o3-mini

Réseau Neuronal

GPT o3-mini est un réseau neuronal d’OpenAI, lancé le 31 janvier 2025. Il est orienté vers des tâches en programmation, mathématiques et analytique. Les utilisateurs obtiennent des réponses rapides et précises même dans des domaines complexes, ce qui leur permet d’économiser du temps et de simplifier leur processus de prise de décision.

100 000

Longueur maximale de la réponse

(en tokens)

200 000

Taille du contexte

(en tokens)

1,1 $

Coût du prompt

(par 1M tokens)

4,4 $

Coût de la réponse

(par 1M tokens)

0 $

Invite d'image

(par 1K tokens)

Aperçu
Fournisseurs
API
bothub
BotHub : Essayez le chat GPT gratuitementbot

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Fournisseurs o3-miniSur Bothub, vous pouvez choisir vous-même les fournisseurs pour les requêtes. Si vous n'avez pas fait de choix, nous trouverons automatiquement des fournisseurs adaptés capables de gérer la taille et les paramètres de votre demande.
Exemple de code et API pour o3-miniNous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
Javascript
Python
Curl
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
  apiKey: '<your bothub access token>',
  baseURL: 'https://bothub.chat/api/v2/openai/v1'
});


// Sync - Text generation 

async function main() {
  const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
    model: 'o3-mini',
  });
} 

// Async - Text generation 

async function main() {
  const stream = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
    model: 'o3-mini',
    stream: true
  });

  for await (const chunk of stream) {
    const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
  }
} 
main();
illustaration

Comment ça marche o3-mini?

Les avantages clés de GPT o3-mini comprennent une fenêtre contextuelle de 200 000 tokens pour des dialogues approfondis, trois niveaux de raisonnement (faible, moyen, élevé) et un coût abordable comparé à GPT-4o. Lors des tests, le modèle est 24 % plus rapide que o1-mini et démontre une grande précision dans les tâches mathématiques et scientifiques. Sa gestion intégrée des structures JSON facilite l’automatisation, et la fonction « function calling » simplifie l’intégration aux applications. Au final, les utilisateurs économisent des ressources, résolvent rapidement des problèmes complexes et améliorent la qualité de leurs projets.