Dalam beberapa bulan terakhir, model "penalaran" o3 OpenAI telah menarik perhatian yang cukup besar—tidak hanya karena kemampuan pemecahan masalah yang canggih tetapi juga karena biaya yang sangat tinggi yang terkait dengan pengoperasiannya. Ketika perusahaan, peneliti, dan pengembang individu mengevaluasi apakah akan mengintegrasikan o3 ke dalam alur kerja mereka, pertanyaan seputar harga, persyaratan komputasi, dan efektivitas biaya telah mengemuka. Artikel ini merangkum berita terbaru dan analisis pakar untuk menjawab pertanyaan utama tentang struktur harga o3, biaya per tugas, dan keterjangkauan jangka panjang, yang memandu para pengambil keputusan melalui lanskap ekonomi AI yang berkembang pesat.
Apa itu Model o3 dan mengapa biayanya diteliti dengan saksama?
OpenAI memperkenalkan model o3 sebagai evolusi terbaru dalam sistem AI "o-series"-nya, yang dirancang untuk melakukan tugas penalaran kompleks dengan mengalokasikan lebih banyak komputasi selama inferensi. Demo awal menunjukkan kinerja o3 yang unggul pada tolok ukur seperti ARC‑AGI, yang mencapai skor 87.5%—hampir tiga kali lipat kinerja model o1 sebelumnya, berkat strategi komputasi waktu pengujiannya yang mengeksplorasi beberapa jalur penalaran sebelum memberikan jawaban.
Asal dan kemampuan utama
- penalaran tingkat lanjut:Tidak seperti model bahasa “satu-shot” tradisional, o3 terlibat dalam pemikiran berulang, menyeimbangkan keluasan dan kedalaman untuk meminimalkan kesalahan pada tugas yang melibatkan matematika, pengkodean, dan sains.
- Beberapa mode komputasi: o3 ditawarkan dalam beberapa tingkatan (misalnya, komputasi “rendah,” “sedang,” dan “tinggi”), yang memungkinkan pengguna untuk mempertimbangkan latensi dan biaya dengan akurasi dan ketelitian.
Kemitraan dengan ARC‑AGI
Untuk memvalidasi kecakapan penalarannya, OpenAI bermitra dengan Arc Prize Foundation, administrator tolok ukur ARC‑AGI. Estimasi biaya awal untuk menyelesaikan satu masalah ARC‑AGI dengan o3 tinggi ditetapkan sekitar $3,000. Namun, angka ini direvisi menjadi sekitar $30,000 per tugas—peningkatan yang sangat besar yang menggarisbawahi persyaratan komputasi yang tinggi di balik kinerja o3 yang canggih.
Berapa harga Model o3 untuk pengguna API?
Bagi pengembang yang mengakses o3 melalui OpenAI API, penetapan harga mengikuti skema berbasis token yang umum di seluruh portofolio OpenAI. Memahami rincian biaya token input versus output sangat penting untuk penganggaran dan perbandingan model.
Harga berbasis token: input dan output
- Token masukan: Pengguna dikenakan biaya $10 per 1 juta token masukan yang diproses oleh o3, yang mencakup biaya pengodean perintah pengguna dan konteks.
- Token keluaran: Pembuatan respons model memerlukan biaya $40 per 1 juta token keluaran—mencerminkan intensitas komputasi yang lebih besar dalam mendekode keluaran penalaran multi‑langkah.
- Token masukan yang di-cache (per 1 juta token): $2.50
Example:Panggilan API yang mengirim 500,000 token input dan menerima 250,000 token output akan dikenakan biaya
– Masukan: (0.5 Jt / 1 Jt) × $10 = $5
– Keluaran: (0.25 Jt / 1 Jt) × $40 = $10
- Total: $15 per panggilan
Perbandingan dengan o4‑mini dan tingkatan lainnya
- GPT-4.1: Masukan $2.00, masukan ter-cache $0.50, keluaran $8.00 per 1 J token.
- GPT-4.1 mini: Masukan $0.40, masukan ter-cache $0.10, keluaran $1.60 per 1 J token.
- GPT-4.1 nano: Masukan $0.10, masukan ter-cache $0.025, keluaran $0.40 per 1 J token.
- o4‑kecil (Model penalaran hemat biaya OpenAI): Input $1.10, input cache $0.275, output $4.40 per 1 M token.
Sebaliknya, model o4‑mini ringan OpenAI memiliki harga awal $1.10 per 1 juta token input dan $4.40 per 1 juta token output—kira-kira sepersepuluh dari tarifnya. Perbedaan ini menyoroti premi yang diberikan pada kemampuan penalaran mendalamnya, tetapi juga berarti organisasi harus menilai dengan cermat apakah perolehan kinerja membenarkan pengeluaran per token yang jauh lebih tinggi.
