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O

O3 Pro

Ingresso:$16/M
Uscita:$64/M
Contesto:200K
Uscita Massima:100K
OpenAI o3‑pro è una variante “pro” del modello di ragionamento o3, progettata per pensare più a lungo e fornire le risposte più affidabili impiegando un apprendimento per rinforzo della catena di ragionamento privata e stabilendo nuovi benchmark allo stato dell’arte in ambiti come la scienza, la programmazione e il business — integrando al contempo in modo autonomo strumenti quali la ricerca sul web, l’analisi dei file, l’esecuzione di Python e il ragionamento visivo all’interno dell’API.
Nuovo
Uso commerciale
Panoramica
Caratteristiche
Prezzi
API
Versioni

Informazioni di base & Funzionalità

  • Classe del modello: o3-Pro fa parte dei “modelli di ragionamento” di OpenAI, progettati per pensare passo dopo passo anziché generare risposte immediate.
  • Disponibilità: accessibile tramite le interfacce ChatGPT Pro/Team e l'API per sviluppatori di OpenAI a partire dal 10 giugno 2025.
  • Livelli di accesso: sostituisce la precedente edizione o1-Pro; gli utenti Enterprise ed Edu saranno abilitati nella settimana successiva al lancio.

Dettagli tecnici

  • Architettura: si basa sul backbone o3 con una catena di ragionamento privata migliorata, che abilita il ragionamento a più passaggi in fase di inferenza.
  • Tokenizzazione: supporta lo stesso schema di token dei predecessori—1 milione di token di input ≈ 750,000 parole.
  • Capacità estese: include ricerca sul web, esecuzione di codice Python, analisi di file e ragionamento visivo; la generazione di immagini non è supportata in questa versione.

Prestazioni nei benchmark

  • Matematica e scienze: ha superato Google Gemini 2.5 Pro nel contest AIME 2024, dimostrando capacità superiori di problem solving in matematica avanzata.
  • Scienza a livello di dottorato: ha superato Claude 4 Opus di Anthropic nel benchmark GPQA Diamond, indicando una solida competenza nei domini scientifici.
  • Uso enterprise: i test interni riportano vittorie costanti rispetto ai modelli predecessori in attività di coding, STEM e ragionamento aziendale.

Indicatori tecnici

  • Latenza: i tempi di risposta sono superiori a quelli di o1-Pro—riflettendo catene di ragionamento più profonde—con una media pari a 1.5× la latenza precedente.
  • Throughput: throughput sostenuto di generazione dei token fino a 10 token/sec in modalità burst.

Grazie alle catene di ragionamento potenziate, al set di funzionalità ampliato e alle prestazioni leader nei benchmark, o3-Pro rappresenta un significativo passo avanti verso un'IA affidabile e ad alta precisione.

Come accedere all'API o3-pro

Passaggio 1: Registrati per la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora nostro utente, registrati prima. Accedi alla tua CometAPI console. Ottieni la chiave API di credenziali di accesso dell'interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione API token del centro personale, ottieni la chiave token: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: Invia richieste all'API o3-pro

Seleziona l'endpoint “\**o3-pro\**” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il corpo della richiesta sono ottenibili dalla documentazione API sul nostro sito. Il nostro sito fornisce anche un test Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua effettiva chiave CometAPI del tuo account.

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — è a questo che il modello risponderà. Elabora la risposta dell'API per ottenere l'output generato.

Passaggio 3: Recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell'API per ottenere l'output generato. Dopo l'elaborazione, l'API risponde con lo stato dell'attività e i dati di output.

Funzionalità per O3 Pro

Esplora le caratteristiche principali di O3 Pro, progettato per migliorare le prestazioni e l'usabilità. Scopri come queste funzionalità possono beneficiare i tuoi progetti e migliorare l'esperienza utente.

Prezzi per O3 Pro

Esplora i prezzi competitivi per O3 Pro, progettato per adattarsi a vari budget e necessità di utilizzo. I nostri piani flessibili garantiscono che paghi solo per quello che usi, rendendo facile scalare man mano che i tuoi requisiti crescono. Scopri come O3 Pro può migliorare i tuoi progetti mantenendo i costi gestibili.
Prezzo Comet (USD / M Tokens)Prezzo Ufficiale (USD / M Tokens)Sconto
Ingresso:$16/M
Uscita:$64/M
Ingresso:$20/M
Uscita:$80/M
-20%

Codice di esempio e API per O3 Pro

L'API o3-Pro è un endpoint ChatCompletion RESTful che consente agli sviluppatori di invocare le avanzate funzionalità di OpenAI di ragionamento chain-of-thought, esecuzione di codice e analisi dei dati tramite parametri configurabili (model="o3-pro", messages, temperature, max_tokens, streaming, ecc.) per un'integrazione senza soluzione di continuità nei flussi di lavoro complessi.

