OpenAI: o3 Pro

OpenAI o3 Pro adalah model teks dari OpenAI, dirilis pada 10 Juni 2025 sebagai bagian dari seri o. Model seri o dilatih dengan pembelajaran penguatan untuk berpikir sebelum menjawab dan melakukan penalaran kompleks. Dalam keluarga tersebut, o3-pro menggunakan lebih banyak komputasi untuk berpikir lebih keras dan memberikan jawaban yang secara konsisten lebih kuat. Model ini berada di kategori teks dan ditujukan untuk beban kerja di mana kualitas penalaran lebih penting daripada kecepatan.

Model ini menerima teks, file, dan gambar sebagai input, dan hanya mengembalikan teks. Model ini memiliki jendela konteks 200.000 token dan dapat menghasilkan hingga 100.000 token output dalam satu respons. Batas pengetahuan (knowledge cutoff) nya adalah 30 Juni 2024, jadi apa pun setelah tanggal itu berada di luar apa yang dipelajarinya selama pelatihan. Karena gambar dan file dapat diberikan bersama teks, model ini dapat menalar atas materi campuran, bukan hanya prompt biasa.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Dokumen panjang, seperti spesifikasi, kontrak, atau makalah penelitian, muat dengan nyaman di dalam jendela 200.000 token, dan file dapat diberikan langsung alih-alih ditempel sebagai teks. Input gambar membuatnya dapat digunakan untuk tugas yang menggabungkan visual dengan pertanyaan tertulis, misalnya menafsirkan diagram, bagan, atau tangkapan layar bersama instruksi. Pelatihan penalaran dan anggaran komputasi yang lebih besar cocok untuk masalah multi-langkah: menganalisis basis kode, mengerjakan argumen matematis atau logis, atau menghasilkan rencana terperinci yang harus tetap konsisten di banyak batasan. Structured outputs dan tool calling juga membuatnya cukup cocok untuk alur kerja bergaya agen di mana model harus memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Anda memanggil o3-pro melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "openai/o3-pro". Parameter permintaan yang didukungnya adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, dan tools. Dalam praktiknya, ini berarti Anda dapat membatasi panjang respons dengan max_tokens, mengontrol seberapa besar upaya penalaran yang diterapkan dengan reasoning dan memeriksa penalaran tersebut dengan include_reasoning, membatasi balasan dengan response_format atau structured_outputs, membuat eksekusi lebih dapat direproduksi dengan seed, dan memberi model fungsi untuk dipanggil melalui tools dan tool_choice. Karena antarmukanya mengikuti format OpenAI, klien dan SDK yang ada umumnya berfungsi hanya dengan mengganti model id.

Trade-off utamanya adalah batas output dan batas pengetahuan. Respons dibatasi pada 100.000 token, jadi generasi yang sangat besar perlu dipecah atau dialirkan secara bertahap, dan pertanyaan tentang peristiwa setelah 30 Juni 2024 bergantung pada informasi yang Anda berikan dalam prompt, bukan pada pelatihan model. Penalaran yang lebih berat juga berarti ini bukan model yang tepat ketika latensi atau throughput menjadi prioritas; model yang lebih sederhana atau lebih ringan di seri o atau jajaran teks umum biasanya lebih cocok untuk generasi sederhana, klasifikasi, atau obrolan bervolume tinggi. Pilih o3-pro ketika tugas benar-benar membutuhkan penalaran mendalam multi-langkah atas input yang panjang atau campuran, dan pilih sesuatu yang lebih cepat ketika tidak membutuhkannya.