OpenAI 的 o3 API 提供對其最先進的推理 o3 模型的訪問，該模型支援多模式輸入、高級函數調用、結構化輸出，並針對編碼、數學和視覺理解等複雜任務進行了最佳化。
產品特色
高級推理能力
o3引入了「私有思維鏈」機制，使模型能夠進行多步驟邏輯推理。這種方法允許模型規劃和執行需要複雜問題解決技能的任務，這使其有別於其前輩。
多式聯運整合
o3 的一個顯著增強是它能夠處理和推理視覺輸入，例如圖像和圖表。這種多模式能力使模型能夠解釋和分析視覺數據，擴大其在醫學影像和設計等領域的適用性。
工具自主性
o3 可自主利用 ChatGPT 生態系內的各種工具，包括網路搜尋、Python 執行、影像分析和檔案解釋。這種自主性提高了其處理複雜任務的效率，無需不斷的人工幹預。
技術規格
建築與設計
o3 建立在產生預訓練轉換器 (GPT) 架構之上，並融入了促進高階推理和多模式處理的增強功能。該模型採用強化學習技術來改善其決策過程，從而實現更準確、更具情境感知的反應。
計算配置
為了適應不同的運算資源和任務複雜性，它提供了三個計算等級：低、中、高。更高的計算水平使模型能夠執行更複雜的推理任務，但需要增加計算能力和時間。
與先前型號的演變
從 o1 到 o3 的過渡
o3 作為 OpenAI o1 模型的後繼者，在推理能力和效能方面有了顯著的改進。與 o1 不同，由於其增強的架構和學習機制，o3 可以處理更複雜的任務。
開發時間表
- 2024 年 12 月 20 日：o3 開發公告。
- 2025 年 1 月 31 日：推出高性價比版本 o3-mini。
- 2025 年 4 月 16 日：完整 o3 模型正式發布。
基準性能
o3 在各種基準測試中都表現出了卓越的性能，展現了其優於 o1 等前代型號的優勢。以下是主要的基準測試結果：
| 基準 | o3 分數 | o1 分數 | 簡介 |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI | 87.5% | 32% | 衡量在沒有預先訓練的知識的情況下解決新穎的智慧任務的能力 |
| AIME 2024（數學） | 96.7% | 83.3% | 測驗高階數學問題解決能力 |
| Codeforces Elo（編碼） | 2727 | 1891 | 競技程式設計平台； 2727是國際大師級別 |
| SWE-bench 已驗證 | 71.7% | 48.9% | 評估編碼技能 |
| GPQA 鑽石（科學） | 87.7% | - | 測驗博士級科學推理能力 |
技術指標
Codeforces 評級
在競技編程中，它的 Codeforces 評分達到了 2727，躋身全球頂尖人類程式設計師之列。該評級反映了該模型有效解決複雜演算法問題的能力
代幣處理能力
它可以在單一任務中處理多達 33 萬個標記，從而能夠處理大量而複雜的輸入。這種能力對於需要深度分析和推理的任務至關重要
參見 GPT-4.1 API
如何從 CometAPI 呼叫 o3 API
CometAPI 中的 o3 API 定價，比官方價格優惠 20%：
- 輸入代幣：8 美元/百萬個代幣
- 輸出代幣：32 美元/百萬代幣
所需步驟
- 登錄到 cometapi.com。如果您還不是我們的用戶，請先註冊
- 取得介面的存取憑證API key。在個人中心的API token處點選“新增Token”，取得Token金鑰：sk-xxxxx並提交。
- 取得此網站的 URL： https://api.cometapi.com/
使用方法
- 選擇“
o3/ o3-2025-04-16「端點發送 API 請求並設定請求體。請求方法和請求體可從我們網站的 API 文件取得。為了方便您使用，我們網站也提供了 Apifox 測試。 - 代替使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
- 將您的問題或請求插入內容欄位 - 這是模型將會回應的內容。
- 。處理 API 回應以取得產生的答案。
有關 Comet API 中的模型啟動信息，請參閱 https://api.cometapi.com/new-model.
有關 Comet API 中的模型價格信息，請參閱 https://api.cometapi.com/pricing.
API 使用範例
開發者可以透過 CometAPI 的 API 與 o3 進行交互，從而實現與各種應用程式的整合。下面是一個 Python 範例：
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
api_key="<YOUR_API_KEY>",
)
response = openai.ChatCompletion.create(
model="o3",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain the concept of quantum entanglement."}
]
)
print(response)
此腳本向 o3 模型發送提示並列印產生的回應，示範如何利用 o3 進行複雜的解釋。
