O3 Mini Batch
Red Neuronal
O3 Mini para código y tareas STEM: modelo de razonamiento de OpenAI con parámetro reasoning_effort personalizable.
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 200 000 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 100 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona O3 Mini Batch?
O3 Mini es un modelo de razonamiento de OpenAI diseñado para STEM: ciencia, matemáticas y programación. Su característica clave es el parámetro reasoning_effort, con el que usted define la profundidad del razonamiento: menos significa una respuesta más rápida y económica, más significa un análisis más preciso de tareas complejas. La variante batch está diseñada para el procesamiento por lotes de solicitudes, donde el volumen es más importante que la respuesta instantánea. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, y usted paga por uso según los tokens, en rublos y sin suscripción. Junto a él, en la misma ventana, hay más de 250 modelos: es fácil comparar respuestas y cambiar, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar de modelo en el código con una sola línea, sin reescribir la integración. Los chats están cifrados mediante AES-GCM; para empresas, ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Es útil cuando desglosa problemas de ingeniería u olimpiadas paso a paso, escribe y refactoriza código, busca errores en la lógica de algoritmos, ejecuta lotes de cálculos similares o verifica hipótesis en investigaciones.Preguntas frecuentes sobre O3 Mini Batch
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de OpenAI con una ventana de contexto de 200 000 tokens: análisis y comparación de documentos, trabajo con código, analítica, tareas STEM, preparación de resúmenes. La variante batch es útil cuando necesita procesar un gran volumen de solicitudes similares por lotes, en lugar de una por una.
El límite de salida es de hasta 100 000 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un análisis técnico extenso, documentación detallada, un gran fragmento de código con comentarios o un resumen detallado de un documento cargado sin dividir la tarea en partes.
El modelo pertenece a la serie o de OpenAI y admite el parámetro de esfuerzo (effort): usted mismo define cuántos recursos dedicar a pensar. En solicitudes simples es más rentable un esfuerzo mínimo; en matemáticas, lógica y análisis de código, uno mayor.
Sí, según nuestros datos, están disponibles la llamada a funciones (function calling) y la salida estructurada en JSON. Esto permite integrar el modelo en agentes y pipelines, donde la respuesta debe transmitirse directamente al código, base de datos o servicio externo sin análisis manual de texto.
Además de texto, el modelo acepta documentos como entrada: se pueden analizar, comparar y resumir. Para imágenes, audio y video, BotHub tiene modelos separados, y puede cambiar a ellos en la misma ventana o a través de una API única.
No hay una nota específica sobre idiomas en nuestros datos, por lo que es mejor probar el modelo con sus propios prompts y documentos; en BotHub esto se hace en un par de clics. El servicio funciona desde Rusia sin VPN, con pago mediante tarjetas rusas en rublos.