Insgesamt 1 Mio. US-Dollar für alle getrackten Versionen dieser Linie.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-04-28 · Quelle: legacy_model_catalog
Komplexe Überlegungen, Analysen, Planungen und mehrstufige Problemlösungen, bei denen die Qualität der Antworten wichtiger ist als die reinen Kosten.
OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the `reasoning_effort` parameter, which can be set...
o3-mini ist ein Argumentation-Modell von OpenAI (US). HotON.ai verfolgt es bei $1.10 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $4.40 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 200K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 88/100 bei einem geschätzten $0.004 pro erfolgreicher Aufgabe.
o3-mini wird bei $1.10 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $4.40 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $3.58 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Komplexe Überlegungen, Analysen, Planungen und mehrstufige Problemlösungen, bei denen die Qualität der Antworten wichtiger ist als die reinen Kosten.
o3-mini unterstützt bis zu einem 200K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist o3-mini beim Eingabepreis günstiger als 26% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 361 von 521.
Ja – qwen-plus-2025-07-28:thinking ist eine kostengünstigere Option bei $0.78 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, deckt aber dennoch ähnliche Argumentation-Anwendungsfälle ab. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf HotON.ai.
Die Preise sind real (über den TestKey-Katalog, täglich aktualisiert). Qualität (Arena Elo) ist real, wenn das Modell auf der LMArena-Rangliste steht. Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sind modellierte Schätzungen.