對於平衡性能、規模和預算的組織而言，了解使用先進人工智慧模型的經濟效益至關重要。 OpenAI 的 O3 模型以其多步驟推理、整合工具執行和廣泛的上下文功能而聞名，近幾個月來經歷了多次價格調整。從高昂的入門價格到 80% 的降價，再到 O3-Pro 高級版的推出，O3 各世代模型的成本動態直接影響從企業部署到研究實驗的各個方面。本文綜合了最新消息和官方數據，對 O1,200 各代模型的成本結構進行了全面的 3 字分析，並提供了在不犧牲性能的情況下優化支出的可行見解。
O3 模型代數的成本是多少？
在評估呼叫 O3 的成本時，必須將定價分解為基本組成部分：輸入令牌（使用者的提示）、輸出令牌（模型的回應），以及在重複使用系統提示或先前處理的內容時適用的任何快取輸入折扣。每個元素都有不同的每百萬個令牌費率，這些費率共同決定了單次「產生」或 API 呼叫的總成本。
輸入代幣成本
O3 的新鮮輸入令牌以每百萬個 2.00 美元計費，該費率反映了處理新使用者資料所需的運算資源。發送大量文件分析或程式碼庫提示的企業在估算每月使用量時必須考慮此基準。
輸出代幣成本
該模型產生的輸出會產生更高的費用——每百萬個令牌 8.00 美元——這是因為產生複雜、結構化的回應需要額外的計算和記憶體密集型推理步驟。對於預期冗長或多部分答案（例如，長格式摘要、多輪代理計劃）的項目，應謹慎地模擬輸出令牌成本。
緩存輸入折扣
為了鼓勵可重複的工作流程，O3 為快取的輸入令牌提供了 75% 的折扣——在重複使用系統提示、模板或先前生成的嵌入時，有效地將該部分降低至每百萬 0.50 美元。對於系統提示保持不變的批次或檢索增強管道，快取可以顯著降低總支出。
O3 定價最近有何變化？
幾週前，OpenAI 宣布將 O80 的標準定價下調 3%，將輸入費率從每百萬代幣 10 美元降至 2 美元，輸出費率從每百萬代幣 40 美元降至 8 美元。這項策略性措施使 O3 更容易被小型開發者和成本敏感型企業接受，使其在與 Claude 4 和早期 GPT-4 變體等替代方案的競爭中佔據優勢。
降價 80%
社群公告確認，O3 的輸入代幣成本下降了五分之四，從每百萬 10.00 美元降至 2.00 美元，輸出成本從每百萬 40.00 美元降至 8.00 美元，這在旗艦推理模型中是前所未有的降幅。此次更新反映了 OpenAI 對擴大 O3 使用範圍並佔領更廣泛市場份額的信心。
快取輸入優化
除了大幅削減開支外，OpenAI 還加倍了快取輸入激勵措施：折扣率從每百萬 2.50 美元降至 0.50 美元，強化了在重複工作流程中重複使用的價值。檢索增強生成 (RAG) 系統的架構師可以高度依賴快取來最大限度地提高成本效率。
與標準 O3 相比，O3-Pro 有何優勢？
2025 年 XNUMX 月初，OpenAI 推出了 O3-Pro是標準 O3 的更高運算能力的兄弟產品，專為要求極高可靠性、更深入的推理和高級多模態能力的關鍵任務而設計。然而，這些增強功能的代價相當高昂。
O3‑Pro定價結構
根據 “國家報”，O3‑Pro 的定價為每百萬輸入令牌 20.00 美元，每百萬輸出令牌 80.00 美元 - 是標準 O3 價格的十倍 - 反映了即時網路搜尋、檔案分析和視覺推理功能背後的額外 GPU 小時和工程開銷。
性能與成本
雖然 O3‑Pro 在科學、程式設計和商業分析的基準測試中提供了卓越的準確性，但其延遲較高且成本急劇上升，因此僅適用於法律文件審查、科學研究或合規性審計等不允許出現錯誤的高價值用例。
現實世界的用例如何影響發電成本？
每次 O3 產生的平均成本會因任務性質、模型配置（標準版 vs. 專業版）以及代幣佔用空間而有很大差異。以下兩種場景可以說明這些極端情況。
多模式和工具支援的代理
建構集網頁瀏覽、Python 執行和圖像分析於一體的代理的公司，通常會為了應對龐大的提示和擴展的輸出流而達到最高的刷新輸入率。一個典型的 100 個令牌的提示產生 500 個令牌的回應，其輸入成本約為 0.001 美元，輸出成本約為 0.004 美元——按標準費率計算，每個代理操作的成本約為 0.005 美元。
ARC-AGI 基準
相較之下，Arc Prize Foundation 估計，在 ARC-AGI 問題集上運行 O3 的「高運算」配置，每項任務的成本約為 30,000 美元，遠遠超出 API 定價，更能說明內部培訓或微調計算的費用。雖然這個數字不能代表 API 的使用情況，但它突顯了推理成本與研究規模訓練開銷之間的差異。
哪些策略可以優化 O3 生成成本？
組織可以採用多種最佳實踐來管理和減少 O3 支出，同時又不影響 AI 驅動的能力。
快速工程和緩存
- 系統性快速重複使用： 隔離靜態系統提示並快取它們，以享受每百萬個令牌 0.50 美元的費率。
- 極簡主義提示： 將使用者提示修剪為必要的上下文，使用檢索來補充模型以外的長尾資訊。
模型連結和批次
- 鍊式架構： 使用較小或更便宜的型號（例如，O3-Mini、O4-Mini）來過濾或預處理任務，僅將關鍵片段發送到全尺寸的 O3。
- 批量推理： 在可行的情況下，將大量請求分組為更少的 API 調用，以利用每次調用的開銷效率並限制重複輸入成本。
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結論
OpenAI 的 O3 模型處於推理優先 AI 的前沿，其每代成本由輸入/輸出代幣率、快取策略和版本等級（標準版 vs. 專業版）決定。近期的降價使得 O3 的使用更加大眾化，而 O3-Pro 則為深度分析工作負載引入了高價位等級。透過了解費用明細、合理應用快取以及建立工作流程以平衡精度和成本，開發者和企業可以充分利用 O3 的功能，而無需承擔過高的成本。隨著 AI 格局的演變，持續監控價格更新和策略優化對於最大化 OXNUMX 部署的投資報酬率 (ROI) 仍將至關重要。