最近幾個月，OpenAI 的 o3「推理」模型引起了廣泛關注——不僅因為其先進的問題解決能力，還因為運行它的成本出乎意料地高昂。當企業、研究人員和個人開發人員評估是否將 o3 整合到他們的工作流程中時，有關定價、計算要求和成本效益的問題就成了焦點。本文綜合了最新消息和專家分析，回答了有關 o3 的定價結構、逐項任務費用和長期承受能力的關鍵問題，為決策者提供快速發展的人工智慧經濟格局方面的指導。
什麼是 o3 模型？為什麼它的成本受到嚴格審查？
OpenAI 推出了 o3 模型，作為其「o 系列」人工智慧系統的最新發展，旨在透過在推理過程中分配更多計算來執行複雜的推理任務。早期的演示展示了 o3 在 ARC-AGI 等基準測試中的卓越性能，它取得了 87.5% 的分數 - 幾乎是之前 o1 模型性能的三倍，這要歸功於其在提供答案之前探索多種推理路徑的測試時間計算策略。
起源和關鍵能力
- 高級推理：與傳統的「一次性」語言模型不同，o3 採用迭代思維，平衡廣度和深度，以最大限度地減少涉及數學、編碼和科學的任務中的錯誤。
- 多種計算模式：o3 提供多種層級（例如「低」、「中」和「高」計算），允許使用者在延遲和成本與準確性和徹底性之間進行權衡。
與 ARC-AGI 合作
為了驗證其推理能力，OpenAI 與 ARC-AGI 基準的管理者 Arc Prize Foundation 合作。解決單一 o3 高 ARC-AGI 問題的初始成本估計約為 3,000 美元。然而，這個數字被修改為每項任務約 30,000 美元 - 這是一個數量級的增長，凸顯了 o3 最先進性能背後的大量計算需求。
o3 模型對於 API 使用者如何定價？
對於透過 OpenAI API 存取 o3 的開發人員，定價遵循 OpenAI 產品組合中常見的基於令牌的方案。了解輸入與輸出令牌成本的細分對於預算和比較模型至關重要。
基於代幣的定價：輸入和輸出
- 輸入令牌：o10 處理每 1 萬個輸入令牌向使用者收取 3 美元，涵蓋編碼使用者提示和上下文的成本。
- 輸出代幣：生成模型響應每 40 萬個輸出令牌需要花費 1 美元 - 這反映了解碼多步驟推理輸出的更大計算強度。
- 快取的輸入令牌 （每 1 萬個代幣）： $2.50
例：發送 500,000 個輸入令牌並接收 250,000 個輸出令牌的 API 呼叫將花費
– 輸入：（0.5 M / 1 M）× 10 美元 = 5 美元
– 輸出：（0.25百萬/1百萬）×40美元=10美元
- 總額：每次通話 15 美元
與 o4‑mini 及其他層級的比較
- GPT-4.1：每 2.00 萬個令牌輸入 $0.50，快取輸入 $8.00，輸出 $1。
- GPT-4.1 迷你版：每 0.40 萬個令牌輸入 $0.10，快取輸入 $1.60，輸出 $1。
- GPT-4.1奈米：每 0.10 萬個令牌輸入 $0.025，快取輸入 $0.40，輸出 $1。
- o4-mini （OpenAI 的成本高效率推理模型）：每 1.10 萬個代幣輸入 $0.275，快取輸入 $4.40，輸出 $1。
相比之下，OpenAI 的輕量級 o4‑mini 模型的初始定價為每 1.10 萬個輸入令牌 1 美元，每 4.40 萬個輸出令牌 1 美元——約為其費率的十分之一。這種差異凸顯了其深度推理能力的重視，但這也意味著組織必須仔細評估效能提升是否值得大幅提高每個代幣的支出。
為什麼 o3 比其他型號貴那麼多？
造成其高價的因素有幾個：
1. 多步驟推理勝過簡單完成
與標準模型不同，o3 將複雜問題分解為多個「思考」步驟，在產生最終答案之前評估替代解決路徑。這個反射過程需要透過神經網路進行更多的前向傳遞，從而增加計算使用量。
2. 更大的模型尺寸和記憶體佔用
o3 的架構包含專門針對編碼、數學、科學和視覺任務調整的附加參數和層。處理高解析度輸入（例如，ARC-AGI 任務的圖像）進一步擴大了 GPU 記憶體需求和運行時間。
3.專用硬體和基礎設施成本
據報道，OpenAI 在具有高頻寬互連、機架式記憶體和自訂優化的尖端 GPU 叢集上運行 o3——這項投資必須透過使用費來收回。
綜合起來，這些因素證明了 o3 與 GPT-4.1 mini 等模型之間的差距，這些模型優先考慮速度和成本效益，而不是深度推理。
是否有策略可以降低 o3 的高成本？
幸運的是，OpenAI 和第三方提供了幾種成本管理策略：
1. 批量 API 折扣
OpenAI 的 Batch API 承諾 節省 50% 在 24 小時內處理的非同步工作負載的輸入/輸出令牌上 - 非常適合非即時任務和大規模資料處理。
2. 快取輸入定價
利用 快取的輸入令牌 （每 2.50 M 收費 1 美元而不是 10 美元）重複提示可以大幅降低微調或多輪互動的費用。
3. o3‑mini 和分層模型
- o3-mini：精簡版本，回應時間更快，運算需求更少；預計成本約 每 1.10 萬個代幣輸入 4.40 美元，輸出 1 美元，類似 o4‑mini。
- o3‑迷你‑高：平衡中等速率編碼任務的功率和效率。
- 這些選項允許開發人員選擇成本與效能之間的正確平衡。
4.預留容量和企業計劃
企業客戶可以協商具有承諾使用水平的客製化合同，從而有可能解鎖更低的每令牌費用和專用硬體資源。
結論
OpenAI 的 o3 模型代表了人工智慧推理能力的重大飛躍，在具有挑戰性的基準測試中提供了突破性的效能。然而，這些成就的代價是昂貴的：API 費率為每 10 萬個輸入令牌 1 美元，每 40 萬個輸出令牌 1 美元，此外在高計算場景中每個任務的費用可能高達 30,000 美元。儘管對於當今的許多用例來說，這樣的成本可能過高，但模型優化、硬體創新和消費模型的不斷進步將使更廣泛的受眾能夠使用其推理能力。對於在效能和預算之間進行權衡的組織來說，混合方法（將用於關鍵任務推理任務的 o3 與用於常規互動的更經濟的模型（如 o4-mini）相結合）可能是最務實的前進道路。
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開發人員可以訪問 O3 API 通過 彗星API。首先，在 Playground 中探索模型的功能，並查閱 API指南 有關詳細說明。