حالیہ مہینوں میں، OpenAI کے o3 "ریزننگ" ماڈل نے کافی توجہ مبذول کرائی ہے — نہ صرف اس کی جدید ترین مسئلہ حل کرنے کی صلاحیتوں کے لیے بلکہ اسے چلانے سے منسلک غیر متوقع طور پر بھاری اخراجات کے لیے بھی۔ جیسا کہ انٹرپرائزز، محققین، اور انفرادی ڈویلپرز اس بات کا جائزہ لیتے ہیں کہ آیا o3 کو ان کے ورک فلو میں ضم کرنا ہے، قیمتوں کا تعین، حساب کی ضروریات، اور لاگت کی تاثیر کے بارے میں سوالات سامنے آ گئے ہیں۔ یہ مضمون o3 کی قیمتوں کے ڈھانچے، ٹاسک بہ کام کے اخراجات، اور طویل مدتی استطاعت کے بارے میں اہم سوالات کے جوابات دینے کے لیے تازہ ترین خبروں اور ماہرین کے تجزیوں کی ترکیب کرتا ہے، جو فیصلہ سازوں کو تیزی سے ارتقا پذیر AI معاشیات کے منظر نامے کے ذریعے رہنمائی کرتا ہے۔
o3 ماڈل کیا ہے اور اس کی قیمت کیوں جانچ پڑتال کے تحت ہے؟
اوپن اے آئی نے اپنے AI سسٹمز کی "O-سیریز" میں جدید ترین ارتقاء کے طور پر o3 ماڈل متعارف کرایا، جس کو استدلال کے پیچیدہ کاموں کو انجام دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ تخمینہ کے دوران زیادہ کمپیوٹ مختص کیا جا سکے۔ ابتدائی ڈیمو نے ARC-AGI جیسے بینچ مارکس پر o3 کی اعلیٰ کارکردگی کی نمائش کی، جہاں اس نے 87.5% سکور حاصل کیا جو پچھلے o1 ماڈل کی کارکردگی سے تقریباً تین گنا، اس کی ٹیسٹ ٹائم کمپیوٹ کی حکمت عملیوں کی بدولت جو جواب دینے سے پہلے متعدد استدلال کے راستے تلاش کرتی ہے۔
اصل اور کلیدی صلاحیتیں۔
- اعلیٰ استدلال: روایتی "ون شاٹ" زبان کے ماڈلز کے برعکس، o3 ریاضی، کوڈنگ اور سائنس سے متعلق کاموں میں غلطیوں کو کم کرنے کے لیے تکراری سوچ، وسعت اور گہرائی میں توازن رکھتا ہے۔
- متعدد کمپیوٹ موڈز: o3 درجات میں پیش کیا جاتا ہے (مثال کے طور پر، "کم،" "میڈیم،" اور "ہائی" کمپیوٹ)، جو صارفین کو درستگی اور مکمل ہونے کے مقابلے میں تاخیر اور لاگت کو ختم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ARC-AGI کے ساتھ شراکت داری
اپنے استدلال کی صلاحیت کو درست کرنے کے لیے، OpenAI نے ARC-AGI بینچ مارک کے منتظمین، آرک پرائز فاؤنڈیشن کے ساتھ شراکت کی۔ O3 ہائی کے ساتھ ایک واحد ARC-AGI مسئلے کو حل کرنے کے لیے ابتدائی لاگت کا تخمینہ لگ بھگ $3,000 لگایا گیا تھا۔ تاہم، اس اعداد و شمار کو تقریباً $30,000 فی ٹاسک پر نظر ثانی کی گئی تھی- ایک آرڈر آف میگنیٹیوڈ اضافہ جو o3 کی جدید ترین کارکردگی کے پیچھے بھاری کمپیوٹ کے تقاضوں کی نشاندہی کرتا ہے۔
API صارفین کے لیے o3 ماڈل کی قیمت کیسی ہے؟
OpenAI API کے ذریعے o3 تک رسائی حاصل کرنے والے ڈویلپرز کے لیے، قیمتوں کا تعین ٹوکن پر مبنی اسکیم کی پیروی کرتا ہے جو OpenAI کے پورٹ فولیو میں عام ہے۔ ان پٹ بمقابلہ آؤٹ پٹ ٹوکن لاگت کی خرابی کو سمجھنا بجٹ بنانے اور ماڈلز کا موازنہ کرنے کے لیے ضروری ہے۔
ٹوکن پر مبنی قیمت: ان پٹ اور آؤٹ پٹ
