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OpenAI: o3 Mini High

openai/o3-mini-high

टेक्स्टइनपुट: text · fileToolsReasoning200K12 फ़र॰ 2025 को जोड़ा गया

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OpenAI: o3 Mini High एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 144% 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।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.01 है।

OpenAI: o3 Mini High के बारे में

OpenAI o3 Mini High, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है। यह o3-mini के समान ही अंतर्निहित मॉडल है, जिसमें reasoning_effort पैरामीटर प्रभावी रूप से high पर पिन किया गया है, इसलिए आपको मॉडल के तर्क व्यवहार का सबसे विचारशील संस्करण मिलता है, न कि कोई अलग आर्किटेक्चर। OpenAI, o3-mini को STEM तर्क के लिए अनुकूलित एक लागत-कुशल भाषा मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है, और यह high-effort वेरिएंट उन कार्यों के लिए लक्षित है जहां अतिरिक्त तर्क गहराई विलंबता से अधिक मायने रखती है।

मॉडल टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन है और यह अधिकतम 100,000 आउटपुट टोकन उत्पन्न कर सकता है, इसलिए लंबे इनपुट और लंबे संरचित उत्तर दोनों एक ही अनुरोध में व्यवहार्य हैं। इसका नॉलेज कटऑफ 31 अक्टूबर 2023 है। तर्क मॉडल के व्यवहार का एक प्राथमिक हिस्सा है, कोई अतिरिक्त जोड़ नहीं, जो इसकी ताकत और इसके लिए कॉल कॉन्फ़िगर करने के तरीके दोनों को आकार देता है।

ये क्षमताएं काफी विशिष्ट उपयोग मामलों की ओर संकेत करती हैं। विज्ञान और गणित की समस्याएं, जिनमें बहु-चरणीय व्युत्पत्तियां और मात्रात्मक विश्लेषण शामिल हैं, मॉडल के STEM फोकस को देखते हुए सबसे स्पष्ट उपयुक्तता हैं। फ़ाइल इनपुट, एक बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो और संरचित आउटपुट का संयोजन इसे तकनीकी दस्तावेजों से जानकारी निकालने और उन पर तर्क करने, कोड या विशिष्टताओं की शुद्धता की समीक्षा करने, और डाउनस्ट्रीम सिस्टम द्वारा उपभोग किए जा सकने वाले schema-constrained JSON उत्पन्न करने जैसे कार्यों के लिए उचित बनाता है। टूल कॉलिंग इसे उन वर्कफ़्लो तक विस्तारित करती है जहां मॉडल को तर्क की एक लंबी श्रृंखला के हिस्से के रूप में फ़ंक्शन या बाहरी सेवाओं को आमंत्रित करने की आवश्यकता होती है। चूंकि आप तर्क आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं, यह उन मामलों के लिए भी उपयुक्त है जहां अंतिम उत्तर के साथ-साथ मॉडल की सोच का एक ऑडिट-योग्य ट्रेस उपयोगी होता है।

api14 के माध्यम से आप OpenAI-compatible API का उपयोग करते हुए मॉडल आईडी "openai/o3-mini-high" के साथ इसे कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice और tools। व्यवहार में इसका अर्थ है कि आप आउटपुट टोकन बजट निर्धारित कर सकते हैं, नियंत्रित कर सकते हैं कि तर्क सामग्री लौटाई जाए या नहीं, तर्क व्यवहार को दिशा दे सकते हैं, JSON या schema-अनुरूप प्रतिक्रियाओं का अनुरोध कर सकते हैं, पुनरुत्पादनशीलता के लिए एक seed तय कर सकते हैं, और चुनी गई tool_choice नीति के साथ टूल संलग्न कर सकते हैं।

मुख्य बात जिस पर विचार करना है वह यह है कि यह जानबूझकर लागत-कुशल मॉडल श्रृंखला का high-effort कॉन्फ़िगरेशन है, कोई फ्रंटियर मॉडल नहीं, और यदि आप इस वेरिएंट का इच्छित व्यवहार चाहते हैं तो यहां तर्क प्रयास को कम नहीं किया जाता। 31 अक्टूबर 2023 का नॉलेज कटऑफ का अर्थ है कि उस तिथि के बाद की कोई भी चीज़ आपके प्रॉम्प्ट, फ़ाइलों या टूल से आनी चाहिए। यदि कोई कार्य गहन STEM तर्क पर निर्भर नहीं करता है, तो हल्का मॉडल अधिक समझदारी भरा डिफ़ॉल्ट हो सकता है।

OpenAI: o3 Mini High 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-mini-high" 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-mini-high",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetools

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,00,000
इनपुट: text, file
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2023-10-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: o3 Mini High: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: o3 Mini High API की कीमत कितनी है?: OpenAI: o3 Mini High की कीमत इनपुट $3.85 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: o3 Mini High की context window कितनी है?: OpenAI: o3 Mini High 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 Mini High क्या कर सकता है?: OpenAI: o3 Mini High 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 Mini High कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/o3-mini-high" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: o3 Mini High के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: o4 Mini High, OpenAI: o4 Mini, OpenAI: o3 Mini। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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