O
Openai 31. 1. 2025
82 skóre

OpenAI: o3 Mini

openai/o3-mini

Vynikající volba pro technické aplikace, kde je prioritou přesnost logiky a kódu nad rychlostí odezvy, a to za velmi konkurenceschopnou cenu.

Killer Feature Možnost programově ovládat 'intenzitu přemýšlení' modelu (reasoning effort) pro optimalizaci nákladů a času.
Skryté riziko Absence vision capabilities může narušit workflow, pokud uživatelé očekávají multimodalitu jako standard.
$1.1 / 1M vstup
$4.4 / 1M výstup
200k kontext
100k max výstup
Dobrý hodnocení
textfile text STEM reasoningProgramováníMatematika

📊 Benchmarky

💻 Programování
92
Výborný
🧠 Reasoning
90
Výborný
📏 Kontextové okno
75
Dobrý
Rychlost
60
Průměrný
💰 Cena/Výkon
88
Výborný
Celkové skóre 82/100

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Openai o3 Mini
← Právě prohlížíte
Anthropic Claude Haiku 4.5
Srovnatelná cena (o3-mini je o 10 % dražší na vstupu, o 12 % levnější na výstupu) Haiku 4.5 je pravděpodobně rychlejší univerzál, zatímco o3-mini dominuje v logické přesnosti a kódování.
Gemini je výrazně levnější (cca 2x levnější vstup) Gemini nabízí 5x větší kontext (1M) a multimodalitu. o3-mini konkuruje čistě kvalitou výstupu u složitých technických zadání.
OpenAI GPT-5.2 Codex
o3-mini je výrazně levnější (cca o 37 % na vstupu a 68 % na výstupu) Interní konkurence; o3-mini nabízí ekonomičtější alternativu pro kódování s využitím reasoning technik oproti hrubé síle Codexu.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Generování komplexních softwarových modulů
  • Řešení matematických důkazů
  • Analýza strukturovaných dat

Nepoužívej když...

  • Analýza obrázků a grafů
  • Jednoduché chatboty vyžadující okamžitou odezvu
  • Úlohy s extrémně dlouhým vstupním kontextem (>200k)
Ideální pro:
Softwaroví inženýřiDatoví analyticiVědečtí pracovníci

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

STEM Reasoning

Při nastavení 'medium' dosahuje výkonu srovnatelného s větším modelem o1 v benchmarcích jako AIME a GPQA.

Řízení výpočtu

Unikátní parametr `reasoning_effort` (low/medium/high) umožňuje vývojářům dynamicky vyvažovat latenci a přesnost podle složitosti dotazu.

Výstupní kapacita

Limit 100 000 výstupních tokenů je ideální pro generování rozsáhlých bloků kódu nebo detailních vědeckých analýz bez přerušení.

Slabé stránky

Absence multimodality

Model nepodporuje zpracování obrázků ani jiných vizuálních vstupů, zpracovává pouze text a soubory převedené na text.

Latence

Kvůli procesu uvažování (CoT) je model pomalejší než standardní modely (např. GPT-4o mini nebo Haiku) při jednoduchých úlohách.

📝 Detailní popis

OpenAI o3-mini je nákladově efektivní jazykový model optimalizovaný pro úlohy STEM uvažování, obzvláště vynikající ve vědě, matematice a kódování.

Tento model podporuje parametr reasoning_effort, který lze nastavit na “high”, “medium” nebo “low” pro řízení doby přemýšlení modelu. Výchozí hodnota je “medium”. OpenRouter také nabízí model slug openai/o3-mini-high pro nastavení parametru na “high” jako výchozí.

Model nabízí tři nastavitelné úrovně úsilí uvažování a podporuje klíčové vývojářské schopnosti včetně volání funkcí, strukturovaných výstupů a streamování, i když nezahrnuje schopnosti zpracování obrazu.

Model vykazuje významné zlepšení oproti svému předchůdci, přičemž odborní testeři preferovali jeho odpovědi v 56 % případů a zaznamenali 39% snížení závažných chyb u složitých otázek. S nastavením středního úsilí uvažování (medium reasoning effort) o3-mini dosahuje výkonu většího modelu o1 v náročných hodnoceních uvažování, jako jsou AIME a GPQA, při zachování nižší latence a nákladů.

Unikátní charakteristiky

OpenAI o3-mini je specializovaný model optimalizovaný pro vědecké a technické úlohy, který zavádí parametr ‘reasoning_effort’ pro řízení hloubky a času přemýšlení. Ačkoliv postrádá schopnost zpracování obrazu (vision), nabízí masivní výstupní okno 100 000 tokenů a výkon srovnatelný s většími modely řady o1 při výrazně nižších nákladech.

Silné stránky

STEM Reasoning

Při nastavení ‘medium’ dosahuje výkonu srovnatelného s větším modelem o1 v benchmarcích jako AIME a GPQA.

Řízení výpočtu

Unikátní parametr reasoning_effort (low/medium/high) umožňuje vývojářům dynamicky vyvažovat latenci a přesnost podle složitosti dotazu.

Výstupní kapacita

Limit 100 000 výstupních tokenů je ideální pro generování rozsáhlých bloků kódu nebo detailních vědeckých analýz bez přerušení.

Slabé stránky

Absence multimodality

Model nepodporuje zpracování obrázků ani jiných vizuálních vstupů, zpracovává pouze text a soubory převedené na text.

Latence

Kvůli procesu uvažování (CoT) je model pomalejší než standardní modely (např. GPT-4o mini nebo Haiku) při jednoduchých úlohách.

🔗 Další modely od Openai