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Oo3 Mini HighAPI

OpenAI o3-mini-high es el mismo modelo que o3-mini con reasoning_effort configurado en alto.

200KVentana de contexto · tokens
$1.1Precio de entrada · por M tokens
$4.4Precio 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 de referencia independientes para o3 Mini High, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: 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. modelos medidos aquítop 71%
Puntuaciones más altas que el 29% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $0.41 por 1M de tokens (mediana de 46) — este cuesta $1.93.
Más barato y mejor en este índice: MiMo-V2.6-Pro · GLM 5.3 · GLM 5.3 (batch) y 119 más
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

o3 Mini High es un modelo de IA comercial de OpenAI. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente a partir de 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 o3 Mini High?

o3 Mini High es un modelo de lenguaje de IA de OpenAI. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 11 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es o3 Mini High gratuito?

o3 Mini High no es gratuito: cuesta $1.1 por cada millón de tokens de entrada y $4.4 por cada millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight pueden ser autoalojadas sin costo por token.

¿Para qué es bueno o3 Mini High?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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