La O3-Recherche approfondie Le modèle est l'agent phare d'OpenAI conçu pour flux de travail de recherche autonomes et en plusieurs étapes. Lancé dans le cadre de l'API Deep Research, il exploite des capacités de raisonnement avancées pour plan, recherche, il analyseet synthétiser informations provenant de diverses sources Web, fournissant rapports d'experts en quelques minutes.
Information basique
La O3-Recherche approfondie modèle, dévoilé par OpenAI sur Le 26 juin 2025, représente un bond significatif dans le travail de connaissance automatisé, permettant flux de travail agentiques qui décomposent de manière autonome des tâches complexes, collectent des données web et synthétisent des résultats riches en citations. Offre phare de la suite d'API Deep Research, aux côtés de sa version sœur. O4-Mini-Recherche-approfondie—il est conçu pour les professionnels de finance, science, politiqueet ingénierie, qui exigent des capacités de recherche approfondies, précises et à jour.
- Nom du modèle: o3-deep-research-2025-06-26
- Développeur : OpenAI
- Date de sortie: Juin 26, 2025
- Intégration :: Entièrement compatible avec le framework ChatGPT Agent, prend en charge appels de fonction, webhookset outils de navigation pour analyse visuelle et PDF .
Fonctionnalités clés
- Décomposition des tâches agentiques:O3-Deep-Research décompose les requêtes de haut niveau en sous-tâches discrètes, permettant la collecte de données et le raisonnement étape par étape.
- Mise à la terre du Web: S'intègre en toute sécurité à Bing Search pour accéder autorisé, récent sources, minimisant les hallucinations et assurant validité des données .
- Résultats riches en citations: Intègre automatiquement les citations dans les rapports finaux, améliorant ainsi transparence et traçabilité de.
- Raisonnement adaptatif:Incorpore un chaîne de pensée privée cadre permettant un retour en arrière dynamique et une révision des hypothèses face à de nouvelles informations.
Détails techniques
Le modèle s'appuie sur le noyau O3 architecture en intégrant des modules spécialisés pour des tâches de recherche approfondie :
- Apprentissage par renforcement avec chaîne de pensée privée:O3-Deep-Research emploie RLHF (Apprentissage par renforcement à partir du feedback humain) pour internaliser la planification en plusieurs étapes, simulant le processus de réflexion d'un chercheur avant d'émettre des réponses, améliorant ainsi cohérence logique et profondeur contextuelle.
- Couche d'invocation d'outils:Un composant dédié orchestre les appels vers recherche Internet, exécution de codeet extraction de données API. Cette couche garantit que chaque sous-tâche est traitée à l'aide de l'outil optimal, favorisant ainsi modularité et évolutivité .
- Bac à sable de sécurité et de conformité:Toutes les interactions Web externes passent par un environnement en bac à sable qui filtre les domaines à faible crédibilité, applique des contrôles de sécurité du contenu et enregistre les pistes d'audit pour la conformité avec les politiques organisationnelles.
Outillage:
- Recherche Internet & Chercher pour la récupération de données en temps réel
- Appel de fonction pour les flux de travail personnalisés
- Crochets Web pour intégrer des sources de données externes
- Gestion des jetons:Optimisé pour gérer entrées longues et sorties étendues (jusqu'à 16 XNUMX jetons), bien que des contextes très importants puissent entraîner une augmentation consommation de jetons .
Performances de référence
- Le dernier examen de l'humanité (HLE):Réalisé 26.6% précision, surpassant le R1 de DeepSeek (9.4 %) et le GPT-4o (3.3 %).
- GPQA Diamant:Référence scientifique de niveau expert ; les modèles O3 ont démontré 87.7% sur les questions avancées (modèle complet o3) .
- Ingénierie logicielle (vérifié par SWE-bench):Marqué 71.7%, une amélioration significative par rapport à leurs homologues non raisonnés.
- Codeforces:Atteint un Elo de 2727, surpassant les modèles O1 antérieurs (1891).
Versions du modèle
o3-deep-research-2025-06-26:Version de début avec des améliorations webhooks et intégration de la recherche .
Mises à jour:
- Navigateur visuel intégration (17 juillet 2025)
- Ajustements des limites de taux pour Prix officiel d'openAI :/Pro (+125 requêtes complètes +125 requêtes légères par 30 jours) et niveaux Gratuit/Plus
Limites
Malgré ses avancées, O3-Recherche approfondie présente des contraintes notables :
- Latence:Le raisonnement en plusieurs étapes et les appels d'outils externes introduisent des temps de réponse plus longs par rapport aux LLM standard, ce qui peut avoir un impact applications interactives.
- Coût de calcul: Dépendance à décomposition agentique et chaîne de pensée mécanismes augmentent l'utilisation du GPU et les dépenses opérationnelles, ce qui nécessite une attention particulière gestion budgétaire.
- Hallucinations:Bien que réduits, les taux d'hallucinations peuvent encore augmenter très ambigu domaines ou lors de la rencontre payant or sources de faible qualité, nécessitant une surveillance humaine.
- Limites du champ d'application:Le modèle peut avoir des difficultés avec non public or propriétaire données sans connecteurs spécialisés, limitant leur applicabilité dans les environnements à accès fermé.
Comment appeler O3-Recherche approfondie API de CometAPI
O3-Deep-Research Tarification de l'API dans CometAPI, 20 % de réduction sur le prix officiel :
| Jetons d'entrée | $8.00 |
| Jetons de sortie | $32.00 |
Étapes requises
- Se connecter à cometapi.comSi vous n'êtes pas encore notre utilisateur, veuillez d'abord vous inscrire
- Obtenez la clé API d'accès à l'interface. Cliquez sur « Ajouter un jeton » au niveau du jeton API dans l'espace personnel, récupérez la clé : sk-xxxxx et validez.
- Obtenez l'URL de ce site : https://api.cometapi.com/
Utiliser la méthode
- Sélectionnez l'option "
o3-deep-research"/"o3-deep-research-2025-06-26Point de terminaison pour envoyer la requête API et définir le corps de la requête. La méthode et le corps de la requête sont disponibles dans la documentation API de notre site web. Notre site web propose également le test Apifox pour plus de commodité. - Remplacer avec votre clé CometAPI réelle de votre compte.
- Insérez votre question ou demande dans le champ de contenu : c'est à cela que le modèle répondra.
- Traitez la réponse de l'API pour obtenir la réponse générée.
CometAPI fournit une API REST entièrement compatible, pour une migration fluide. Informations clés sur la réponse API doc:
- URL de base : https://api.cometapi.com/v1/responses
- Noms de modèle: "
o3-deep-research"/"o3-deep-research-2025-06-26" - Authentification:
Bearer YOUR_CometAPI_API_KEYentête - Content-Type:
application/json.
Intégration et exemples d'API
Les développeurs peuvent intégrer O3-deep-research via le API de réponses. Un exemple minimal :
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"
}'
Voir aussi
