Miscelato $/1 milione tra le versioni tracciate di questa linea.
Tipico mix output-input 3:1, per 1 milione di token
Prezzo a partire da 2026-04-28 · Fonte: legacy_model_catalog
Ragionamento complesso, analisi, pianificazione e risoluzione di problemi in più fasi in cui la qualità della risposta conta più del costo grezzo.
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 è un modello Ragionamento di OpenAI (US). HotON.ai lo tiene traccia di $1.10 per 1 milione di token di input e $4.40 per 1 milione di token di output, con una finestra di contesto del token 200K. Il suo punteggio di efficienza composito è 88/100 con un $0.004 stimato per attività riuscita.
o3-mini viene tracciato su $1.10 per 1 milione di token di input e $4.40 per 1 milione di token di output. Un tipico carico di lavoro output-to-input 3:1 si riduce a circa $3.58 per 1 milione di token. Le cifre sono dati dimostrativi illustrativi.
Ragionamento complesso, analisi, pianificazione e risoluzione di problemi in più fasi in cui la qualità della risposta conta più del costo grezzo.
o3-mini supporta fino a una finestra di contesto del token 200K, abbastanza grande per documenti lunghi e conversazioni estese in un'unica richiesta.
All'interno dell'insieme tracciato HotON.ai, o3-mini è più economico della 26% dei modelli sul prezzo di input e si classifica #361 di 521 in base all'efficienza complessiva.
Sì: qwen-plus-2025-07-28:thinking è un'opzione a costo inferiore a $0.78 per 1 milione di token di output, pur coprendo casi d'uso Ragionamento simili. Confrontali fianco a fianco su HotON.ai.
Il prezzo è reale (tramite il catalogo TestKey, aggiornato quotidianamente). La qualità (Arena Elo) è reale quando il modello è classificato su LMArena. Velocità, disponibilità ed efficienza sono stime modellate.