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Oo1 (batch)API

La última y más potente familia de modelos de OpenAI, o1 está diseñada para dedicar más tiempo a pensar antes de responder.

200KVentana de contexto · tokens
$7.5Precio de entrada · por M tokens
$30Precio de salida · por M tokens
OpenAIProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones independientes de referencia para o1 (batch), medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.

Intelligence index23.9
Coding index39.7
GPQA74.7%
MMLU-Pro84.1%
Humanity's Last Exam7%
Long Context Reasoning63.3%
LiveCodeBench67.9%
SciCode35.8%
MATH-50097%
AIME72.3%
IFBench70.3%
τ²-Bench62.6%
Terminal-Bench Hard12.9%
💰 Blended price$26.25 / 1M tokens
📈 Value0.9 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 58%
Puntuaciones más altas que el 42% de los 273 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.56 por 1M de tokens (mediana de 16) — este cuesta $13.13.
Más barato y mejor en este índice: Claude Opus 5 · Claude Opus 5 (batch) · Claude Fable 5 (batch) y 136 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

o1 (batch) es un modelo de IA comercial de OpenAI. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan a diario desde los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es o1 (batch)?

o1 (batch) es un modelo de lenguaje de IA de OpenAI. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 23.9 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es gratuito o1 (batch)?

o1 (batch) no es gratuito: cuesta $7.5 por millón de tokens de entrada y $30 por millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight se pueden auto-alojar sin costo por token.

¿Para qué es bueno o1 (batch)?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 74.7%, MMLU-Pro 84.1%, Humanity's Last Exam 7%, Long Context Reasoning 63.3%, LiveCodeBench 67.9%, SciCode 35.8%, MATH-500 97%, AIME 72.3%, IFBench 70.3%, τ²-Bench 62.6%, Terminal-Bench Hard 12.9%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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