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Oo1 (batch)API

L'ultima e più potente famiglia di modelli di OpenAI, o1 è progettata per trascorrere più tempo a pensare prima di rispondere.

200KFinestra di contesto · token
$7.5Prezzo di input · per M token
$30Prezzo di output · per M token
OpenAIFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi benchmark indipendenti per o1 (batch), misurati da Artificial Analysis. Più alto è meglio.

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. modelli misurati quitop 58%
Punteggi superiori a 42% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.56 per 1M token (mediana di 16) — questo costa $13.13.
Più economico e migliore su questo indice: Claude Opus 5 · Claude Opus 5 (batch) · Claude Fable 5 (batch) e 136 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

o1 (batch) è un modello AI commerciale di OpenAI. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Cos'è o1 (batch)?

o1 (batch) è un modello di linguaggio AI di OpenAI. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 23.9 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

o1 (batch) è gratuito?

o1 (batch) non è gratuito: costa $7.5 per milione di token in input e $30 per milione di token in output. Alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

In cosa è bravo o1 (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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