OpenAI: o3 Pro

OpenAI o3 Pro, OpenAI से एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 10 जून 2025 को o-series के हिस्से के रूप में जारी किया गया था। o-series के मॉडल्स को रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के साथ ट्रेन किया जाता है ताकि वे जवाब देने से पहले सोचें और जटिल तर्क करें। उस परिवार में, o3-pro अधिक कंप्यूट का उपयोग करके और गहराई से सोचकर लगातार मजबूत जवाब देता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और उन कार्यभारों के लिए लक्षित है जहां गति से अधिक तर्क की गुणवत्ता मायने रखती है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट, फाइलें और इमेज स्वीकार करता है, और यह केवल टेक्स्ट लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 200,000 टोकन है और यह एक ही प्रतिक्रिया में अधिकतम 100,000 आउटपुट टोकन उत्पन्न कर सकता है। इसका नॉलेज कटऑफ 30 जून 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी बात उससे बाहर है जो उसने ट्रेनिंग के दौरान सीखा। चूंकि इमेज और फाइलें टेक्स्ट के साथ पास की जा सकती हैं, मॉडल केवल सादे प्रॉम्प्ट के बजाय मिश्रित सामग्री पर तर्क कर सकता है।

ये क्षमताएं उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। लंबे दस्तावेज, जैसे विशिष्टताएं, अनुबंध या शोध पत्र, 200,000 टोकन विंडो के भीतर आराम से फिट हो जाते हैं, और फाइलों को टेक्स्ट के रूप में पेस्ट करने के बजाय सीधे आपूर्ति की जा सकती है। इमेज इनपुट इसे उन कार्यों के लिए उपयोगी बनाता है जो एक दृश्य को लिखित प्रश्न के साथ जोड़ते हैं, उदाहरण के लिए निर्देशों के साथ एक आरेख, चार्ट या स्क्रीनशॉट की व्याख्या करना। तर्क की ट्रेनिंग और बड़ा कंप्यूट बजट बहु-चरणीय समस्याओं के लिए उपयुक्त है: एक कोडबेस का विश्लेषण करना, किसी गणितीय या तार्किक तर्क पर काम करना, या एक विस्तृत योजना तैयार करना जिसे कई बाधाओं में एक साथ बना रहना है। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और टूल कॉलिंग भी इसे एजेंट-शैली के वर्कफ़्लो के लिए उचित बनाते हैं जहां मॉडल को तय करना होता है कि आगे क्या करना है।

आप o3-pro को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/o3-pro" का उपयोग करके कॉल करते हैं। यह जिन रिक्वेस्ट पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice और tools। व्यवहार में इसका मतलब है कि आप max_tokens के साथ प्रतिक्रिया की लंबाई सीमित कर सकते हैं, reasoning के साथ नियंत्रित कर सकते हैं कि कितना तर्क प्रयास लागू किया जाए और include_reasoning के साथ उस तर्क का निरीक्षण कर सकते हैं, response_format या structured_outputs के साथ उत्तर को सीमित कर सकते हैं, seed के साथ रन को अधिक प्रतिलिपि-योग्य बना सकते हैं, और tools तथा tool_choice के माध्यम से मॉडल को कॉल करने के लिए फंक्शन दे सकते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का पालन करता है, मौजूदा क्लाइंट और SDK आम तौर पर केवल मॉडल आईडी बदलने के साथ काम करते हैं।

मुख्य समझौते आउटपुट की ऊपरी सीमा और नॉलेज कटऑफ हैं। प्रतिक्रियाएं 100,000 टोकन तक सीमित हैं, इसलिए बहुत बड़े जनरेशन को चरणों में विभाजित या स्ट्रीम करने की आवश्यकता होती है, और 30 जून 2024 के बाद की घटनाओं के बारे में प्रश्न मॉडल की ट्रेनिंग के बजाय प्रॉम्प्ट में आपके द्वारा दी गई जानकारी पर निर्भर करते हैं। भारी तर्क का यह भी मतलब है कि जब विलंबता या थ्रूपुट प्राथमिकता हो तो यह वह मॉडल नहीं है जिसे चुनना चाहिए; o-series या सामान्य टेक्स्ट लाइनअप में सरल या हल्के मॉडल आम तौर पर सीधे जनरेशन, वर्गीकरण या उच्च-मात्रा चैट के लिए बेहतर फिट होते हैं। o3-pro तब चुनें जब कार्य को वास्तव में लंबे या मिश्रित इनपुट पर गहरे, बहु-चरणीय तर्क की आवश्यकता हो, और जब ऐसा न हो तो कुछ तेज़ चुनें।