Versioni di O3 Pro

Il motivo per cui O3 Pro dispone di più snapshot può includere fattori potenziali come variazioni nell'output dopo aggiornamenti che richiedono snapshot precedenti per coerenza, offrire agli sviluppatori un periodo di transizione per l'adattamento e la migrazione, e diversi snapshot corrispondenti a endpoint globali o regionali per ottimizzare l'esperienza utente. Per le differenze dettagliate tra le versioni, si prega di fare riferimento alla documentazione ufficiale.
version
o3-pro
o3-pro-2025-06-10

Altri modelli

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o4-mini-deep-research

O

o4-mini-deep-research

Ingresso:$1.6/M
Uscita:$6.4/M
O4-Mini-Deep-Research è il modello di ragionamento agentico più recente di OpenAI, che combina il backbone o4-mini leggero con l'avanzato framework Deep Research. Progettato per offrire una sintesi approfondita delle informazioni rapida ed efficiente in termini di costi, consente a sviluppatori e ricercatori di effettuare ricerche web automatizzate, analisi dei dati e ragionamento a catena con una singola chiamata API.
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Llama-4-Scout

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Llama-4-Scout

Ingresso:$0.216/M
Uscita:$1.152/M
Llama-4-Scout è un modello linguistico di uso generale per interazioni in stile assistente e per l'automazione. Gestisce l'esecuzione di istruzioni, il ragionamento, la sintesi e le attività di trasformazione, e può fornire un supporto leggero per il codice. Gli utilizzi tipici includono l'orchestrazione di chat, la QA potenziata dalla conoscenza e la generazione di contenuti strutturati. Tra i principali aspetti tecnici figurano la compatibilità con i pattern di chiamata di strumenti/funzioni, il prompting potenziato dal recupero e output vincolati da uno schema per l'integrazione nei flussi di lavoro di prodotto.
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Llama-4-Maverick

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Llama-4-Maverick

Ingresso:$0.48/M
Uscita:$1.44/M
Llama-4-Maverick è un modello linguistico di uso generale per la comprensione e la generazione di testo. Supporta QA conversazionale, sintesi, stesura strutturata e assistenza di base alla programmazione, con opzioni per output strutturati. Le applicazioni comuni includono assistenti di prodotto, front-end per il recupero delle conoscenze e automazione dei flussi di lavoro che richiedono una formattazione coerente. I dettagli tecnici, come numero di parametri, finestra di contesto, modalità e invocazione di strumenti o funzioni, variano a seconda della distribuzione; integrare in base alle capacità documentate del deployment.
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Kimi-K2

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Kimi-K2

Ingresso:$0.48/M
Uscita:$1.92/M
- **kimi-k2-250905**: versione 0905 della serie Kimi K2 di Moonshot AI, con supporto per contesti ultralunghi (fino a 256k token, frontend e chiamate Tool). - 🧠 Tool Calling migliorato: accuratezza al 100%, integrazione fluida, adatto ad attività complesse e all'ottimizzazione dell'integrazione. - ⚡️ Prestazioni più efficienti: TPS fino a 60-100 (API standard), fino a 600-100 in modalità Turbo, offrendo risposte più rapide e capacità di Inference migliorate, limite di conoscenza fino a metà 2025.
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Grok 3 Reasoner

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Grok 3 Reasoner

Ingresso:$2.4/M
Uscita:$12/M
Modello di ragionamento Grok-3, con catena di pensiero, concorrente di R1 di Elon Musk. Questo modello supporta una lunghezza massima del contesto di 100,000 token.
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Grok 3 Mini

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Grok 3 Mini

Ingresso:$0.24/M
Uscita:$0.4/M
Un modello leggero che riflette prima di rispondere. Veloce, intelligente e ideale per compiti basati sulla logica che non richiedono una conoscenza approfondita del dominio. Le tracce di pensiero grezze sono accessibili. Questo modello supporta una lunghezza massima del contesto pari a 100,000 tokens.

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