|---|
| Personnel10M tokens / mois (4.8M en cache) | $24.80 | $26.16 | $22.32 | −$2.48≈ $29.76 / an |
| Équipe100M tokens / mois (48M en cache) | $248.00 | $261.64 | $223.20 | −$24.80≈ $297.60 / an |
| Entreprise500M tokens / mois (240M en cache) | $1240.00 | $1308.20 | $1116.00 | −$124.00≈ $1488.00 / an |
Économisez $0.00 / mois
Économies annuelles ≈ $0.00 · paiement à l'usage
Modèles associés
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O3Actuel
OpenAI · 200K context · $1.8/M input · $7.2/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Modèle
Prix : GPTProto
vs Officiel
vs OpenRouter
Contexte
Stabilité
O3Actuel
OpenAI
$1.80 / $7.20par 1M tokens
-10%
-15%
200K
Capacités exceptionnelles d'o3
Découvrez les points forts qui font d'o3 le modèle de raisonnement le plus avancé pour les STEM, la programmation et la planification logique sur GPTProto.com.
Puissance de programmation de grand maître
Avec un classement d'environ 2727 ELO sur Codeforces, o3 est plus compétent que 99 % des programmeurs humains pour la refactorisation et les tests d'applications.
Effort de logique configurable
Équilibrez vitesse et profondeur grâce au paramètre reasoning_effort, en adaptant o3 à vos besoins spécifiques de latence et de coût.
Précision de planification agentique
o3 offre une grande fiabilité dans l'orchestration d'outils en plusieurs étapes, réduisant considérablement les échecs dans les environnements logiciels complexes.
Questions fréquemment posées sur OpenAI o3
Find answers to technical questions about o3, including API integration, reasoning effort settings, and performance benchmarks for OpenAI's advanced model.
What makes o3 different from the o1 series?
o3 represents a generational leap in speed and cognitive depth. While o1 was a breakthrough in reasoning, o3 achieves significantly higher benchmarks, such as 90.2% on AIME 2024. It provides deeper logical planning and faster execution for complex STEM tasks, making it the preferred choice for frontier-level engineering and scientific simulations.
How do I control o3 reasoning time and cost?
You can use the reasoning_effort parameter with values of low, medium, or high. This allows you to balance latency against logical depth. High effort is best for difficult math or competitive coding, while low effort reduces the model's thinking time and overall costs for simpler logical flows that still require o3's architectural precision.
Can o3 handle images and tool calling?
Yes, o3 is a multimodal model. It can process image inputs and generate text or code outputs based on visual data. It also supports function calling and structured JSON mode, making it an excellent choice for agentic workflows that require precise tool orchestration and multi-step planning without the high failure rates seen in earlier models.
What are the token limits for o3 on GPTProto.com?
o3 features a massive 200,000-token context window. It can generate up to 100,000 output tokens, which includes the internal, hidden reasoning tokens used for its chain-of-thought process. This large capacity allows for processing very large datasets or complex codebases in a single request without losing track of intricate logical threads.
Is data sent to o3 used for training?
No. When you access o3 through GPTProto.com's API aggregation platform, your data is sent to enterprise endpoints. Neither we nor OpenAI use this data to train foundation models, ensuring your proprietary code, research data, and sensitive financial logs remain secure and private according to enterprise-grade compliance standards.
Why did my o3 request return a 400 error?
A 400 error often occurs if the max_completion_tokens parameter is set too low. Since o3 requires a significant portion of its output tokens for its internal reasoning process (hidden chain-of-thought), you must provide a large enough budget for both the intensive thinking phase and the final response to avoid premature termination of the request.
Pour aller plus loin
Guides, comparaisons et mises à jour liés à ce modèle.
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