O3 Mini Batch
Réseau Neuronal
O3 Mini pour le code et les STEM : modèle de raisonnement OpenAI avec paramètre reasoning_effort ajustable.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 200 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 100 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche O3 Mini Batch?
O3 Mini est un modèle de raisonnement d'OpenAI conçu pour les STEM : science, mathématiques et programmation. Sa caractéristique clé est le paramètre reasoning_effort, qui vous permet de définir la profondeur du raisonnement : moins d'effort pour une réponse rapide et économique, plus d'effort pour une analyse précise de problèmes complexes. La version batch est destinée au traitement par lots, privilégiant le volume à la réponse instantanée. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement à l'usage en roubles sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer facilement les réponses, et une API compatible OpenAI permet de changer de modèle en une ligne de code. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites. Idéal pour résoudre des problèmes d'ingénierie ou d'olympiades étape par étape, écrire et refactoriser du code, déboguer des algorithmes, exécuter des calculs par lots ou tester des hypothèses de recherche.Questions fréquentes sur O3 Mini Batch
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel OpenAI avec une fenêtre de contexte de 200 000 jetons : analyse et comparaison de documents, code, analytique, tâches STEM, résumés. La version batch est pratique pour traiter un grand volume de requêtes similaires par lots plutôt qu'une par une.
La limite de sortie est de 100 000 jetons par réponse. Cela suffit pour une analyse technique volumineuse, une documentation détaillée, un grand fragment de code commenté ou un résumé détaillé d'un document chargé sans diviser la tâche.
Le modèle appartient à la série o d'OpenAI et prend en charge le paramètre d'effort : vous définissez vous-même les ressources allouées à la réflexion. Pour les requêtes simples, un effort minimal est préférable ; pour les mathématiques, la logique et l'analyse de code, un effort accru est recommandé.
Oui, selon nos données, l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON sont disponibles. Cela permet d'intégrer le modèle dans des agents et des pipelines où la réponse doit être transmise directement au code, à une base de données ou à un service externe sans analyse manuelle du texte.
En plus du texte, le modèle accepte des documents — ils peuvent être analysés, comparés et résumés. Pour les images, l'audio et la vidéo, BotHub propose des modèles distincts, accessibles dans la même fenêtre ou via l'API unifiée.
Il n'y a pas de mention spécifique sur les langues dans nos données, il est donc préférable de tester le modèle avec vos propres prompts et documents — cela se fait en quelques clics sur BotHub. Le service fonctionne depuis la Russie sans VPN, avec paiement par cartes russes en roubles.