OpenAI: o3 Mini (batch)

OpenAI o3 Mini (batch) est un modèle de texte d'OpenAI, publié par le fournisseur le 31 janvier 2025. C'est un modèle axé sur le raisonnement, économique et optimisé pour les tâches STEM, avec une force particulière en science, mathématiques et codage. L'étiquette batch indique comment le modèle est servi via api14 plutôt qu'un niveau de capacité distinct, donc vous pouvez vous attendre au même comportement de base que o3 Mini tout en soumettant le travail en batch.

Le modèle accepte des entrées texte et fichier et renvoie uniquement du texte. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 200 000 tokens et d'une sortie maximale de 100 000 tokens, ce qui laisse une marge considérable pour de longues entrées et de longues réponses générées dans la même requête. Sa date de coupure des connaissances est le 31 octobre 2023, donc tout ce qui suit cette date doit provenir de votre prompt ou des outils que vous attachez.

Parce qu'il est ajusté pour le raisonnement STEM, les usages naturels incluent la résolution de problèmes mathématiques, l'analyse scientifique étape par étape et la génération ou le débogage de code. L'entrée de fichier le rend utile pour travailler sur des documents, par exemple extraire des données structurées d'une spécification ou répondre à des questions sur un article. Le paramètre reasoning vous permet d'échanger la profondeur du raisonnement interne contre la latence, et include_reasoning expose ce raisonnement dans la réponse lorsque vous souhaitez l'inspecter. L'appel d'outils étend cela à la récupération, aux calculatrices ou à l'exécution de code, et les sorties structurées plus response_format aident lorsqu'un système en aval a besoin de résultats JSON prévisibles.

Vous l'appelez via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'id de modèle "openai/o3-mini:batch". Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice et tools. Définir un seed vous donne un échantillonnage plus reproductible, max_tokens plafonne la sortie générée, et tools avec tool_choice contrôlent si et comment le modèle appelle les fonctions que vous définissez. Aucun autre paramètre ne doit être supposé fonctionner avec ce modèle.

Une contrainte à noter est la date de coupure des connaissances du 31 octobre 2023, donc les tâches qui dépendent d'événements récents nécessitent un contexte frais fourni dans la requête. Si votre charge de travail est purement conversationnelle ou n'implique pas d'étapes de raisonnement lourdes, un modèle de texte généraliste peut être plus simple et plus rapide. Si vous avez besoin d'un raisonnement STEM solide sur de grandes entrées avec utilisation d'outils, o3 Mini (batch) est un choix par défaut raisonnable à évaluer en premier.