Trong những tháng gần đây, mô hình "lý luận" o3 của OpenAI đã thu hút được sự chú ý đáng kể—không chỉ vì khả năng giải quyết vấn đề tiên tiến mà còn vì chi phí cao bất ngờ liên quan đến việc vận hành nó. Khi các doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và nhà phát triển cá nhân đánh giá xem có nên tích hợp o3 vào quy trình làm việc của họ hay không, các câu hỏi xung quanh giá cả, yêu cầu tính toán và hiệu quả về chi phí đã trở thành vấn đề hàng đầu. Bài viết này tổng hợp các tin tức mới nhất và phân tích của chuyên gia để trả lời các câu hỏi chính về cấu trúc giá của o3, chi phí theo từng nhiệm vụ và khả năng chi trả dài hạn, hướng dẫn những người ra quyết định thông qua bối cảnh kinh tế AI đang phát triển nhanh chóng.
Mô hình o3 là gì và tại sao chi phí của nó lại được xem xét kỹ lưỡng?
OpenAI giới thiệu mô hình o3 là sự phát triển mới nhất trong "dòng o" của các hệ thống AI, được thiết kế để thực hiện các tác vụ suy luận phức tạp bằng cách phân bổ nhiều tính toán hơn trong quá trình suy luận. Các bản demo ban đầu cho thấy hiệu suất vượt trội của o3 trên các điểm chuẩn như ARC‑AGI, nơi nó đạt được điểm 87.5%—gần gấp ba lần hiệu suất của mô hình o1 trước đó, nhờ các chiến lược tính toán thời gian thử nghiệm khám phá nhiều đường dẫn suy luận trước khi đưa ra câu trả lời.
Nguồn gốc và khả năng chính
- Lý luận nâng cao:Không giống như các mô hình ngôn ngữ “một lần” truyền thống, o3 sử dụng tư duy lặp đi lặp lại, cân bằng giữa chiều rộng và chiều sâu để giảm thiểu lỗi trong các nhiệm vụ liên quan đến toán học, mã hóa và khoa học.
- Nhiều chế độ tính toán: o3 được cung cấp theo từng cấp độ (ví dụ: tính toán “thấp”, “trung bình” và “cao”), cho phép người dùng cân nhắc giữa độ trễ và chi phí với độ chính xác và tính toàn diện.
Quan hệ đối tác với ARC‑AGI
Để xác thực khả năng lý luận của mình, OpenAI đã hợp tác với Arc Prize Foundation, đơn vị quản lý chuẩn mực ARC‑AGI. Ước tính chi phí ban đầu để giải quyết một bài toán ARC‑AGI duy nhất với o3 cao được định mức khoảng 3,000 đô la. Tuy nhiên, con số này đã được điều chỉnh thành khoảng 30,000 đô la cho mỗi tác vụ—một mức tăng theo cấp số nhân nhấn mạnh các yêu cầu tính toán nặng nề đằng sau hiệu suất tiên tiến của o3.
Giá của Mô hình o3 dành cho người dùng API là bao nhiêu?
Đối với các nhà phát triển truy cập o3 thông qua API OpenAI, giá cả tuân theo một sơ đồ dựa trên mã thông báo phổ biến trong danh mục đầu tư của OpenAI. Hiểu được sự phân chia chi phí mã thông báo đầu vào so với đầu ra là điều cần thiết để lập ngân sách và so sánh các mô hình.
Định giá dựa trên mã thông báo: đầu vào và đầu ra
- Mã thông báo đầu vào: Người dùng phải trả 10 đô la cho mỗi 1 triệu mã thông báo đầu vào được o3 xử lý, bao gồm chi phí mã hóa lời nhắc và ngữ cảnh của người dùng.
- Mã thông báo đầu ra: Việc tạo ra các phản hồi mô hình tốn 40 đô la cho mỗi 1 triệu mã thông báo đầu ra—phản ánh cường độ tính toán lớn hơn khi giải mã các đầu ra suy luận nhiều bước.
- Mã thông báo đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm (trên 1 triệu token): $2.50
Ví dụ: Một lệnh gọi API gửi 500,000 mã thông báo đầu vào và nhận 250,000 mã thông báo đầu ra sẽ tốn
– Đầu vào: (0.5 M / 1 M) × $10 = $5
– Đầu ra: (0.25 M / 1 M) × $40 = $10
– Tổng cộng: $15 cho mỗi cuộc gọi
So sánh với o4‑mini và các cấp độ khác
- GPT-4.1: Đầu vào $2.00, đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm $0.50, đầu ra $8.00 cho mỗi 1 triệu mã thông báo.
- GPT-4.1 mini: Đầu vào $0.40, đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm $0.10, đầu ra $1.60 cho mỗi 1 triệu mã thông báo.
- GPT-4.1 nano: Đầu vào $0.10, đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm $0.025, đầu ra $0.40 cho mỗi 1 triệu mã thông báo.
- o4‑mini (Mô hình suy luận tiết kiệm chi phí của OpenAI): Đầu vào $1.10, đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm $0.275, đầu ra $4.40 cho mỗi 1 triệu mã thông báo.
