OpenAI

Oo3 Mini HighAPI

OpenAI o3-mini-high est le même modèle que o3-mini avec reasoning_effort réglé sur high.

Fenêtre de contexte
200K
tokens
Prix d'entrée
$1.1
par M tokens
Prix de sortie
$4.4
par M tokens
Fournisseur
OpenAI

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour o3 Mini High, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : high.

Intelligence index15.6
Coding index16.3
GPQA77.3%
MMLU-Pro80.2%
Humanity's Last Exam12.3%
Long Context Reasoning39.3%
LiveCodeBench73.4%
SciCode39.8%
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
📈 Value8.1 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

o3 Mini High est un modèle d'IA commercial d'OpenAI. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés chaque heure à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que o3 Mini High ?

o3 Mini High est un modèle de langage IA de OpenAI. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 15.6 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

o3 Mini High est-il gratuit ?

o3 Mini High n'est pas gratuit : il coûte 1,1 $ par million de tokens d'entrée et 4,4 $ par million de tokens de sortie. Des alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert o3 Mini High ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 77.3%, MMLU-Pro 80.2%, Humanity's Last Exam 12.3%, Long Context Reasoning 39.3%, LiveCodeBench 73.4%, SciCode 39.8%, 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

Modèles associés

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