OpenAI: o3 Mini
openai/o3-miniOpenAI o3-mini — это экономичная языковая модель, оптимизированная для задач STEM-рассуждений, особенно эффективная в естественных науках, математике и программировании. Модель поддерживает параметр reasoning_effort, который можно задать как «high», «medium» или «low» для управления временем размышлений модели. По умолчанию используется значение «medium». OpenRouter также предлагает слаг модели openai/o3-mini-high, чтобы по умолчанию установить параметр в «high». Модель имеет три регулируемых уровня усилий при рассуждении и поддерживает ключевые возможности разработчиков, включая вызов функций, структурированные выходные данные и потоковую передачу, однако не включает возможности обработки изображений. Модель демонстрирует значительные улучшения по сравнению со своим предшественником: экспертные тестировщики предпочитают её ответы 56% случаев и отмечают снижение 39% серьёзных ошибок на сложных вопросах. При среднем уровне усилий рассуждения o3-mini соответствует производительности более крупной модели o1 на сложных оценочных тестах, таких как AIME и GPQA, сохраняя при этом меньшую задержку и стоимость.
OpenAI o3-mini — это экономичная языковая модель, оптимизированная для задач STEM-рассуждений, особенно эффективная в естественных науках, математике и программировании.
Модель поддерживает параметр reasoning_effort, который можно задать как «high», «medium» или «low» для управления временем размышлений модели. По умолчанию используется значение «medium». OpenRouter также предлагает слаг модели openai/o3-mini-high, чтобы по умолчанию установить параметр в «high».
Модель имеет три регулируемых уровня усилий при рассуждении и поддерживает ключевые возможности разработчиков, включая вызов функций, структурированные выходные данные и потоковую передачу, однако не включает возможности обработки изображений.
Модель демонстрирует значительные улучшения по сравнению со своим предшественником: экспертные тестировщики предпочитают её ответы 56% случаев и отмечают снижение 39% серьёзных ошибок на сложных вопросах. При среднем уровне усилий рассуждения o3-mini соответствует производительности более крупной модели o1 на сложных оценочных тестах, таких как AIME и GPQA, сохраняя при этом меньшую задержку и стоимость.
Поставщики, endpoint’ы и маршрутизация
Один поставщик может предлагать несколько endpoint-вариантов: стандартный, flex, priority или региональный. Без дополнительных настроек выбирается самый дешёвый доступный endpoint.
1 поставщика · 1 endpoint-вариантов
Красный и жёлтый щиты отмечают предупреждения о данных. Наведите на значок для подробностей. Условия конкретного endpoint могут отличаться от общей политики провайдера.
Цены
Стоимость показана в рублях по текущему курсу пополнения. Итоговая сумма зависит от фактического usage ответа.
Бенчмарки
Результаты стандартизированных оценок. Для индексов, ELO и точности большее значение означает лучший результат.
Параметры и модальности
Поддержка параметров синхронизирована с текущей версией модели.