OpenAI: o3 vs. Pareto 26.9
Ein direkter Vergleich von OpenAI: o3 (7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €)) und Pareto 26.9 (8,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,79 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| OpenAI: o3 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | Unbiased |
| Eingabe | 7,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 6,23 €) | 8,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 7,79 €) |
| Ausgabe | 28,00 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 24,93 €) | 26,25 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 23,38 €) |
| Cache-Lesen | 1,75 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 1,56 €) | 0,88 $ / 1 Mio. Tokens (≈ 0,78 €) |
| Websuche | 35,00 $ / 1.000 Suchen (≈ 31,17 €) | - |
| Kontextfenster | 200.000 | 262.144 |
| Max. Ausgabe | 100.000 | 131.072 |
| Eingabe | image, text, file | text, image |
| Ausgabe | text | text |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 16.04.2025 | 13.10.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- OpenAI: o3 ist bei Eingabe-Tokens 20% günstiger.
- Pareto 26.9 ist bei Ausgabe-Tokens 6% günstiger.
- Pareto 26.9 liest 1.3× mehr Kontext (262.144 Tokens).
- Nur OpenAI: o3 unterstützt strukturierte JSON-Ausgabe.
- Nur OpenAI: o3 unterstützt Steuerung des Reasoning-Aufwands.
- Eine Anfrage mit 1.000 Eingabe- und 500 Ausgabe-Tokens kostet mit OpenAI: o3 0,02 $ und mit Pareto 26.9 0,02 $.
Im Detail
OpenAI: o3 ist ein Textmodell von OpenAI, veröffentlicht am 2025-04-16. Pareto 26.9 ist ein Textmodell von Unbiased, veröffentlicht am 2026-10-13. Beide werden über api14 als Modelle im Chat-Stil bereitgestellt, und beide akzeptieren Text- und Bildeingaben und geben Textausgaben zurück, sodass sie auf der Ebene der grundlegenden Anfrageform austauschbar sind.
Die Unterschiede zeigen sich bei Kontext, Modalitäten und Parametern. Pareto 26.9 hat das größere Kontextfenster mit 262144 Tokens, während o3 bei 200000 Tokens liegt. o3 akzeptiert zusätzlich zu Text und Bild auch Dateieingaben, was Pareto 26.9 nicht bietet. Bei den Parametern stellt o3 Reasoning-Steuerungen (include_reasoning und reasoning) und structured_outputs bereit, und Pareto 26.9 bietet nichts davon. Pareto 26.9 bietet stattdessen temperature und top_p, die o3 nicht auflistet. Beide unterstützen tools, tool_choice, max_tokens und response_format, sodass Funktionsaufrufe und Ausgaben im JSON-Stil auf beiden Seiten verfügbar sind. Die Preisfelder zeigen in entgegengesetzte Richtungen: o3 ist die günstigere Option bei der Eingabe, Pareto 26.9 ist die günstigere Option bei der Ausgabe. Betrachten Sie diese nur als Richtungsangabe und prüfen Sie die aktuelle Preistabelle auf dieser Seite für die Zahlen, die für Ihren Traffic-Mix gelten.
Für die Aufgabenauswahl machen die Reasoning- und Structured-Output-Parameter o3 zur natürlichen Wahl, wenn Sie möchten, dass das Modell ein Problem durcharbeitet, bevor es antwortet, oder wenn Sie die Antwort über structured_outputs an ein Schema binden möchten, statt Freitext zu parsen. Es ist auch die Wahl, wenn Ihre Eingabe Dateien enthält, da diese Modalität nur bei o3 vorhanden ist. Pareto 26.9 ist die Wahl, wenn der Prompt selbst sehr groß ist, weil sein Kontextfenster größer ist, und wenn Sie direkte Kontrolle über das Sampling über temperature und top_p wünschen. Wenn Ihre Arbeitslast ausgabelastig ist, ist Pareto 26.9 auch die günstigere Seite bei der Ausgabepreisgestaltung, was umso wichtiger ist, je länger Ihre Completion-Ausgaben laufen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf die gleiche Weise. Beide sind OpenAI-kompatibel, also richten Sie Ihren vorhandenen Client auf die api14-Basis-URL, senden eine standardmäßige Chat-Completions-Anfrage und ändern nur die Modell-ID: "openai/o3" für o3, "unbiased/pareto-26.9" für Pareto 26.9. Ihr Nachrichten-Array, Ihre Tool-Definitionen und Ihre Antwortverarbeitung bleiben unverändert. Das Einzige, worauf Sie achten müssen, sind die Parameter: Wenn Sie temperature oder top_p an o3 senden oder reasoning oder structured_outputs an Pareto 26.9, sind diese Felder nicht in der unterstützten Liste dieses Modells enthalten, also behalten Sie Parametersätze pro Modell bei statt einer gemeinsamen Nutzlast.
Es gibt weiterhin Fälle, in denen das andere Modell gewinnt. Wenn Sie sich für eine Langkontext-Pipeline auf Pareto 26.9 festgelegt haben, aber ein einzelner Schritt eine schema-gebundene Antwort benötigt, ist o3 die bessere Wahl für diesen Schritt, weil structured_outputs nur dort aufgeführt ist. Umgekehrt, wenn Sie o3 für eine Aufgabe verwenden, die überwiegend aus langen Ausgaben besteht und kein Reasoning erfordert, ist Pareto 26.9 die bessere Wahl beim Ausgabepreis und gibt Ihnen Temperaturkontrolle, die o3 nicht bietet.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "openai/o3" auf "unbiased/pareto-26.9", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "unbiased/pareto-26.9",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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