- ان پٹ ٹوکنز: صارفین سے $10 فی 1 ملین ان پٹ ٹوکنز وصول کیے جاتے ہیں جو o3 کے ذریعے پروسیس کیے جاتے ہیں، جس میں صارف کے اشارے اور سیاق و سباق کو انکوڈنگ کرنے کی لاگت آتی ہے۔
- آؤٹ پٹ ٹوکنز: ماڈل کے جوابات پیدا کرنے میں $40 فی 1 ملین آؤٹ پٹ ٹوکنز لاگت آتے ہیں — جو کثیر قدمی استدلال کے آؤٹ پٹس کو ڈی کوڈنگ کرنے کی زیادہ کمپیوٹ کی شدت کو ظاہر کرتا ہے۔
- کیشڈ ان پٹ ٹوکنز (فی 1 ملین ٹوکن): $2.50
مثال کے طور پر: ایک API کال جو 500,000 ان پٹ ٹوکن بھیجتی ہے اور 250,000 آؤٹ پٹ ٹوکن وصول کرتی ہے
- ان پٹ: (0.5 M / 1 M) × $10 = $5
- آؤٹ پٹ: (0.25 M / 1 M) × $40 = $10
- کل: $15 فی کال
o4‑mini اور دیگر درجات کے ساتھ موازنہ
- GPT-4.1: ان پٹ $2.00، کیشڈ ان پٹ $0.50، آؤٹ پٹ $8.00 فی 1 M ٹوکن۔
- GPT-4.1 منی: ان پٹ $0.40، کیشڈ ان پٹ $0.10، آؤٹ پٹ $1.60 فی 1 M ٹوکن۔
- GPT-4.1 نینو: ان پٹ $0.10، کیشڈ ان پٹ $0.025، آؤٹ پٹ $0.40 فی 1 M ٹوکن۔
- o4-mini (اوپن اے آئی کا لاگت سے موثر استدلال کا ماڈل): ان پٹ $1.10، کیشڈ ان پٹ $0.275، آؤٹ پٹ $4.40 فی 1 M ٹوکن۔
اس کے برعکس، OpenAI کا ہلکا پھلکا o4‑mini ماڈل $1.10 فی 1M ان پٹ ٹوکنز اور $4.40 فی 1M آؤٹ پٹ ٹوکنز کی ابتدائی قیمت رکھتا ہے—اس کی شرحوں کا تقریباً دسواں حصہ۔ یہ تفریق اس کی گہری استدلال کی صلاحیتوں پر رکھے گئے پریمیم کو نمایاں کرتا ہے، لیکن اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ تنظیموں کو احتیاط سے اس بات کا اندازہ لگانا چاہیے کہ آیا کارکردگی کے فوائد کافی زیادہ فی ٹوکن اخراجات کا جواز پیش کرتے ہیں۔
o3 دوسرے ماڈلز سے زیادہ مہنگا کیوں ہے؟
کئی عوامل اس کی پریمیم قیمتوں میں حصہ ڈالتے ہیں:
1. سادہ تکمیل پر کثیر مرحلہ استدلال
معیاری ماڈلز کے برعکس، o3 پیچیدہ مسائل کو ایک سے زیادہ "سوچنے" کے مراحل میں تقسیم کرتا ہے، حتمی جواب پیدا کرنے سے پہلے متبادل حل کے راستوں کا اندازہ لگاتا ہے۔ اس عکاسی کے عمل کے لیے عصبی نیٹ ورک کے ذریعے بہت سے آگے کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے کمپیوٹ کے استعمال میں کئی گنا اضافہ ہوتا ہے۔
2. بڑے ماڈل کا سائز اور میموری فوٹ پرنٹ
o3 کے فن تعمیر میں اضافی پیرامیٹرز اور تہوں کو شامل کیا گیا ہے جو خاص طور پر کوڈنگ، ریاضی، سائنس اور وژن کے کاموں کے لیے بنائے گئے ہیں۔ اعلی ریزولیوشن ان پٹس کو ہینڈل کرنا (مثال کے طور پر ARC-AGI کاموں کے لیے تصاویر) GPU میموری کی ضروریات اور رن ٹائم کو مزید بڑھا دیتا ہے۔
3. خصوصی ہارڈ ویئر اور انفراسٹرکچر کے اخراجات
OpenAI مبینہ طور پر اعلی بینڈوتھ انٹرکنیکٹس، ریک اسکیل میموری، اور کسٹم آپٹیمائزیشنز کے ساتھ جدید ترین GPU کلسٹرز پر o3 چلاتا ہے—سرمایہ کاری جسے استعمال کی فیس کے ذریعے دوبارہ حاصل کرنا ضروری ہے۔
ایک ساتھ مل کر، یہ عناصر o3 اور ماڈلز جیسے GPT-4.1 mini کے درمیان خلیج کو درست ثابت کرتے ہیں، جو گہری استدلال پر رفتار اور لاگت کی تاثیر کو ترجیح دیتے ہیں۔
