OpenAI: o3 contre Pareto 26.9
Un comparatif côte à côte de OpenAI: o3 (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et Pareto 26.9 (8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| OpenAI: o3 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | Unbiased |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) |
| Sortie | 28,00 $US / 1M jetons (≈ 24,93 €) | 26,25 $US / 1M jetons (≈ 23,38 €) |
| Lecture du cache | 1,75 $US / 1M jetons (≈ 1,56 €) | 0,88 $US / 1M jetons (≈ 0,78 €) |
| Recherche web | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 200 000 | 262 144 |
| Sortie max. | 100 000 | 131 072 |
| Entrée | image, text, file | text, image |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 16 avr. 2025 | 13 oct. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: o3 est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- Pareto 26.9 est 6% moins cher sur les tokens de sortie.
- Pareto 26.9 lit 1.3× plus de contexte (262 144 tokens).
- Seul OpenAI: o3 prend en charge la sortie JSON structurée.
- Seul OpenAI: o3 prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,02 $US avec OpenAI: o3 et 0,02 $US avec Pareto 26.9.
En détail
OpenAI : o3 est un modèle texte d'OpenAI, publié le 2025-04-16. Pareto 26.9 est un modèle texte d'Unbiased, publié le 2026-10-13. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de style chat, et les deux acceptent en entrée du texte et des images et renvoient du texte en sortie, donc au niveau de la forme de base de la requête, ils sont interchangeables.
Les différences apparaissent dans le contexte, les modalités et les paramètres. Pareto 26.9 a la fenêtre de contexte la plus grande, à 262144 tokens, tandis que o3 se situe à 200000 tokens. o3 accepte en entrée des fichiers en plus du texte et des images, ce que Pareto 26.9 ne fait pas. Côté paramètres, o3 expose des contrôles de raisonnement (include_reasoning et reasoning) et structured_outputs, et Pareto 26.9 n'expose rien de tout cela. Pareto 26.9 expose à la place temperature et top_p, que o3 ne liste pas. Les deux prennent en charge tools, tool_choice, max_tokens et response_format, donc l'appel de fonctions et la sortie de style JSON sont disponibles des deux côtés. Les champs de tarification pointent dans des directions opposées : o3 est l'option la moins chère en entrée, Pareto 26.9 est l'option la moins chère en sortie. Considérez ces indications comme directionnelles uniquement et consultez le tableau des prix en direct sur cette page pour les chiffres qui s'appliquent à votre mix de trafic.
Pour le choix des tâches, les paramètres de raisonnement et de sortie structurée font de o3 le choix naturel lorsque vous avez besoin que le modèle travaille un problème avant de répondre, ou lorsque vous voulez contraindre la réponse à un schéma via structured_outputs plutôt que d'analyser du texte libre. C'est aussi le choix lorsque votre entrée contient des fichiers, puisque cette modalité n'existe que sur o3. Pareto 26.9 est le choix lorsque le prompt lui même est très volumineux, parce que sa fenêtre de contexte est plus grande, et lorsque vous voulez un contrôle direct de l'échantillonnage via temperature et top_p. Si votre charge de travail est intensive en sortie, Pareto 26.9 est aussi le côté le moins cher en tarification de sortie, ce qui compte d'autant plus que vos complétions sont longues.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. Les deux sont compatibles OpenAI, donc vous pointez votre client existant vers l'URL de base api14, envoyez une requête standard de complétions de chat, et changez uniquement l'identifiant du modèle : "openai/o3" pour o3, "unbiased/pareto-26.9" pour Pareto 26.9. Votre tableau de messages, vos définitions d'outils et votre gestion des réponses restent tels quels. La seule chose à surveiller, ce sont les paramètres : si vous envoyez temperature ou top_p à o3, ou reasoning ou structured_outputs à Pareto 26.9, ces champs ne figurent pas dans la liste prise en charge par ce modèle, donc gardez des ensembles de paramètres par modèle plutôt qu'une charge utile partagée.
Il reste des cas où l'autre modèle gagne. Si vous avez opté pour Pareto 26.9 pour un pipeline à contexte long mais qu'une seule étape nécessite une réponse contrainte à un schéma, o3 est le meilleur choix pour cette étape parce que structured_outputs n'y est listé. Inversement, si vous utilisez o3 pour une tâche qui produit surtout une longue sortie et où aucun raisonnement n'est requis, Pareto 26.9 est le meilleur choix en prix de sortie et vous donne un contrôle de temperature que o3 n'offre pas.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "openai/o3" par "unbiased/pareto-26.9" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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