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Oo3 Mini HighAPI

OpenAI o3-mini-high ist dasselbe Modell wie o3-mini mit reasoning_effort auf hoch eingestellt.

200KKontextfenster · Tokens
$1.1Eingabepreis · pro M Tokens
$4.4Ausgabepreis · pro M Tokens
OpenAIAnbieter

Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für o3 Mini High, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: high.

Intelligence index11
Coding index16.3
GPQA77.3%
MMLU-Pro80.2%
Humanity's Last Exam12%
Long Context Reasoning43%
LiveCodeBench73.4%
SciCode42.8%
MATH-50098.5%
AIME86%
IFBench67.1%
τ²-Bench31.3%
τ-Bench Banking5.2%
Terminal-Bench4.5%
Terminal-Bench Hard6.1%
💰 Blended price$1.925 / 1M tokens
📈 Value5.7 intelligence points per $
vs. Modelle, die hier gemessen werdenoberste 71%
Scores höher als 29% der 289 Modelle, die von Artificial Analysis gemessen und hier verfolgt werden.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.41 pro 1M Tokens (Median von 46) — dieses kostet $1.93.
Günstiger und besser in diesem Index: MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 (batch) · GLM 5.3 Flash und 117 mehr
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

o3 Mini High ist ein kommerzielles KI-Modell von OpenAI. Die unten stehenden Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich anhand der öffentlichen Listenpreise aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist o3 Mini High?

o3 Mini High ist ein KI-Sprachmodell von OpenAI. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 11 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist o3 Mini High kostenlos?

o3 Mini High ist nicht kostenlos: Es kostet 1,1 $ pro Million Eingabetokens und 4,4 $ pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Wofür ist o3 Mini High gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 77.3%, MMLU-Pro 80.2%, Humanity's Last Exam 12%, Long Context Reasoning 43%, LiveCodeBench 73.4%, SciCode 42.8%, MATH-500 98.5%, AIME 86%, IFBench 67.1%, τ²-Bench 31.3%, τ-Bench Banking 5.2%, Terminal-Bench 4.5%, Terminal-Bench Hard 6.1%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

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