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O

o1-preview-all

Por Solicitud:$0.16
Uso comercial
Resumen
Características
Precios
API

Technical Specifications of o1-preview-all

AttributeDetails
Model IDo1-preview-all
Provider familyOpenAI o1 series reasoning model, exposed through CometAPI under the aggregated identifier o1-preview-all.
Model typeText-based reasoning LLM optimized for complex, multi-step problem solving.
Primary strengthDeliberate reasoning before answering, especially for math, coding, science, and analytical workflows.
Context windowCommonly documented at 128K tokens for o1-preview.
Max outputCommonly reported around 32K–33K output tokens for o1-preview.
API positioningResearch-preview reasoning model that preceded the production o1 release.
Best-fit use casesHard reasoning, structured analysis, code generation, technical Q&A, and tasks where accuracy matters more than raw speed.
Access pathAvailable through CometAPI’s unified API layer, which lets developers call the model through a standard OpenAI-compatible workflow. (cometapi.com)

What is o1-preview-all?

o1-preview-all is CometAPI’s platform identifier for access to the OpenAI o1-preview reasoning model family through a unified API layer. The underlying model was introduced as a preview of OpenAI’s early o-series reasoning systems, designed to spend more computation on internal deliberation before producing an answer.

Compared with conventional chat models that prioritize fast conversational responses, o1-preview was positioned for tasks that benefit from stepwise thinking, such as advanced mathematics, coding, scientific analysis, planning, and other multi-hop inference problems. OpenAI describes the model as a reasoning model trained to handle complex tasks, while CometAPI presents it as an API-accessible option for developers who want stronger logical performance in production workflows.

In practice, o1-preview-all is best understood as a higher-reasoning text model endpoint for teams that want to route difficult prompts through a stronger analytical model without integrating directly with each upstream provider separately. That is an inference based on CometAPI’s aggregator design plus OpenAI’s description of o1-preview as a reasoning-focused model. (cometapi.com)

Main features of o1-preview-all

  • Advanced reasoning: Built for problems that require multi-step thinking rather than simple pattern completion, making it suitable for logic-heavy prompts and analytical workflows.
  • Strong performance on technical tasks: Particularly useful for coding, mathematics, science, and other domains where intermediate reasoning quality strongly affects final output quality.
  • Long-context handling: Publicly reported specifications for o1-preview indicate support for a large context window, enabling longer prompts, richer instructions, and larger working memory during reasoning tasks.
  • Research-preview lineage: The model comes from OpenAI’s preview-stage reasoning line, which makes it notable for experimentation and advanced use cases that value frontier capability over lowest-latency responses.
  • Unified API access through CometAPI: Developers can reach the model through CometAPI’s aggregated interface instead of managing separate upstream integrations, simplifying multi-model deployment patterns. (cometapi.com)
  • Good fit for verification-heavy workflows: Because the model is optimized for complex reasoning, it is a strong candidate for tasks like solution drafting, code review, structured analysis, and difficult question answering where outputs should later be checked against requirements or source material. This is an inference from the model’s documented reasoning focus.

How to access and integrate o1-preview-all

Step 1: Sign Up for API Key

Sign up on CometAPI and generate your API key from the dashboard. Once you have an active key, you can use it to authenticate requests to the o1-preview-all endpoint through CometAPI’s OpenAI-compatible API. (cometapi.com)

Step 2: Send Requests to o1-preview-all API

Use CometAPI’s compatible chat completion interface and set the model field to o1-preview-all.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "o1-preview-all",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Solve this step by step: write a Python function that checks whether a graph has a cycle."
      }
    ]
  }'

Step 3: Retrieve and Verify Results

Parse the response JSON, read the assistant message, and validate the output against your task requirements. For o1-preview-all, verification is especially important in production use: test reasoning quality on representative prompts, check code before execution, and benchmark latency and token usage for your workload. These integration recommendations follow from the model’s reasoning-oriented design and preview positioning.

Características para o1-preview-all

Explora las características clave de o1-preview-all, diseñado para mejorar el rendimiento y la usabilidad. Descubre cómo estas capacidades pueden beneficiar tus proyectos y mejorar la experiencia del usuario.

Precios para o1-preview-all

Explora precios competitivos para o1-preview-all, diseñado para adaptarse a diversos presupuestos y necesidades de uso. Nuestros planes flexibles garantizan que solo pagues por lo que uses, facilitando el escalado a medida que crecen tus requisitos. Descubre cómo o1-preview-all puede mejorar tus proyectos mientras mantienes los costos manejables.
Precio de Comet (USD / M Tokens)Precio Oficial (USD / M Tokens)Descuento
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Código de ejemplo y API para o1-preview-all

Accede a código de muestra completo y recursos de API para o1-preview-all para agilizar tu proceso de integración. Nuestra documentación detallada proporciona orientación paso a paso, ayudándote a aprovechar todo el potencial de o1-preview-all en tus proyectos.

Más modelos

G

Nano Banana 2

Entrada:$0.4/M
Salida:$2.4/M
Descripción general de capacidades principales: Resolución: Hasta 4K (4096×4096), a la par de Pro. Consistencia de imágenes de referencia: Hasta 14 imágenes de referencia (10 objetos + 4 personajes), manteniendo la consistencia de estilo y personajes. Relaciones de aspecto extremas: Nuevas relaciones 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 añadidas, adecuadas para imágenes largas, carteles y pancartas. Renderizado de texto: Generación de texto avanzada, adecuada para infografías y diseños de carteles de marketing. Mejora de búsqueda: Google Search + Image Search integrados. Fundamentación: Proceso de razonamiento incorporado; los prompts complejos se razonan antes de la generación.
A

Claude Opus 4.6

Entrada:$4/M
Salida:$20/M
Claude Opus 4.6 es el modelo de lenguaje grande de clase “Opus” de Anthropic, lanzado en febrero de 2026. Se posiciona como un caballo de batalla para el trabajo del conocimiento y los flujos de trabajo de investigación — mejorando el razonamiento en contextos extensos, la planificación en múltiples pasos, el uso de herramientas (incluidos flujos de trabajo de software basados en agentes) y tareas de uso de la computadora, como la generación automatizada de diapositivas y hojas de cálculo.
A

Claude Sonnet 4.6

Entrada:$2.4/M
Salida:$12/M
Claude Sonnet 4.6 es nuestro modelo Sonnet más capaz hasta la fecha. Es una actualización completa de las capacidades del modelo en programación, uso de computadoras, razonamiento con contexto largo, planificación de agentes, trabajo del conocimiento y diseño. Sonnet 4.6 también ofrece una ventana de contexto de 1M de tokens en beta.
O

GPT-5.4 nano

Entrada:$0.16/M
Salida:$1/M
GPT-5.4 nano está diseñado para tareas en las que la velocidad y el coste son primordiales, como la clasificación, la extracción de datos, la ordenación y los subagentes.
O

GPT-5.4 mini

Entrada:$0.6/M
Salida:$3.6/M
GPT-5.4 mini aporta las fortalezas de GPT-5.4 a un modelo más rápido y eficiente, diseñado para cargas de trabajo de alto volumen.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

Próximamente
Entrada:$60/M
Salida:$240/M
Claude Mythos Preview es nuestro modelo de frontera más capaz hasta la fecha y muestra un salto notable en las puntuaciones en muchos benchmarks de evaluación en comparación con nuestro anterior modelo de frontera, Claude Opus 4.6.