Hiểu được tính kinh tế của việc sử dụng các mô hình AI tiên tiến là rất quan trọng đối với các tổ chức cân bằng hiệu suất, quy mô và ngân sách. Mô hình O3 của OpenAI—nổi tiếng với khả năng lập luận nhiều bước, thực thi công cụ tích hợp và khả năng ngữ cảnh rộng—đã trải qua một số lần điều chỉnh giá trong những tháng gần đây. Từ mức giá giới thiệu cao đến mức giảm giá 80% và ra mắt gói O3‑Pro cao cấp, động lực chi phí của các thế hệ O3 tác động trực tiếp đến mọi thứ, từ triển khai doanh nghiệp đến các thí nghiệm nghiên cứu. Bài viết này tổng hợp tin tức mới nhất và dữ liệu chính thức để cung cấp bản phân tích toàn diện, dài 1,200 từ về cấu trúc chi phí của O3 cho mỗi thế hệ, cung cấp thông tin chi tiết hữu ích để tối ưu hóa chi tiêu mà không phải hy sinh khả năng.
Chi phí cho thế hệ mô hình O3 bao gồm những gì?
Khi đánh giá chi phí gọi O3, điều cần thiết là phải phân tích giá thành các thành phần cơ bản của nó: mã thông báo đầu vào (lời nhắc của người dùng), mã thông báo đầu ra (phản hồi của mô hình) và bất kỳ chiết khấu đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm nào áp dụng khi sử dụng lại lời nhắc của hệ thống hoặc nội dung đã xử lý trước đó. Mỗi thành phần này đều có tỷ lệ mã thông báo riêng biệt trên một triệu, cùng nhau xác định tổng chi phí của một "thế hệ" hoặc lệnh gọi API duy nhất.
Chi phí mã thông báo đầu vào
Mã thông báo đầu vào mới của O3 được tính phí là 2.00 đô la cho một triệu mã thông báo, mức giá phản ánh tài nguyên tính toán cần thiết để xử lý dữ liệu người dùng mới. Các doanh nghiệp gửi lời nhắc lớn để phân tích tài liệu hoặc cơ sở mã phải tính đến mức cơ sở này khi ước tính mức sử dụng hàng tháng.
Chi phí mã thông báo đầu ra
Đầu ra được tạo ra của mô hình phải chịu mức giá cao hơn—8.00 đô la cho một triệu token—do tính toán bổ sung và chuỗi các bước lý luận tốn nhiều bộ nhớ cần thiết để tạo ra các phản hồi phức tạp, có cấu trúc. Các dự án dự đoán các câu trả lời dài dòng hoặc nhiều phần (ví dụ: tóm tắt dạng dài, kế hoạch của nhiều tác nhân) nên mô hình hóa chi phí token đầu ra một cách thận trọng.
Giảm giá đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm
Để khuyến khích các quy trình công việc có thể lặp lại, O3 cung cấp mức giảm giá 75% cho các mã thông báo đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm—giảm hiệu quả phần đó xuống còn 0.50 đô la cho mỗi triệu khi sử dụng lại lời nhắc hệ thống, mẫu hoặc nhúng được tạo trước đó. Đối với các quy trình xử lý hàng loạt hoặc các đường ống được tăng cường truy xuất trong đó lời nhắc hệ thống vẫn tĩnh, bộ nhớ đệm có thể giảm đáng kể tổng chi tiêu.
Giá của O3 đã thay đổi như thế nào trong các bản cập nhật gần đây?
Vài tuần trước, OpenAI đã công bố giảm 80% giá chuẩn của O3—giảm tỷ lệ đầu vào từ 10 đô la xuống 2 đô la và đầu ra từ 40 đô la xuống 8 đô la cho mỗi triệu token. Động thái chiến lược này khiến O3 dễ tiếp cận hơn nhiều đối với các nhà phát triển nhỏ hơn và các doanh nghiệp nhạy cảm về chi phí, định vị nó cạnh tranh với các lựa chọn thay thế như Claude 4 và các biến thể GPT‑4 trước đó.
Giảm giá 80%
Thông báo của cộng đồng đã xác nhận rằng chi phí mã thông báo đầu vào của O3 đã giảm bốn phần năm, từ 10.00 đô la xuống 2.00 đô la cho một triệu và đầu ra từ 40.00 đô la xuống 8.00 đô la cho một triệu—mức giảm giá chưa từng có trong số các mô hình lý luận hàng đầu. Bản cập nhật này phản ánh sự tự tin của OpenAI trong việc mở rộng quy mô sử dụng O3 và chiếm lĩnh thị phần rộng hơn.
Tối ưu hóa đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm
Bên cạnh việc cắt giảm tiêu đề, OpenAI đã tăng gấp đôi các ưu đãi đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm: mức chiết khấu đã tăng từ 2.50 đô la lên 0.50 đô la cho một triệu, củng cố giá trị của việc tái sử dụng trong các quy trình công việc định kỳ. Các kiến trúc sư của hệ thống tạo tăng cường truy xuất (RAG) có thể dựa nhiều vào bộ nhớ đệm để tối đa hóa hiệu quả chi phí.
O3‑Pro có mức giá cao cấp hơn so với O3 tiêu chuẩn là bao nhiêu?
Vào đầu tháng 2025 năm XNUMX, OpenAI đã ra mắt O3-Chuyên nghiệp, một phiên bản tính toán cao hơn của O3 tiêu chuẩn được thiết kế cho các nhiệm vụ quan trọng đòi hỏi độ tin cậy cao nhất, khả năng suy luận sâu hơn và khả năng đa phương thức tiên tiến. Tuy nhiên, những cải tiến này có giá cao hơn đáng kể.
