O3 Batch
Red Neuronal
O3 Batch: modelo de razonamiento de OpenAI para matemáticas, ciencia y código; API o3 para procesamiento por lotes.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, 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 Batch?
O3 es un modelo de razonamiento universal de OpenAI: matemáticas, ciencia, programación y análisis visual, seguimiento preciso de instrucciones y textos técnicos. La variante Batch está diseñada para el procesamiento por lotes, donde la cola de solicitudes se envía como una matriz en lugar de una por una. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera: pague con tarjeta rusa en rublos según el uso de tokens, que no caducan. En una sola ventana hay más de 250 redes neuronales, por lo que puede comparar respuestas o cambiar sin reescribir la integración: la API compatible con OpenAI no cambia. La correspondencia está cifrada con AES-GCM, los datos no se guardan y los equipos tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Los escenarios son simples: desglosar paso a paso una tarea científica o de ingeniería compleja, refactorizar y depurar un gran volumen de código, preparar documentación técnica y especificaciones, analizar esquemas e imágenes, y programar un paquete de solicitudes analíticas por la noche para obtener los resultados por la mañana.Preguntas frecuentes sobre O3 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 OpenAI para tareas de texto complejas: análisis y refactorización de código, depuración, matemáticas y cálculos STEM, análisis de documentos largos. El contexto de 200 000 tokens permite cargar documentación técnica, informes o repositorios grandes y obtener un análisis coherente completo.
Hasta 100 000 tokens en una respuesta: suficiente para análisis técnicos extensos, documentación detallada, módulos de código grandes o informes analíticos detallados. El presupuesto total del diálogo está limitado por el contexto de 200 000 tokens, que incluye su solicitud.
El modelo pertenece a la serie o de OpenAI y admite el ajuste del esfuerzo de razonamiento, por lo que maneja bien tareas de varios pasos: pruebas, análisis de lógica de código, cadenas de cálculo. Si necesita pasos intermedios detallados, simplemente pida que se desglose la solución por etapas.
Sí, admite tanto llamadas a funciones (function calling) como salida estructurada en JSON. Es útil para agentes, analizadores e integraciones con sus servicios. A través de la API compatible con OpenAI de BotHub, conecta el modelo una vez y cambia a otro sin reescribir código.
Acepta texto, imágenes y documentos, incluido el procesamiento nativo de archivos. Puede enviar capturas de pantalla de errores, esquemas, gráficos o PDF y pedir que se analice el contenido. Este modelo no procesa audio ni video; para ello, BotHub tiene modelos específicos.
Los modelos de la serie o de OpenAI funcionan bien con consultas en ruso: puede describir tareas con palabras habituales, enviar documentos en ruso y discutir código. En BotHub, el acceso al modelo está disponible sin VPN ni tarjeta extranjera, y el pago se realiza en rublos según el uso.