Raciocínio STEM de elite
o3 domina os benchmarks de matemática e ciências, obtendo 90.2% no AIME 2024 e superando especialistas humanos em lógica complexa.
O3
o3 é o principal modelo de raciocínio da OpenAI, desenvolvido para tarefas STEM de elite e codificação avançada. Com contexto de 200k e raciocínio lógico de alto esforço, o3 estabelece novos marcos em matemática e resolução de problemas complexos para desenvolvedores no GPTProto.com.
Exemplos de uso da 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"
}
]
}'Preços do O3
Chat, agentes de programação e trabalho com documentos. Preço por 1M de tokens — entrada, entrada em cache e saída são cobradas separadamente. GPTProto está 10% abaixo das tarifas oficiais.
| Cenário | Lista de OpenAI | OpenRouter | GPTProto | Economia / mês |
|---|---|---|---|---|
| Pessoal10M tokens / mês (4.8M cache) | $24.80 | $26.16 | $22.32 | −$2.48≈ $29.76 / ano |
| Equipe100M tokens / mês (48M cache) | $248.00 | $261.64 | $223.20 | −$24.80≈ $297.60 / ano |
| Empresarial500M tokens / mês (240M cache) | $1240.00 | $1308.20 | $1116.00 | −$124.00≈ $1488.00 / ano |
Economize $0.00 / mês
Economia anual ≈ $0.00 · pague pelo uso
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O3Atual
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
Modelo
Preço: GPTProto
vs Oficial
vs OpenRouter
Contexto
Estabilidade
O3Atual
OpenAI
$1.80 / $7.20por 1M de tokens
-10%
-15%
200K
Capacidades em destaque do o3
Explore os principais pontos fortes que fazem do o3 o modelo de raciocínio mais avançado para STEM, programação e planejamento lógico em GPTProto.com.
Poder de codificação de grande mestre
Avaliado em ~2727 ELO no Codeforces, o3 é mais capaz do que 99% dos programadores humanos para refatorar e testar aplicativos.
Esforço lógico configurável
Equilibre velocidade e profundidade com o parâmetro reasoning_effort, adaptando o o3 às suas necessidades específicas de latência e custo.
Precisão no planejamento com agentes
o3 oferece alta confiabilidade na orquestração de ferramentas em várias etapas, reduzindo significativamente as falhas em ambientes de software complexos.
OpenAI o3 Perguntas Frequentes
Encontre respostas para perguntas técnicas sobre o o3, incluindo integração de API, configurações de esforço de raciocínio e benchmarks de desempenho para o modelo avançado da OpenAI.
O que torna o o3 diferente da série o1?
o3 é um salto geracional em velocidade e profundidade cognitiva. Enquanto o1 foi um avanço em raciocínio, o3 alcança benchmarks significativamente maiores, como 90,2% no AIME 2024. Ele oferece planejamento lógico mais profundo e execução mais rápida para tarefas complexas de STEM, tornando-o a escolha preferida para engenharia de nível avançado e simulações científicas.
Como controlo o tempo de raciocínio e o custo do o3?
Você pode usar o parâmetro reasoning_effort com os valores low, medium ou high. Isso permite equilibrar latência e profundidade lógica. O esforço alto é melhor para matemática difícil ou programação competitiva, enquanto o esforço baixo reduz o tempo de raciocínio do modelo e os custos gerais para fluxos lógicos mais simples que ainda exigem a precisão arquitetural do o3.
O o3 pode lidar com imagens e chamada de ferramentas?
Sim, o o3 é um modelo multimodal. Ele pode processar entradas de imagem e gerar saídas de texto ou código com base em dados visuais. Também suporta chamada de funções e modo JSON estruturado, sendo uma excelente escolha para fluxos de trabalho agênticos que exigem orquestração precisa de ferramentas e planejamento em várias etapas, sem as altas taxas de falha observadas em modelos anteriores.
Quais são os limites de tokens para o o3 no GPTProto.com?
O o3 possui uma enorme janela de contexto de 200.000 tokens. Ele pode gerar até 100.000 tokens de saída, o que inclui os tokens internos e ocultos de raciocínio usados no seu processo de cadeia de pensamento. Essa grande capacidade permite processar conjuntos de dados muito grandes ou bases de código complexas em uma única solicitação, sem perder o controle de linhas lógicas intrincadas.
Os dados enviados ao o3 são usados para treinamento?
Não. Quando você acessa o o3 por meio da plataforma de agregação de API da GPTProto.com, seus dados são enviados para endpoints empresariais. Nem nós nem a OpenAI usamos esses dados para treinar modelos de base, garantindo que seu código proprietário, dados de pesquisa e registros financeiros confidenciais permaneçam seguros e privados, em conformidade com padrões de nível empresarial.
Por que minha solicitação ao o3 retornou um erro 400?
Um erro 400 geralmente ocorre quando o parâmetro max_completion_tokens está definido como muito baixo. Como o o3 exige uma parte significativa de seus tokens de saída para seu processo de raciocínio interno (cadeia de pensamento oculta), você deve fornecer um orçamento grande o suficiente tanto para a fase intensiva de pensamento quanto para a resposta final, a fim de evitar o encerramento prematuro da solicitação.
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