OpenAI: o3 Mini (batch)

OpenAI o3 Mini (batch) es un modelo de texto de OpenAI, publicado por el proveedor el 31 de enero de 2025. Es un modelo enfocado en razonamiento, rentable y optimizado para tareas STEM, con especial fortaleza en ciencia, matemáticas y programación. La etiqueta batch indica cómo se sirve el modelo a través de api14 en lugar de ser un nivel de capacidad separado, por lo que puedes esperar el mismo comportamiento central que o3 Mini mientras envías trabajo en lote.

El modelo acepta entradas de texto y archivos y devuelve solo texto. Tiene una ventana de contexto de 200.000 tokens y una salida máxima de 100.000 tokens, lo que deja un margen considerable para entradas largas y respuestas generadas largas en la misma solicitud. Su fecha de corte de conocimiento es el 31 de octubre de 2023, por lo que cualquier cosa posterior a esa fecha tiene que provenir de tu prompt o de las herramientas que adjuntes.

Debido a que está ajustado para razonamiento STEM, los usos naturales incluyen resolución de problemas matemáticos, análisis científico paso a paso y generación o depuración de código. La entrada de archivos lo hace útil para trabajar sobre documentos, por ejemplo extrayendo datos estructurados de una especificación o respondiendo preguntas sobre un artículo. El parámetro reasoning te permite intercambiar profundidad de razonamiento interno por latencia, e include_reasoning expone ese razonamiento en la respuesta cuando quieres inspeccionarlo. El llamamiento a herramientas extiende esto a recuperación, calculadoras o ejecución de código, y las salidas estructuradas más response_format ayudan cuando un sistema posterior necesita resultados con forma JSON predecible.

Lo llamas a través de la API compatible con OpenAI de api14 usando el id de modelo "openai/o3-mini:batch". Los parámetros de solicitud admitidos son include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice y tools. Establecer una seed te da un muestreo más reproducible, max_tokens limita la salida generada, y tools con tool_choice controlan si el modelo llama a funciones que defines y cómo lo hace. No se debe asumir que ningún otro parámetro funcione con este modelo.

Una restricción que vale la pena señalar es la fecha de corte de conocimiento del 31 de octubre de 2023, por lo que las tareas que dependen de eventos recientes necesitan contexto fresco proporcionado en la solicitud. Si tu carga de trabajo es puramente conversacional o no implica pasos con mucho razonamiento, un modelo de texto de propósito general puede ser más simple y rápido. Si realmente necesitas un razonamiento STEM sólido sobre entradas grandes con uso de herramientas, o3 Mini (batch) es un valor predeterminado razonable para evaluar primero.