El elemento O3-Investigación profunda El modelo es el agente insignia de OpenAI diseñado para flujos de trabajo de investigación autónomos de varios pasosLanzado como parte de la API de investigación profunda, aprovecha capacidades de razonamiento avanzadas para plan, Buscar, analizar e sintetizar información a través de diversas fuentes web, entregando informes de nivel experto en cuestión de minutos .
Información básica
El elemento O3-Investigación profunda modelo, presentado por OpenAI el 26 de Junio de 2025, representa un salto significativo en el trabajo automatizado del conocimiento, permitiendo flujos de trabajo de agentes que descomponen tareas complejas de forma autónoma, recopilan datos web y sintetizan resultados ricos en citas. Como oferta insignia de la suite Deep Research API, junto con su versión hermana. O4-Mini-Investigación Profunda—está diseñado para profesionales en finanzas, ciencia, política e ingeniería, que exigen capacidades de investigación exhaustivas, precisas y actualizadas.
- Nombre de Modelo: o3-investigación-profunda-2025-06-26
- Developer: OpenAI
- Fecha de lanzamiento: Junio 26, 2025
- Integración: :Totalmente compatible con el marco del agente ChatGPT, admite llamadas a funciones, webhooks e herramientas del navegador para preguntas de análisis visual y de PDF .
Características clave
- Descomposición de tareas agenéticas:O3-Deep-Research divide las consultas de alto nivel en subtareas discretas, lo que permite la recopilación y el razonamiento de datos paso a paso.
- Conexión a tierra de la red:Se integra de forma segura con Bing Search para acceder autoritario, reciente fuentes, minimizando las alucinaciones y asegurando validez de los datos .
- Resultados ricos en citas:Incorpora automáticamente citas en los informes finales, mejorando transparencia y trazabilidad de .
- Razonamiento adaptativo:Incorpora una cadena privada de pensamiento marco que permite el retroceso dinámico y la revisión de hipótesis ante nueva información.
Detalles técnicos
El modelo se basa en el núcleo O3 Arquitectura mediante la integración de módulos especializados para tareas de investigación profunda:
- Aprendizaje por refuerzo con cadena de pensamiento privada:O3-Deep-Research emplea RLHF (Aprendizaje de refuerzo a partir de la retroalimentación humana) para internalizar la planificación de varios pasos, simulando el proceso de pensamiento de un investigador antes de emitir respuestas, mejorando así coherencia lógica y profundidad contextual.
- Capa de invocación de herramientas:Un componente dedicado orquesta las llamadas a búsqueda Web, ejecución de código e la extracción de datos API. Esta capa garantiza que cada subtarea se aborde con la herramienta óptima, lo que fomenta la modularidad y escalabilidad .
- Zona de pruebas de seguridad y cumplimiento:Todas las interacciones web externas pasan a través de un entorno sandbox que filtra dominios de baja credibilidad, aplica controles de seguridad de contenido y registra registros de auditoría para garantizar el cumplimiento de las políticas organizacionales.
Estampación:
- Búsqueda e internet & Ha podido recuperar para la recuperación de datos en tiempo real
- Llamada de función para flujos de trabajo personalizados
- Webhooks para integrar fuentes de datos externas
- Manejo de tokens:Optimizado para gestionar entradas de formato largo y salidas ampliadas (hasta 16 K tokens), aunque los contextos muy grandes pueden incurrir en un aumento consumo de tokens .
Rendimiento de referencia
- El último examen de la humanidad (HLE): Logrado 26.6% precisión, superando el R1 de DeepSeek (9.4%) y el GPT-4o (3.3%).
- Diamante GPQA:Punto de referencia científico a nivel de expertos; los modelos O3 han demostrado 87.7% sobre preguntas avanzadas (modelo completo o3).
- Ingeniería de software (verificada por SWE-bench): Anotado 71.7%, una mejora significativa respecto de sus contrapartes que no razonan.
- Codeforces:Alcanzó un Elo de 2727, superando a los modelos O1 anteriores (1891).
Versiones del modelo
o3-deep-research-2025-06-26:Versión debut con mejoras webhooks y integración de búsqueda .
actualizaciones:
- Navegador visual integración (17 de julio de 2025)
- Ajustes del límite de velocidad para preguntas de Precio oficial de openAI :/Pro (+125 consultas de modelo completo +125 consultas ligeras cada 30 días) y niveles Gratis/Plus
Limitaciones
A pesar de sus avances, O3-Investigación profunda tiene limitaciones notables:
- Estado latente:El razonamiento de varios pasos y las llamadas a herramientas externas introducen tiempos de respuesta más altos en comparación con los LLM estándar, lo que potencialmente afecta aplicaciones interactivas.
- Calcular costo: Confianza en descomposición agentica y cadena de pensamiento Los mecanismos aumentan la utilización de la GPU y los gastos operativos, lo que requiere un cuidado administración de presupuesto.
- Alucinaciones:Si bien se han reducido, las tasas de alucinaciones aún pueden aumentar en muy ambiguo dominios o al encontrarse de pago or fuentes de baja calidad, lo que requiere supervisión humana.
- Límites del alcance:El modelo puede tener dificultades con no público or propietario datos sin conectores especializados, lo que limita su aplicabilidad en entornos de acceso cerrado.
Como llamar O3-Investigación profunda API de CometAPI
O3-Deep-Research Precios de API en CometAPI: 20 % de descuento sobre el precio oficial.
| Tokens de entrada | $8.00 |
| Fichas de salida | $32.00 |
Pasos requeridos
- Inicia sesión en cometapi.comSi aún no eres nuestro usuario, por favor regístrate primero.
- Obtenga la clave API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en "Agregar token" en el token API del centro personal, obtenga la clave del token: sk-xxxxx y envíe.
- Obtenga la URL de este sitio: https://api.cometapi.com/
Método de uso
- Seleccione la opción "
o3-deep-research"/"o3-deep-research-2025-06-26Punto final para enviar la solicitud de API y configurar el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también ofrece la prueba de Apifox para su comodidad. - Reemplazar con su clave CometAPI real de su cuenta.
- Inserte su pregunta o solicitud en el campo de contenido: esto es lo que responderá el modelo.
- . Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
CometAPI proporciona una API REST totalmente compatible para una migración fluida. Detalles clave de Response Documento API:
- URL base: https://api.cometapi.com/v1/responses
- Nombres de modelos: "
o3-deep-research"/"o3-deep-research-2025-06-26" - Autenticación:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYencabezamiento - Tipo de contenido:
application/json.
Integración de API y ejemplos
Los desarrolladores pueden integrar O3-deep-research a través de API de respuestasUn ejemplo mínimo:
curl
--location 'https://api.cometapi.com/v1/responses' \
--header 'Authorization: Bearer sk-xxxxx' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "o3-deep-research-2025-06-26",
"stream": true, "reasoning": { "summary": "detailed" },
"tools": ,
"input": "who are you"
}'
Vea también
