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Oo1API

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
$15Prezzo di input · per M token
$60Prezzo 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 di benchmark indipendenti per o1, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.

Intelligence index15.2
Coding index39.7
GPQA74.7%
MMLU-Pro84.1%
Humanity's Last Exam7%
Long Context Reasoning65%
LiveCodeBench67.9%
MATH-50097%
AIME72.3%
IFBench70.3%
τ²-Bench62.6%
Terminal-Bench Hard12.9%
💰 Blended price$26.25 / 1M tokens
📈 Value0.6 intelligence points per $
vs. modelli misurati quitop 60%
Punteggi superiori a 40% dei 289 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.72 per 1M token (mediana di 24) — questo costa $26.25.
Più economico e migliore su questo indice: Claude Opus 5.5 · Claude Opus 5.5 (batch) · Claude Sonnet 5.5 e 164 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

o1 è un modello AI commerciale di OpenAI. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini prezzi pubblici, pertanto i numeri in questa pagina riflettono il costo attuale per l'utilizzo del modello attraverso la sua API.

Domande frequenti

Che cos'è o1?

o1 è un modello di linguaggio AI di OpenAI. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 15.2 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

o1 è gratuito?

o1 non è gratuito: costa $15 per milione di token di input e $60 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere self-hosted senza costi per token.

A cosa serve o1?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 74.7%, MMLU-Pro 84.1%, Humanity's Last Exam 7%, Long Context Reasoning 65%, LiveCodeBench 67.9%, 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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