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OpenAI: o3

openai/o3

टेक्स्टइनपुट: image · text · fileToolsReasoning200K16 अप्रैल 2025 को जोड़ा गया

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OpenAI: o3 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
2,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.02 है।

OpenAI: o3 के बारे में

OpenAI o3, OpenAI का एक टेक्स्ट-केंद्रित मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 16 अप्रैल 2025 को जारी किया था। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और OpenAI इसे विभिन्न क्षेत्रों में एक सर्वांगीण और शक्तिशाली मॉडल बताता है, जिसमें गणित, विज्ञान, कोडिंग और दृश्य तर्क के साथ-साथ तकनीकी लेखन और निर्देश-पालन में विशेष ताकत है। इसका ज्ञान कटऑफ 30 जून 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी बात मॉडल ने प्रशिक्षण के दौरान जो सीखा, उससे बाहर है।

इनपुट की ओर, o3 टेक्स्ट, छवियाँ और फ़ाइलें स्वीकार करता है, जिसका अर्थ है कि आप लिखित निर्देशों के साथ स्क्रीनशॉट, आरेख, चार्ट या दस्तावेज़ को मिलाकर एक प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं। आउटपुट केवल टेक्स्ट है। कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 100,000 टोकन है, इसलिए एक ही अनुरोध में लंबे इनपुट और लंबी जनरेशन दोनों संभव हैं। छवि और फ़ाइल इनपुट का बड़े कॉन्टेक्स्ट के साथ संयोजन इसे उन कार्यों के लिए उपयुक्त बनाता है जहाँ मॉडल को केवल स्मृति पर निर्भर रहने के बजाय उत्तर देने से पहले स्रोत सामग्री पढ़नी होती है।

व्यावहारिक उपयोग इन क्षमताओं से निकलते हैं। कोडिंग कार्य, जिनमें मौजूदा कोड पढ़ना और बदलावों पर तर्क करना शामिल है, स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, वैसे ही गणित और विज्ञान की समस्याएँ जिनके लिए चरण-दर-चरण हल चाहिए। चार्ट, आरेख या स्क्रीनशॉट की व्याख्या जैसे दृश्य तर्क कार्य इसलिए काम करते हैं क्योंकि छवियाँ इनपुट के रूप में स्वीकार की जाती हैं। तकनीकी लेखन और निर्देश-पालन इसे दस्तावेज़ीकरण, संरचित रिपोर्ट और किसी भी ऐसे कार्यभार के लिए उचित विकल्प बनाते हैं जहाँ आउटपुट को सटीक प्रारूप का पालन करना होता है। चूँकि फ़ाइलें सीधे दी जा सकती हैं, लंबे दस्तावेज़ों से सारांश बनाना या निकालना भी संभव है, बिना उन्हें स्वयं सादे टेक्स्ट में पूर्व-संसाधित किए।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/o3" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice और tools। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप max_tokens से आउटपुट की लंबाई नियंत्रित कर सकते हैं, include_reasoning और reasoning से तर्क को सामने लाने के लिए कह सकते हैं, response_format या structured_outputs से प्रतिक्रिया का आकार सीमित कर सकते हैं, seed से रन को अधिक पुनरुत्पादनीय बना सकते हैं, और tools तथा tool_choice के माध्यम से मॉडल को कॉल करने के लिए फ़ंक्शन दे सकते हैं।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधा 30 जून 2024 का ज्ञान कटऑफ है, इसलिए अधिक हाल की घटनाओं के बारे में प्रश्नों को प्रॉम्प्ट में प्रासंगिक सामग्री देकर संभालना होगा, जिसे फ़ाइल और छवि इनपुट सरल बनाते हैं। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपको जनरेट की गई छवियाँ या ऑडियो चाहिए, तो एक अलग मॉडल आवश्यक है। ऐसे कार्यभार के लिए जिन्हें तर्क, छवि इनपुट या 200,000 टोकन कॉन्टेक्स्ट की आवश्यकता नहीं है, एक छोटा टेक्स्ट मॉडल उपयोग करने में अधिक सरल और तेज़ हो सकता है।

OpenAI: o3 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/o3" पर सेट करें।

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": "openai/o3",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,00,000
इनपुट: image, text, file
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: o3: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: o3 API की कीमत कितनी है?: OpenAI: o3 की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: o3 की context window कितनी है?: OpenAI: o3 हर request में 2,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,00,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: o3 क्या कर सकता है?: OpenAI: o3 image, text, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से OpenAI: o3 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/o3" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: o3 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Pareto 26.9, OpenAI: GPT-4.1, Perplexity: Sonar Reasoning Pro। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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