Ngược lại, mô hình o4-mini nhẹ của OpenAI có giá ban đầu là 1.10 đô la cho 1 triệu token đầu vào và 4.40 đô la cho 1 triệu token đầu ra—khoảng một phần mười giá của nó. Sự khác biệt này làm nổi bật mức phí bảo hiểm dành cho khả năng suy luận sâu sắc của nó, nhưng nó cũng có nghĩa là các tổ chức phải đánh giá cẩn thận xem liệu mức tăng hiệu suất có biện minh cho mức chi tiêu cao hơn đáng kể cho mỗi token hay không.
Tại sao o3 lại đắt hơn nhiều so với các mẫu khác?
Có một số yếu tố góp phần tạo nên mức giá cao này:
1. Lý luận nhiều bước trên sự hoàn thành đơn giản
Không giống như các mô hình chuẩn, o3 chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành nhiều bước “suy nghĩ”, đánh giá các đường dẫn giải pháp thay thế trước khi tạo ra câu trả lời cuối cùng. Quá trình phản ánh này đòi hỏi nhiều lần chuyển tiếp hơn qua mạng nơ-ron, nhân lên mức sử dụng tính toán.
2. Kích thước mô hình lớn hơn và dung lượng bộ nhớ
Kiến trúc của o3 kết hợp các tham số và lớp bổ sung được điều chỉnh cụ thể cho các tác vụ trong mã hóa, toán học, khoa học và thị giác. Xử lý các đầu vào có độ phân giải cao (ví dụ: hình ảnh cho các tác vụ ARC‑AGI) làm tăng thêm yêu cầu về bộ nhớ GPU và thời gian chạy.
3. Chi phí phần cứng và cơ sở hạ tầng chuyên dụng
Theo báo cáo, OpenAI chạy o3 trên các cụm GPU tiên tiến với các kết nối băng thông cao, bộ nhớ dạng rack và các tối ưu hóa tùy chỉnh—khoản đầu tư phải được thu hồi thông qua phí sử dụng.
Xét về tổng thể, các yếu tố này biện minh cho khoảng cách giữa o3 và các mô hình như GPT‑4.1 mini, vốn ưu tiên tốc độ và hiệu quả về chi phí hơn là khả năng suy luận sâu sắc.
Có chiến lược nào để giảm thiểu chi phí cao của o3 không?
May mắn thay, OpenAI và các bên thứ ba cung cấp một số chiến thuật quản lý chi phí:
1. Giảm giá API hàng loạt
Lời hứa của Batch API của OpenAI tiết kiệm 50% trên các mã thông báo đầu vào/đầu ra cho khối lượng công việc không đồng bộ được xử lý trong hơn 24 giờ—lý tưởng cho các tác vụ không theo thời gian thực và xử lý dữ liệu quy mô lớn.
2. Giá đầu vào được lưu trữ trong bộ nhớ đệm
Sử dụng mã thông báo đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm (tính phí 2.50 đô la cho 1 M thay vì 10 đô la) cho các lời nhắc lặp đi lặp lại có thể giảm đáng kể hóa đơn trong các tương tác tinh chỉnh hoặc nhiều lượt.
3. o3‑mini và các mô hình phân tầng
- o3‑mini: Phiên bản được cắt giảm với thời gian phản hồi nhanh hơn và nhu cầu tính toán giảm; dự kiến có giá khoảng $1.10 đầu vào, $4.40 đầu ra cho mỗi 1 triệu token, tương tự như o4‑mini.
- o3‑mini‑cao: Cân bằng giữa sức mạnh và hiệu quả cho các tác vụ mã hóa ở tốc độ trung gian.
- Các tùy chọn này cho phép nhà phát triển lựa chọn sự cân bằng phù hợp giữa chi phí và hiệu suất.
4. Công suất dự trữ và Kế hoạch doanh nghiệp
Khách hàng doanh nghiệp có thể thương lượng hợp đồng tùy chỉnh với mức sử dụng cam kết, có khả năng mở khóa mức phí cho mỗi mã thông báo thấp hơn và tài nguyên phần cứng chuyên dụng.
Kết luận
Mô hình o3 của OpenAI đại diện cho bước tiến đáng kể trong khả năng suy luận của AI, mang lại hiệu suất đột phá trên các chuẩn mực đầy thách thức. Tuy nhiên, những thành tựu này có giá cao: giá API là 10 đô la cho 1 triệu mã thông báo đầu vào và 40 đô la cho 1 triệu mã thông báo đầu ra, cùng với chi phí cho mỗi tác vụ có thể lên tới 30,000 đô la trong các tình huống tính toán cao. Mặc dù chi phí như vậy có thể là quá cao đối với nhiều trường hợp sử dụng hiện nay, nhưng những tiến bộ đang diễn ra trong tối ưu hóa mô hình, đổi mới phần cứng và mô hình tiêu thụ đang sẵn sàng đưa sức mạnh suy luận của nó đến gần hơn với đối tượng rộng hơn. Đối với các tổ chức cân nhắc sự đánh đổi giữa hiệu suất và ngân sách, một phương pháp tiếp cận kết hợp - kết hợp o3 cho các tác vụ suy luận quan trọng với các mô hình kinh tế hơn như o4‑mini cho các tương tác thường lệ - có thể cung cấp con đường thực tế nhất để tiến về phía trước.
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 thông qua Sao chổiAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo Hướng dẫn API để có hướng dẫn chi tiết.