curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "o3-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 30% below official rates.
OpenAI · ≈ 148M tokens/mo（48M 快取）
OpenRouter 成本含約 5.5% 儲值手續費。GPTProto 在官方價上另有模型折扣（10–30% off），贈送額度也按折扣價消耗——節省會疊加。預估假設 60% 快取命中率。
| 模型 | 輸入 → 輸出 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 200K | $0.77 / $3.08 每 1M | $0.39 / $0.39 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | |
| — | — | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 每 1M | — / $0.04 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 每 1M | $10.00 / $0.80 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 每 1M | $11.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件輸入: 音訊 輸出: 文字 | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 每 1M | — / $0.03 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 每 1M | — / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | — / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 每 1M | $2.25 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 影片輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 每 1M | $5.63 / $0.45 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 每 1M | $0.60 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 每 1M | $0.27 / $0.27 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 每 1M | $0.20 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 每 1M | $2.00 / $0.16 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $3.20 / $16.00 每 1M | $4.00 / $0.32 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 每 1M | $0.30 / $0.30 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 每 1M | $2.25 / $0.18 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 每 1M | $0.10 / $0.10 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 每 1M | $0.23 / $0.23 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| — | $1.00 / $8.00 每 1M | $0.10 / $0.10 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 每 1M | $0.07 / $0.07 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 每 1M | — / $0.006 每 1M | 輸入: 文字 輸出: 文字 | |
| 1M | $0.75 / $1.50 每 1M | $0.12 / $0.12 每 1M | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 1.05M | $24.00 / $144.00 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 每 1M | $0.14 / $0.14 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 每 1M | $0.30 / $0.02 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 每 1M | $0.09 / $0.09 每 1M | 輸入: 文字輸入: 文件 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 每 1M | — | 輸入: 文字輸入: 圖像 輸出: 文字 |
運用 o3-mini/text-to-text 掌握複雜邏輯
釋放 o3-mini/text-to-text 推理模型的強大能力，以前所未有的速度解決複雜的程式設計、數學與邏輯問題。立即開始在 GPT Proto 建立應用程式。
高效推理的演進
在人工智慧快速變動的環境中，o3-mini/text-to-text 模型成為開發者不可或缺的工具，讓他們無需承受龐大參數量的負擔，也能進行深度認知處理。傳統模型通常優先追求創意廣度，而 o3-mini/text-to-text 則是為深度而打造。它解決了標準 LLM 無法應對的「推理落差」，尤其擅長多步驟邏輯推導與複雜的演算法挑戰。在 GPT Proto 上，我們確保 o3-mini/text-to-text 以最大吞吐量運作，為同時要求智慧與敏捷性的應用程式提供即時互動能力。
最佳化軟體工程工作流程
軟體開發是 o3-mini/text-to-text 真正大放異彩的主要領域之一。當需要為複雜的微服務架構進行除錯時，o3-mini/text-to-text 不只是預測下一個 token；它還會評估程式碼的邏輯流程。我們發現，使用 o3-mini/text-to-text 重構舊版 Python 指令碼時，相較於前代模型，它能提供更精簡且更重視安全性的建議。對於在 GPT Proto 上將其整合至 CI/CD 管線的團隊而言，自動化程式碼審查的效率提升是可量化且立即可見的。
進階科學與數學分析
科學研究人員利用 o3-mini/text-to-text 解析密集型資料集，並推演化學反應或物理模擬。o3-mini/text-to-text 模型的內部推理鏈能逐步驗證數學證明，確保最終輸出符合邏輯。這使 o3-mini/text-to-text 成為學術機構與研發部門不可或缺的夥伴，這些機構依賴 GPT Proto 穩定且高可用地存取尖端推理引擎。
「o3-mini/text-to-text 的架構效率彌合了『快速 AI』與『智慧 AI』之間的差距，提供過去只有更大型、更慢速模型才能達到的邏輯嚴謹度。」
為什麼要在 GPT Proto 上部署 o3-mini/text-to-text？
在 GPT Proto 上部署 o3-mini/text-to-text 能帶來明顯的競爭優勢。我們的基礎架構針對 o3-mini/text-to-text 的推理模式進行專門調校，確保模型的「思考」階段不會轉化為使用者不必要的等待時間。此外，GPT Proto 提供完整的監控工具與統一 API，簡化 o3-mini/text-to-text 在不同環境中的管理。這些整合的詳細文件可在 docs.gptproto.com 找到。
| 功能 | 標準模型 | GPT Proto 上的 o3-mini/text-to-text |
|---|---|---|
| 推理能力 | 模式匹配 | 深度思維鏈 |
| 程式設計能力 | 中等 | 專家級除錯 |
| 推理速度 | 可變 | 最佳化低延遲 |
| 上下文視窗 | 128k | 128k，搭配精準擷取 |
| 帳務透明度 | 複雜的點數系統 | 簡易餘額儲值 |
透明用量與可擴展定價
我們相信開發者應享有無摩擦的使用體驗。使用 o3-mini/text-to-text 時，您永遠不必處理令人困惑的「點數」系統。只需 儲值餘額 或 新增資金 至您的帳戶即可。這種「隨用隨付」方式確保您只需為 o3-mini/text-to-text 實際消耗的資源付費。您可以即時監控用量，並直接透過 GPT Proto 儀表板管理 充值金額。這種透明度有助於更妥善地規劃預算，並擴展由 o3-mini/text-to-text 驅動的專案。
隨著 AI 持續演進，掌握 o3-mini/text-to-text 等模型的最新進展至關重要。歡迎探索我們的深度解析與社群案例研究，前往 官方部落格，了解其他人如何運用 o3-mini/text-to-text，重新定義自動化推理的可能性。
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o3-mini/text-to-text 的充值金額有限制嗎？
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在哪裡可以找到 o3-mini/text-to-text 的 API 文件？
GPT Proto 是否提供 o3-mini/text-to-text 整合支援？
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