W ostatnich miesiącach model „rozumowania” o3 firmy OpenAI przyciągnął znaczną uwagę — nie tylko ze względu na zaawansowane możliwości rozwiązywania problemów, ale także niespodziewanie wysokie koszty związane z jego uruchomieniem. W miarę jak przedsiębiorstwa, badacze i indywidualni deweloperzy oceniają, czy zintegrować o3 ze swoimi przepływami pracy, na pierwszy plan wysunęły się kwestie cenowe, wymagania obliczeniowe i opłacalność. W tym artykule syntetyzujemy najnowsze wiadomości i analizy ekspertów, aby odpowiedzieć na kluczowe pytania dotyczące struktury cenowej o3, wydatków na poszczególne zadania i długoterminowej przystępności cenowej, prowadząc decydentów przez szybko ewoluujący krajobraz ekonomii AI.
Czym jest model o3 i dlaczego jego cena jest tak podważana?
OpenAI wprowadził model o3 jako najnowszą ewolucję w swojej „serii o” systemów AI, zaprojektowanych do wykonywania złożonych zadań rozumowania poprzez przydzielanie większej mocy obliczeniowej podczas wnioskowania. Wczesne demonstracje pokazały wyższą wydajność o3 w testach porównawczych, takich jak ARC‑AGI, gdzie osiągnął wynik 87.5% — prawie trzy razy więcej niż poprzedni model o1, dzięki strategiom obliczeniowym w czasie testu, które badają wiele ścieżek rozumowania przed dostarczeniem odpowiedzi.
Początki i kluczowe możliwości
- Zaawansowane rozumowanie:W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych „jednorazowych”, o3 opiera się na myśleniu iteracyjnym, równoważąc szerokość i głębokość, aby zminimalizować błędy w zadaniach obejmujących matematykę, kodowanie i nauki ścisłe.
- Wiele trybów obliczeniowych:o3 jest oferowane w różnych poziomach (np. „niski”, „średni” i „wysoki” poziom mocy obliczeniowej), co pozwala użytkownikom na wybór pomiędzy opóźnieniami i kosztami a dokładnością i kompleksowością.
Partnerstwo z ARC‑AGI
Aby potwierdzić sprawność rozumowania, OpenAI nawiązało współpracę z Arc Prize Foundation, administratorami testu porównawczego ARC‑AGI. Początkowe szacunki kosztów rozwiązania pojedynczego problemu ARC‑AGI z o3 high oszacowano na około 3,000 USD. Jednak kwota ta została skorygowana do około 30,000 3 USD za zadanie — wzrost rzędu wielkości, który podkreśla wysokie wymagania obliczeniowe stojące za najnowocześniejszą wydajnością oXNUMX.
Jaka jest cena modelu o3 dla użytkowników API?
W przypadku deweloperów uzyskujących dostęp do o3 za pośrednictwem interfejsu API OpenAI, ceny są ustalane na podstawie schematu opartego na tokenach, który jest powszechny w całym portfolio OpenAI. Zrozumienie podziału kosztów tokenów wejściowych i wyjściowych jest niezbędne do budżetowania i porównywania modeli.
Cennik oparty na tokenach: wejście i wyjście
- Tokeny wejściowe:Użytkownicy płacą 10 USD za każdy milion tokenów wejściowych przetworzonych przez o1, co pokrywa koszt kodowania monitów użytkownika i kontekstu.
- Tokeny wyjściowe:Generowanie odpowiedzi modelu wiąże się z wydatkiem 40 USD za każdy milion tokenów wyjściowych, co odzwierciedla większą intensywność obliczeniową dekodowania wyników rozumowania wieloetapowego.
- Zapisane w pamięci podręcznej tokeny wejściowe (na 1 milion tokenów): \ 2.50 XNUMX dolarów
Przykład:Wywołanie API, które wysyła 500,000 250,000 tokenów wejściowych i odbiera XNUMX XNUMX tokenów wyjściowych, będzie kosztować
– Wejście: (0.5 M / 1 M) × 10 = 5 USD
– Wydajność: (0.25 M / 1 M) × 40 = 10 USD
- Cena produktu z VAT:: 15 USD za połączenie
Porównanie z o4‑mini i innymi poziomami
- GPT-4.1:Wejście $2.00, wejście z pamięci podręcznej $0.50, wyjście $8.00 za 1 M tokenów.
- GPT-4.1 mini:Wejście $0.40, wejście z pamięci podręcznej $0.10, wyjście $1.60 za 1 M tokenów.
- GPT-4.1 nano:Wejście $0.10, wejście z pamięci podręcznej $0.025, wyjście $0.40 za 1 M tokenów.
- o4‑mini (Ekonomiczny model wnioskowania OpenAI): wejście 1.10 USD, buforowane wejście 0.275 USD, wyjście 4.40 USD za 1 mln tokenów.