Cấu trúc giá của O3‑Pro
Theo Nước, O3‑Pro có giá 20.00 đô la cho một triệu mã thông báo đầu vào và 80.00 đô la cho một triệu mã thông báo đầu ra—gấp mười lần giá chuẩn của O3—phản ánh số giờ GPU bổ sung và chi phí kỹ thuật đằng sau các tính năng tìm kiếm trên web theo thời gian thực, phân tích tệp và suy luận trực quan.
Hiệu suất so với chi phí
Trong khi O3‑Pro mang lại độ chính xác vượt trội trong các tiêu chuẩn về khoa học, lập trình và phân tích kinh doanh, độ trễ của nó cao hơn và chi phí tăng đột biến - khiến nó chỉ phù hợp cho các trường hợp sử dụng có giá trị cao như xem xét tài liệu pháp lý, nghiên cứu khoa học hoặc kiểm toán tuân thủ, trong đó lỗi là không thể chấp nhận được.
Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực tác động đến chi phí tạo ra sản phẩm như thế nào?
Chi phí trung bình cho mỗi thế hệ O3 có thể thay đổi rất nhiều tùy thuộc vào bản chất của tác vụ, cấu hình mô hình (chuẩn so với Pro) và dấu chân mã thông báo. Hai kịch bản minh họa cho những thái cực này.
Các tác nhân đa phương thức và được hỗ trợ bởi công cụ
Các công ty xây dựng các tác nhân kết hợp duyệt web, thực thi Python và phân tích hình ảnh thường đạt được tốc độ đầu vào mới đầy đủ cho các lời nhắc lan rộng và các luồng đầu ra mở rộng. Một lời nhắc 100 mã thông báo thông thường tạo ra phản hồi 500 mã thông báo có thể tốn khoảng 0.001 đô la cho đầu vào cộng với 0.004 đô la cho đầu ra—khoảng 0.005 đô la cho mỗi hành động của tác nhân theo tỷ lệ tiêu chuẩn.
Tiêu chuẩn ARC‑AGI
Ngược lại, Arc Prize Foundation ước tính rằng việc chạy cấu hình “tính toán cao” của O3 trên bộ bài toán ARC-AGI tốn khoảng 30,000 đô la cho mỗi tác vụ—vượt xa giá API và chỉ ra nhiều hơn về đào tạo nội bộ hoặc chi phí tính toán tinh chỉnh. Mặc dù không đại diện cho việc sử dụng API, con số này nhấn mạnh sự khác biệt giữa chi phí suy luận và chi phí đào tạo quy mô nghiên cứu.
Chiến lược nào có thể tối ưu hóa chi phí sản xuất O3?
Các tổ chức có thể áp dụng một số biện pháp tốt nhất để quản lý và giảm thiểu chi phí O3 mà không ảnh hưởng đến khả năng do AI thúc đẩy.
Kỹ thuật nhanh chóng và bộ nhớ đệm
- Tái sử dụng lời nhắc có hệ thống: Tách các lời nhắc hệ thống tĩnh và lưu trữ chúng vào bộ nhớ đệm để hưởng mức giá 0.50 đô la cho mỗi triệu mã thông báo.
- Gợi ý tối giản: Cắt lời nhắc của người dùng theo ngữ cảnh cần thiết, sử dụng phương pháp truy xuất để bổ sung thông tin dài bên ngoài mô hình.
Chuỗi mô hình và phân lô
- Kiến trúc chuỗi xếp hạng: Sử dụng các mô hình nhỏ hơn hoặc rẻ hơn (ví dụ: O3‑Mini, O4‑Mini) để lọc hoặc xử lý trước các tác vụ, chỉ gửi các lát cắt quan trọng đến O3 có kích thước đầy đủ.
- Suy luận hàng loạt: Nhóm các yêu cầu khối lượng lớn thành ít cuộc gọi API hơn khi có thể để tận dụng hiệu quả chi phí chung cho mỗi cuộc gọi và hạn chế chi phí đầu vào lặp lại.
Bắt đầu
CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp.
Các nhà phát triển có thể truy cập Giao diện lập trình O3(tên mẫu: o3-2025-04-16) xuyên qua Sao chổiAPI, các mô hình mới nhất được liệt kê là tính đến ngày xuất bản bài viết. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Kết luận
Mô hình O3 của OpenAI đi đầu trong AI lý luận đầu tiên, với chi phí cho mỗi thế hệ được định hình bởi tỷ lệ mã thông báo đầu vào/đầu ra, chính sách lưu trữ đệm và các cấp phiên bản (tiêu chuẩn so với Pro). Việc giảm giá gần đây đã dân chủ hóa quyền truy cập, trong khi O3‑Pro giới thiệu một cấp giá cao cho khối lượng công việc phân tích sâu. Bằng cách hiểu được sự phân chia chi phí, áp dụng lưu trữ đệm một cách thận trọng và thiết kế quy trình công việc để cân bằng độ chính xác với chi phí, các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể khai thác các khả năng của O3 mà không phải chịu chi phí quá cao. Khi bối cảnh AI phát triển, việc theo dõi liên tục các bản cập nhật giá và tối ưu hóa chiến lược sẽ vẫn đóng vai trò then chốt trong việc tối đa hóa ROI khi triển khai O3.