최상급 STEM 추론
o3는 수학 및 과학 벤치마크에서 탁월한 성능을 보이며, AIME 2024에서 90.2%를 기록해 복잡한 논리 영역에서 인간 전문가를 능가합니다.
O3
o3는 OpenAI의 최고급 추론 모델로, 정예 STEM 작업과 고급 코딩을 위해 설계되었습니다. 200k 컨텍스트와 고강도 논리적 사고를 갖춘 o3는 GPTProto.com의 개발자들을 위해 수학 및 복잡한 문제 해결 분야에서 새로운 기준을 세웁니다.
API 사용 예제
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 요금
채팅, 코딩 에이전트 및 문서 작업. 1M 토큰당 과금 — 입력, 캐시된 입력 및 출력은 별도 청구됩니다. GPTProto는 공식 요금보다 10% 저렴합니다.
| 시나리오 | OpenAI 정가 | OpenRouter | GPTProto | 월 절감 |
|---|---|---|---|---|
| 개인10M 토큰 / 월 (4.8M 캐시) | $24.80 | $26.16 | $22.32 | −$2.48≈ $29.76 / 년 |
| 팀100M 토큰 / 월 (48M 캐시) | $248.00 | $261.64 | $223.20 | −$24.80≈ $297.60 / 년 |
| 비즈니스500M 토큰 / 월 (240M 캐시) | $1240.00 | $1308.20 | $1116.00 | −$124.00≈ $1488.00 / 년 |
월 $0.00 절약
연간 절약 ≈ $0.00 · 사용한 만큼 결제
관련 모델
전체 모델
O3현재
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
모델
가격: GPTProto
공식 대비
OpenRouter 대비
컨텍스트
안정성
O3현재
OpenAI
$1.80 / $7.201M 토큰당
-10%
-15%
200K
o3의 뛰어난 역량
GPTProto.com에서 STEM, 코딩, 논리적 계획 분야에서 o3가 가장 진보된 추론 모델이 되게 하는 핵심 강점을 살펴보세요.
그랜드마스터급 코딩 능력
Codeforces에서 약 2727 ELO를 기록한 o3는 애플리케이션 리팩터링 및 테스트에 있어 인간 프로그래머의 99%보다 뛰어난 능력을 갖추고 있습니다.
구성 가능한 논리 수준
reasoning_effort 매개변수로 속도와 깊이의 균형을 맞춰 o3를 특정 지연 시간 및 비용 요구에 맞게 조정할 수 있습니다.
에이전트 기반 계획의 정밀도
o3는 다단계 도구 오케스트레이션에서 높은 신뢰성을 제공하며, 복잡한 소프트웨어 환경에서의 실패를 크게 줄입니다.
OpenAI o3 자주 묻는 질문
o3에 관한 기술적 질문에 대한 답변을 확인하세요. API 통합, 추론 노력 설정, OpenAI의 고급 모델 성능 벤치마크를 다룹니다.
o1 시리즈와 o3의 차이점은 무엇인가요?
o3는 속도와 인지 깊이에서 세대적 도약을 이룬 모델입니다. o1이 추론의 돌파구였다면, o3는 AIME 2024에서 90.2%를 달성하는 등 훨씬 더 높은 벤치마크 성능을 보여줍니다. 복잡한 STEM 작업에 대해 더 깊은 논리적 계획과 더 빠른 실행을 제공하므로, 최첨단 엔지니어링 및 과학 시뮬레이션에 선호되는 선택입니다.
o3 추론 시간과 비용은 어떻게 제어하나요?
reasoning_effort 파라미터를 low, medium, high 값으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 지연 시간과 논리적 깊이의 균형을 조절할 수 있습니다. High는 어려운 수학이나 경쟁 코딩에 가장 적합하고, low는 o3의 아키텍처 정밀도가 여전히 필요한 단순한 논리 흐름에서 모델의 사고 시간과 전체 비용을 줄여줍니다.
o3는 이미지와 도구 호출을 처리할 수 있나요?
네, o3는 멀티모달 모델입니다. 이미지 입력을 처리하고 시각적 데이터를 기반으로 텍스트나 코드 출력을 생성할 수 있습니다. 또한 함수 호출과 구조화된 JSON 모드를 지원하므로, 정밀한 도구 오케스트레이션과 다단계 계획이 필요한 에이전트 워크플로우에 탁월한 선택입니다. 이전 모델에서 보였던 높은 실패율 없이 말이죠.
GPTProto.com에서 o3의 토큰 한도는 어떻게 되나요?
o3는 최대 200,000 토큰의 컨텍스트 창을 갖추고 있습니다. 또한 최대 100,000 출력 토큰을 생성할 수 있으며, 여기에는 체인-오브-소트(chain-of-thought) 프로세스에 사용되는 내부의 숨겨진 추론 토큰도 포함됩니다. 이러한 대용량 덕분에 매우 큰 데이터셋이나 복잡한 코드베이스를 단일 요청으로 처리하면서 복잡한 논리적 흐름을 놓치지 않을 수 있습니다.
o3로 전송된 데이터가 학습에 사용되나요?
아니요. GPTProto.com의 API 통합 플랫폼을 통해 o3에 접근하면 데이터는 엔터프라이즈 엔드포인트로 전송됩니다. 당사와 OpenAI 모두 이 데이터를 기반 모델 학습에 사용하지 않으므로, 독점 코드, 연구 데이터, 민감한 금융 로그가 엔터프라이즈급 규정 준수 기준에 따라 안전하고 비공개로 유지됩니다.
o3 요청에서 400 오류가 발생한 이유는 무엇인가요?
400 오류는 max_completion_tokens 파라미터가 너무 낮게 설정된 경우 자주 발생합니다. o3는 출력 토큰의 상당 부분을 내부 추론 프로세스(숨겨진 chain-of-thought)에 사용해야 하므로, 집중적인 사고 단계와 최종 응답 모두를 수용할 수 있을 만큼 충분한 토큰 예산을 설정해야 요청이 조기 종료되지 않습니다.
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