Natomiast lekki model o4‑mini firmy OpenAI ma początkową cenę 1.10 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 4.40 USD za 1 mln tokenów wyjściowych — mniej więcej jedną dziesiątą swoich stawek. Ta różnica podkreśla premię, jaką kładzie się na jego możliwości głębokiego rozumowania, ale oznacza również, że organizacje muszą dokładnie ocenić, czy wzrost wydajności uzasadnia znacznie wyższe wydatki na token.
Dlaczego o3 jest dużo droższy od innych modeli?
Na wysoką cenę wpływa kilka czynników:
1. Wieloetapowe rozumowanie zamiast prostego uzupełniania
W przeciwieństwie do standardowych modeli, o3 rozbija złożone problemy na wiele kroków „myślenia”, oceniając alternatywne ścieżki rozwiązań przed wygenerowaniem ostatecznej odpowiedzi. Ten refleksyjny proces wymaga znacznie więcej przejść do przodu przez sieć neuronową, mnożąc wykorzystanie mocy obliczeniowej.
2. Większy rozmiar modelu i większa ilość pamięci
Architektura o3 obejmuje dodatkowe parametry i warstwy specjalnie dostrojone do zadań w kodowaniu, matematyce, nauce i wizji. Obsługa danych wejściowych o wysokiej rozdzielczości (np. obrazów dla zadań ARC‑AGI) dodatkowo wzmacnia wymagania pamięci GPU i czas wykonania.
3. Koszty specjalistycznego sprzętu i infrastruktury
Według doniesień OpenAI obsługuje o3 na najnowocześniejszych klastrach GPU z połączeniami o dużej przepustowości, pamięcią w rozmiarze racka i niestandardowymi optymalizacjami — inwestycja ta musi zostać odzyskana poprzez opłaty za użytkowanie.
Łącznie elementy te uzasadniają przepaść między o3 a modelami takimi jak GPT‑4.1 mini, które stawiają szybkość i opłacalność ponad dogłębne rozumowanie.
Czy istnieją strategie pozwalające obniżyć wysokie koszty o3?
Na szczęście OpenAI i firmy zewnętrzne oferują kilka taktyk zarządzania kosztami:
1. Rabaty na API wsadowe
Obiecuje API Batch firmy OpenAI 50% oszczędności na tokenach wejścia/wyjścia dla obciążeń asynchronicznych przetwarzanych w ciągu 24 godzin — idealne rozwiązanie w przypadku zadań nieobsługujących czasu rzeczywistego oraz przetwarzania danych na dużą skalę.
2. Cennik danych wejściowych w pamięci podręcznej
Wykorzystując buforowane tokeny wejściowe (opłata 2.50 USD za 1 M zamiast 10 USD) za powtarzające się monity może znacznie obniżyć rachunki za dostrajanie lub interakcje wieloobrotowe.
3. o3‑mini i modele warstwowe
- o3‑mini:Okrojona wersja z szybszym czasem reakcji i mniejszym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową; spodziewany koszt to około $1.10 wejście, $4.40 wyjście na 1 M tokenów, podobny do o4‑mini.
- o3‑mini‑wysoki: Zapewnia równowagę między mocą i wydajnością kodowania przy średnich szybkościach.
- Opcje te umożliwiają deweloperom wybór odpowiedniego kompromisu pomiędzy kosztami i wydajnością.
4. Zarezerwowana pojemność i plany korporacyjne
Klienci korporacyjni mogą negocjować niestandardowe umowy z ustalonymi poziomami wykorzystania, co potencjalnie pozwala na uzyskanie niższych opłat za każdy token i dedykowanych zasobów sprzętowych.
Podsumowanie
Model o3 firmy OpenAI stanowi znaczący skok w zakresie możliwości rozumowania AI, zapewniając przełomową wydajność w wymagających testach porównawczych. Jednak te osiągnięcia mają swoją cenę: stawki API wynoszące 10 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 40 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, a także wydatki na zadanie, które mogą osiągnąć 30,000 3 USD w scenariuszach wymagających dużej mocy obliczeniowej. Podczas gdy takie koszty mogą być obecnie zaporowe dla wielu przypadków użycia, trwające postępy w optymalizacji modeli, innowacjach sprzętowych i modelach konsumpcji są gotowe, aby udostępnić jego moc rozumowania szerszej publiczności. Dla organizacji rozważających kompromis między wydajnością a budżetem podejście hybrydowe — łączące o4 w przypadku zadań rozumowania o znaczeniu krytycznym z bardziej ekonomicznymi modelami, takimi jak oXNUMX‑mini w przypadku rutynowych interakcji — może oferować najbardziej pragmatyczną ścieżkę naprzód.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Interfejs API O3 przez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Playground i skonsultuj się z Przewodnik po API dla szczegółowych instrukcji.