کیا o3 کے زیادہ اخراجات کو کم کرنے کی حکمت عملی ہیں؟
خوش قسمتی سے، OpenAI اور تیسرے فریق لاگت کے انتظام کے کئی حربے پیش کرتے ہیں:
1. بیچ API چھوٹ
اوپن اے آئی کا بیچ API وعدہ کرتا ہے۔ 50% بچت ان پٹ/آؤٹ پٹ ٹوکنز پر غیر مطابقت پذیر کام کے بوجھ کے لیے 24 گھنٹے سے زیادہ عمل کیا جاتا ہے—غیر حقیقی وقتی کاموں اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے مثالی۔
2. کیشڈ ان پٹ پرائسنگ
استعمال کرنا۔ کیشڈ ان پٹ ٹوکنز ($2.50 کے بجائے $1 فی 10 M چارج کیا جاتا ہے) بار بار کے اشارے کے لیے فائن ٹیوننگ یا ملٹی ٹرن تعاملات میں بلوں کو کافی حد تک کم کیا جا سکتا ہے۔
3. o3‑mini اور ٹائرڈ ماڈلز
- o3-mini: تیز تر رسپانس ٹائم اور کم کمپیوٹ کی ضروریات کے ساتھ ایک تراشا ورژن؛ تقریبا لاگت کی توقع ہے $1.10 ان پٹ، $4.40 آؤٹ پٹ فی 1 M ٹوکن، o4-mini کی طرح۔
- o3-منی-ہائی: درمیانی شرحوں پر کوڈنگ کاموں کے لیے طاقت اور کارکردگی کو متوازن کرتا ہے۔
- یہ اختیارات ڈیولپرز کو لاگت بمقابلہ کارکردگی کا صحیح توازن منتخب کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
4. محفوظ صلاحیت اور انٹرپرائز کے منصوبے
انٹرپرائز کے صارفین اپنی مرضی کے مطابق معاہدوں کو استعمال کی کمٹمنٹ لیولز کے ساتھ گفت و شنید کر سکتے ہیں، ممکنہ طور پر کم فی ٹوکن فیس اور ہارڈ ویئر کے مخصوص وسائل کو غیر مقفل کر سکتے ہیں۔
نتیجہ
OpenAI کا o3 ماڈل AI استدلال کی صلاحیتوں میں نمایاں چھلانگ کی نمائندگی کرتا ہے، جو چیلنجنگ بینچ مارکس پر شاندار کارکردگی پیش کرتا ہے۔ تاہم، یہ کامیابیاں ایک پریمیم پر آتی ہیں: API کی شرحیں $10 فی 1M ان پٹ ٹوکنز اور $40 فی 1M آؤٹ پٹ ٹوکنز، اس کے ساتھ فی ٹاسک اخراجات جو کہ اعلیٰ کمپیوٹ منظرناموں میں $30,000 تک پہنچ سکتے ہیں۔ اگرچہ اس طرح کے اخراجات آج کل استعمال کے بہت سے معاملات کے لیے ممنوع ہو سکتے ہیں، لیکن ماڈل کی اصلاح، ہارڈ ویئر کی جدت، اور کھپت کے ماڈلز میں جاری پیشرفت اس کی استدلال کی طاقت کو وسیع تر سامعین تک پہنچانے کے لیے تیار ہے۔ کارکردگی اور بجٹ کے درمیان تجارت کو تولنے والی تنظیموں کے لیے، ایک ہائبرڈ نقطہ نظر — مشن کے لیے اہم استدلال کے کاموں کے لیے o3 کو زیادہ اقتصادی ماڈلز کے ساتھ جوڑنا جیسے کہ معمول کی بات چیت کے لیے o4‑mini — سب سے زیادہ عملی راستہ پیش کر سکتا ہے۔
شروع
CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو سیکڑوں AI ماڈلز کو جمع کرتا ہے — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر یو آر ایل اور اسناد کو جگانے کے بجائے۔
ڈویلپرز رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ O3 API کے ذریعے CometAPI. شروع کرنے کے لیے، کھیل کے میدان میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں اور اس سے مشورہ کریں۔ API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لئے.