모델지원엔터프라이즈블로그
500개 이상의 AI 모델 API, 모든 것이 하나의 API로. CometAPI에서
Models API
개발자
빠른 시작문서API 대시보드
리소스
AI 모델블로그엔터프라이즈변경 로그소개
2025 CometAPI. 모든 권리 보유.개인정보 보호정책서비스 이용약관
Home/Models/OpenAI/o1-pro-all
O

o1-pro-all

입력:$120/M
출력:$480/M
상업적 사용
개요
기능
가격
API

Technical Specifications of o1-pro-all

AttributeDetails
Model IDo1-pro-all
Provider familyOpenAI o1 series
Model typeReasoning-focused large language model
Core positioningHigher-compute version of o1 for more reliable answers on difficult tasks
Input modalitiesText, image
Output modalitiesText
Context window200,000 tokens
Max output100,000 tokens
Knowledge cutoffOctober 1, 2023
API compatibilityBest aligned with the Responses API
Reasoning supportYes
Structured outputsSupported
Function callingSupported
StreamingNot supported
Fine-tuningNot supported
DistillationNot supported
Predicted outputsNot supported

What is o1-pro-all?

o1-pro-all is CometAPI’s platform identifier for access to OpenAI’s o1-pro reasoning model. Based on OpenAI’s model documentation, o1-pro is a more compute-intensive version of o1 that is designed to “think harder” before responding, making it suitable for complex reasoning, advanced coding, math-heavy workflows, and high-stakes analytical tasks.

Compared with standard general-purpose models, this model is positioned for accuracy and depth rather than speed. It is slower and significantly more expensive than baseline o1-tier models, but it is intended to deliver more consistent performance on difficult prompts, multi-step problem solving, and expert-oriented workloads. Through CometAPI, o1-pro-all lets developers call this capability using a unified model ID without integrating directly against a single upstream vendor configuration.

Main features

  • Advanced reasoning depth: o1-pro-all is built for tasks that benefit from extra inference-time compute, such as multi-step analysis, formal reasoning, difficult debugging, and technical problem solving.
  • Large context handling: With a 200K-token context window, it can work across long documents, extensive instructions, large codebases, and multi-part conversations.
  • High output ceiling: The model supports up to 100K output tokens, which is useful for long-form reports, detailed explanations, and substantial generated artifacts.
  • Text-and-image input support: It can accept both text and image inputs, enabling workflows where visual material must be analyzed alongside written instructions.
  • Structured integration options: Support for function calling and structured outputs makes it easier to connect the model to production applications, internal tools, and downstream parsers.
  • Reasoning-first tradeoff: This model prioritizes answer quality and consistency over latency, so it is best used when correctness matters more than response speed.
  • Enterprise-friendly aggregation: Through CometAPI, o1-pro-all can be accessed with a unified API layer, simplifying vendor abstraction, routing, and deployment across applications.

How to access and integrate

Step 1: Sign Up for API Key

Sign up on CometAPI and generate your API key from the dashboard. After that, store the key securely as an environment variable so your application can authenticate requests safely.

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

Use CometAPI’s OpenAI-compatible endpoint and set the model field to o1-pro-all.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "o1-pro-all",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this architecture decision and recommend the best option."
      }
    ]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_API_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-pro-all",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze this architecture decision and recommend the best option."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Step 3: Retrieve and Verify Results

Parse the response content from the API result, then validate output quality against your task requirements. For production use, add retries, schema validation, and human review for sensitive reasoning workflows to ensure the model’s conclusions are reliable.

o1-pro-all의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

o1-pro-all 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
코멧 가격 (USD / M Tokens)공식 가격 (USD / M Tokens)할인
입력:$120/M
출력:$480/M
입력:$150/M
출력:$600/M
-20%

o1-pro-all의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.

더 많은 모델

G

Nano Banana 2

입력:$0.4/M
출력:$2.4/M
핵심 기능 개요: 해상도: 최대 4K(4096×4096), Pro와 동급. 참조 이미지 일관성: 최대 14개의 참조 이미지(오브젝트 10개 + 캐릭터 4개)로 스타일/캐릭터 일관성을 유지. 극단적인 종횡비: 새로운 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 비율이 추가되어 긴 이미지, 포스터, 배너에 적합. 텍스트 렌더링: 고급 텍스트 생성, 인포그래픽 및 마케팅 포스터 레이아웃에 적합. 검색 기능 강화: Google 검색 + 이미지 검색 통합. 그라운딩: 내장된 사고 프로세스; 복잡한 프롬프트는 생성 전에 추론됨.
A

Claude Opus 4.6

입력:$4/M
출력:$20/M
Claude Opus 4.6는 Anthropic의 “Opus”급 대규모 언어 모델로, 2026년 2월에 출시되었습니다. 지식 업무와 연구 워크플로를 위한 주력 모델로 자리매김했으며 — 긴 컨텍스트 추론, 다단계 계획, 도구 사용(에이전트형 소프트웨어 워크플로 포함), 그리고 슬라이드와 스프레드시트 자동 생성과 같은 컴퓨터 활용 작업을 개선합니다.
A

Claude Sonnet 4.6

입력:$2.4/M
출력:$12/M
Claude Sonnet 4.6은 지금까지 가장 역량이 뛰어난 Sonnet 모델입니다. 코딩, 컴퓨터 사용, 장문맥 추론, 에이전트 계획, 지식 업무, 디자인 전반에 걸쳐 모델의 역량을 전면 업그레이드한 버전입니다. Sonnet 4.6은 베타 단계의 1M 토큰 컨텍스트 윈도우도 제공합니다.
O

GPT-5.4 nano

입력:$0.16/M
출력:$1/M
GPT-5.4 nano는 속도와 비용이 최우선인 분류, 데이터 추출, 순위화, 하위 에이전트 등의 작업을 위해 설계되었습니다.
O

GPT-5.4 mini

입력:$0.6/M
출력:$3.6/M
GPT-5.4 mini는 대규모 워크로드를 위해 설계된 더 빠르고 더 효율적인 모델에 GPT-5.4의 강점을 접목합니다.
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

곧 출시 예정
입력:$60/M
출력:$240/M
Claude Mythos Preview는 현재까지 우리의 가장 강력한 프런티어 모델이며, 이전 프런티어 모델인 Claude Opus 4.6과 비교해 여러 평가 벤치마크 점수에서 놀라운 도약을 보여줍니다.