OpenAI: o3 (batch)

OpenAI o3 (batch) OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे यहाँ मॉडल आईडी openai/o3:batch के तहत पेश किया गया है। यह o3 परिवार से संबंधित है, जिसे OpenAI विभिन्न क्षेत्रों में एक सर्वांगीण और शक्तिशाली मॉडल बताता है, जो गणित, विज्ञान, कोडिंग और दृश्य तर्क कार्यों के लिए एक नया मानक स्थापित करता है, और तकनीकी लेखन तथा निर्देश पालन में भी अच्छा प्रदर्शन करता है। batch संस्करण वही अंतर्निहित मॉडल है जो api14 पर batch शैली के एंडपॉइंट के माध्यम से उपलब्ध कराया गया है, जो इसे ऐसे वर्कलोड के लिए उपयुक्त बनाता है जहाँ आप काम जमा कर सकते हैं और परिणाम एकत्र कर सकते हैं, बजाय इसके कि हर प्रतिक्रिया तुरंत चाहिए हो।

मॉडल इमेज, टेक्स्ट और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका 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। नॉलेज कटऑफ 2024-06-30 है, जो तब मायने रखता है जब आपका कार्य हाल की घटनाओं या नई प्रकाशित सामग्री पर निर्भर करता है। चूँकि यह टेक्स्ट के साथ इमेज और फ़ाइलें भी लेता है, यह मिश्रित इनपुट जैसे किसी दस्तावेज़ के साथ एक प्रश्न, या किसी स्क्रीनशॉट के साथ एक निर्देश पर काम कर सकता है, बिना किसी अलग प्रीप्रोसेसिंग मॉडल के।

ये क्षमताएँ काफी व्यापक व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। तर्क-भारी काम जैसे बहु-चरणीय गणित, वैज्ञानिक समस्या समाधान और कोड जनरेशन या डिबगिंग इसके लिए स्वाभाविक हैं, और आरेख, चार्ट या स्क्रीनशॉट पर दृश्य तर्क भी। तकनीकी लेखन और निर्देश पालन इसे संरचित दस्तावेज़ीकरण, विशिष्टता प्रारूपण और ऐसे कार्यों के लिए उपयोगी बनाते हैं जहाँ आप चाहते हैं कि मॉडल किसी प्रारूप का पालन करे। 200,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट लंबी रिपोर्ट, बड़ी स्रोत फ़ाइलों या बहु-दस्तावेज़ इनपुट में मदद करता है, और 100,000 टोकन की आउटपुट सीमा एक ही कॉल में लंबी जनरेशन का समर्थन करती है।

आप इसे api14 के OpenAI संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी openai/o3:batch 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 मतलब है कि आप तर्क व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं और क्या तर्क दिखाया जाए, max_tokens से आउटपुट लंबाई सीमित कर सकते हैं, response_format और structured_outputs के माध्यम से संरचित या JSON शैली आउटपुट का अनुरोध कर सकते हैं, seed से रन को पुनरुत्पादनीय बना सकते हैं, और tools तथा tool_choice से फ़ंक्शन कॉलिंग परिभाषित कर सकते हैं।

ध्यान देने योग्य एक सीमा 2024-06-30 का नॉलेज कटऑफ है, इसलिए यदि आपके एप्लिकेशन को वर्तमान जानकारी चाहिए तो आपको इसे प्रॉम्प्ट में या tools के माध्यम से देना होगा। यदि आपका कार्य पूरी तरह टेक्स्ट आधारित है और तर्क, इमेज या फ़ाइल इनपुट से लाभ नहीं उठाता, तो कोई हल्का टेक्स्ट मॉडल बेहतर विकल्प हो सकता है।