Mengapa o3 Jauh Lebih Mahal Dibandingkan Model Lainnya?
Beberapa faktor yang berkontribusi terhadap harga premiumnya:
1. Penalaran Multi-Langkah Atas Penyelesaian Sederhana
Tidak seperti model standar, o3 memecah masalah kompleks menjadi beberapa langkah "berpikir", mengevaluasi jalur solusi alternatif sebelum menghasilkan jawaban akhir. Proses reflektif ini memerlukan lebih banyak lintasan maju melalui jaringan saraf, yang melipatgandakan penggunaan komputasi.
2. Ukuran Model dan Jejak Memori yang Lebih Besar
Arsitektur o3 menggabungkan parameter dan lapisan tambahan yang secara khusus disesuaikan untuk tugas-tugas dalam pengodean, matematika, sains, dan visi. Penanganan input beresolusi tinggi (misalnya, gambar untuk tugas-tugas ARC‑AGI) semakin memperkuat persyaratan memori GPU dan waktu proses.
3. Biaya Perangkat Keras dan Infrastruktur Khusus
OpenAI dilaporkan menjalankan o3 pada kluster GPU mutakhir dengan interkoneksi bandwidth tinggi, memori skala rak, dan pengoptimalan khusus—investasi yang harus diperoleh kembali melalui biaya penggunaan.
Jika digabungkan, elemen-elemen ini membenarkan kesenjangan antara o3 dan model seperti GPT‑4.1 mini, yang mengutamakan kecepatan dan efektivitas biaya daripada penalaran mendalam.
Apakah Ada Strategi untuk Mengurangi Biaya Tinggi o3?
Untungnya, OpenAI dan pihak ketiga menawarkan beberapa taktik manajemen biaya:
1. Diskon API Batch
Janji API Batch OpenAI penghematan 50% pada token input/output untuk beban kerja asinkron yang diproses selama 24 jam—ideal untuk tugas non-waktu nyata dan pemrosesan data berskala besar.
2. Harga Input Tersimpan
Memanfaatkan token masukan yang di-cache (dikenakan biaya $2.50 per 1 J, bukan $10) untuk perintah berulang dapat menurunkan tagihan secara drastis dalam interaksi penyetelan halus atau multiputaran.
3. Model o3‑mini dan Bertingkat
- o3‑kecil: Versi yang dipangkas dengan waktu respons yang lebih cepat dan kebutuhan komputasi yang berkurang; diperkirakan biayanya sekitar Input $1.10, output $4.40 per 1 juta token, mirip dengan o4‑mini.
- o3‑mini‑tinggi: Menyeimbangkan daya dan efisiensi untuk tugas pengkodean pada kecepatan menengah.
- Pilihan ini memungkinkan pengembang untuk memilih keseimbangan yang tepat antara biaya dan kinerja.
4. Kapasitas Cadangan dan Rencana Perusahaan
Pelanggan perusahaan dapat menegosiasikan kontrak khusus dengan tingkat penggunaan yang berkomitmen, yang berpotensi membuka biaya per token yang lebih rendah dan sumber daya perangkat keras khusus.
Kesimpulan
Model o3 OpenAI merupakan lompatan signifikan dalam kemampuan penalaran AI, yang menghasilkan kinerja yang luar biasa pada tolok ukur yang menantang. Namun, pencapaian ini memiliki konsekuensi: tarif API sebesar $10 per 1 juta token input dan $40 per 1 juta token output, di samping biaya per tugas yang dapat mencapai $30,000 dalam skenario komputasi tinggi. Meskipun biaya tersebut mungkin mahal untuk banyak kasus penggunaan saat ini, kemajuan berkelanjutan dalam pengoptimalan model, inovasi perangkat keras, dan model konsumsi siap untuk membawa kekuatan penalarannya dalam jangkauan audiens yang lebih luas. Bagi organisasi yang mempertimbangkan trade-off antara kinerja dan anggaran, pendekatan hibrida—menggabungkan o3 untuk tugas penalaran misi kritis dengan model yang lebih ekonomis seperti o4-mini untuk interaksi rutin—dapat menawarkan jalur yang paling pragmatis ke depan.
Mulai
CometAPI menyediakan antarmuka REST terpadu yang menggabungkan ratusan model AI—di bawah titik akhir yang konsisten, dengan manajemen kunci API bawaan, kuota penggunaan, dan dasbor penagihan. Daripada harus mengelola beberapa URL dan kredensial vendor.
Pengembang dapat mengakses API O3 melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di Playground dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk rinci.