OpenAI

Oo1API

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

Finestra di contesto
200K
token
Prezzo di input
$15
per M token
Prezzo di output
$60
per M token
Fornitore
OpenAI

I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista 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 index23.4
Coding index39.7
GPQA74.7%
MMLU-Pro84.1%
Humanity's Last Exam7.7%
Long Context Reasoning59.3%
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 54%
Punteggi superiori a 46% dei 239 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.31 per 1M token (mediana di 13) — questo costa $26.25.
Più economico e migliore su questo indice: Claude Opus 5 (Fast) · Claude Opus 5 · Claude Fable 5 e 118 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

o1 è un modello AI commerciale di OpenAI. Le specifiche sottostanti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati ogni ora dai prezzi pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite 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 23.4 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 a peso aperto possono essere ospitate autonomamente 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 7.7%, Long Context Reasoning 59.3%, 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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