OpenAI: o3 contro Pareto 26.9
Un confronto fianco a fianco tra OpenAI: o3 (7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €)) e Pareto 26.9 (8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| OpenAI: o3 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | Unbiased |
| Ingresso | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) |
| Uscita | 28,00 USD / 1M token (≈ 24,93 €) | 26,25 USD / 1M token (≈ 23,38 €) |
| Lettura cache | 1,75 USD / 1M token (≈ 1,56 €) | 0,88 USD / 1M token (≈ 0,78 €) |
| Ricerca web | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) | - |
| Finestra di contesto | 200.000 | 262.144 |
| Output massimo | 100.000 | 131.072 |
| Ingresso | image, text, file | text, image |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 16 apr 2025 | 13 ott 2026 |
Differenze principali
- OpenAI: o3 costa il 20% in meno sui token di input.
- Pareto 26.9 costa il 6% in meno sui token di output.
- Pareto 26.9 legge 1.3× più contesto (262.144 token).
- Solo OpenAI: o3 supporta output JSON strutturato.
- Solo OpenAI: o3 supporta controllo del livello di ragionamento.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,02 USD con OpenAI: o3 e 0,02 USD con Pareto 26.9.
Nel dettaglio
OpenAI: o3 è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 2025-04-16. Pareto 26.9 è un modello testuale di Unbiased, rilasciato il 2026-10-13. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli in stile chat, ed entrambi accettano input testuale e immagini e restituiscono output testuale, quindi a livello di struttura base della richiesta sono intercambiabili.
Le differenze emergono nel contesto, nelle modalità e nei parametri. Pareto 26.9 ha la finestra di contesto più ampia, con 262144 token, mentre o3 si ferma a 200000 token. o3 accetta input di file oltre a testo e immagini, cosa che Pareto 26.9 non fa. Sui parametri, o3 espone i controlli di reasoning (include_reasoning e reasoning) e structured_outputs, mentre Pareto 26.9 non espone nessuno di questi. Pareto 26.9 espone invece temperature e top_p, che o3 non elenca. Entrambi supportano tools, tool_choice, max_tokens e response_format, quindi il function calling e l'output in stile JSON sono disponibili su entrambi i lati. I campi di prezzo puntano in direzioni opposte: o3 è l'opzione più economica sull'input, Pareto 26.9 è l'opzione più economica sull'output. Considerali solo indicativi e controlla la tabella dei prezzi aggiornata su questa pagina per i numeri che si applicano al tuo mix di traffico.
Per la scelta del task, i parametri di reasoning e structured output rendono o3 la scelta naturale quando hai bisogno che il modello elabori un problema prima di rispondere, o quando vuoi vincolare la risposta a uno schema tramite structured_outputs invece di analizzare testo libero. È anche la scelta quando il tuo input include file, dato che quella modalità è solo su o3. Pareto 26.9 è la scelta quando il prompt stesso è molto grande, perché la sua finestra di contesto è più ampia, e quando vuoi il controllo diretto del campionamento tramite temperature e top_p. Se il tuo carico di lavoro è pesante sull'output, Pareto 26.9 è anche il lato più economico sul prezzo di output, il che conta tanto più quanto più lunghe sono le tue completions.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo. Entrambi sono compatibili con OpenAI, quindi punti il tuo client esistente all'URL base di api14, invii una richiesta standard di chat completions e cambi solo l'id del modello: "openai/o3" per o3, "unbiased/pareto-26.9" per Pareto 26.9. Il tuo array di messaggi, le definizioni dei tool e la gestione delle risposte restano come sono. L'unica cosa a cui fare attenzione sono i parametri: se invii temperature o top_p a o3, o reasoning o structured_outputs a Pareto 26.9, quei campi non sono nella lista supportata di quel modello, quindi mantieni set di parametri per modello invece di un unico payload condiviso.
Ci sono ancora casi in cui vince l'altro modello. Se hai scelto Pareto 26.9 per una pipeline a contesto lungo ma un singolo step richiede una risposta vincolata a uno schema, o3 è la scelta migliore per quello step perché structured_outputs è elencato solo lì. Al contrario, se stai usando o3 per un task che è per lo più output lungo e non richiede reasoning, Pareto 26.9 è la scelta migliore sul prezzo di output e ti dà un controllo della temperature che o3 non ha.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "openai/o3" a "unbiased/pareto-26.9", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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": "unbiased/pareto-26.9",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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