o3

200k context

ПровайдерOpenai

o3 — текстовая модель-модель от Openai.

function_callingreasoningstreamingvision

Попробуйте прямо здесь

o3 Открыть в Playground

Что умеет o3

Function Calling
Reasoning
Streaming
Vision

Стоимость

за 1М cache read

140 ₽

за 1М input

560 ₽

за 1М output

2 240 ₽

web_search

2.8 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст

200,000

токенов

Output

100,000

токенов

Vendor

openai

Modality

text

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание

max_completion_tokensreq

integer

min: 1 · max: 100000

16384

Включает reasoning_tokens. Ставьте с запасом.

reasoning_effort

enum

minimal, low, medium, high

medium

Управление глубиной reasoning перед ответом. minimal — почти без, high — глубокое обдумывание (медленнее, дороже). У o-series влияет на качество и стоимость.

response_format

object

—

—

{type:"json_object"} или {type:"json_schema",...}.

tools

array

—

—

Function/tool definitions (только o3/o4-mini).

tool_choice

object

—

—

parallel_tool_calls

boolean

—

true

seed

integer

—

—

service_tier

enum

auto, default, flex, priority

auto

store

boolean

—

false

metadata

object

—

—

safety_identifier

string

max: 64

—

stream

boolean

—

false

messagesreq

array

—

—

Массив сообщений диалога: [{role: "system"|"user"|"assistant"|"developer"|"tool", content: string|array}]. content может быть multimodal — массив частей {type: "text"|"image_url"|"input_audio"|...}.

1 пример

Примеры

[
  {
    "role": "system",
    "content": "You are a helpful assistant."
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "Привет!"
  }
]

web_search_options

object

—

—

Конфигурация built-in web search tool. {search_context_size: "low"|"medium"|"high", user_location: {...}}.

prompt_cache_key

string

—

—

Опциональный cache key для prompt caching. Помогает OpenAI идентифицировать схожие запросы и обеспечивает cache hit-ы.

Пример кода

o3_example.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

# ── С веб-поиском ──
resp = client.responses.create(
    model="o3",
    input="Что нового в AI сегодня?",
    tools=[{"type": "web_search"}],
)
print(resp.output_text)

Полная документация модели