OpenAI: o3 Pro

OpenAI o3 Pro è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 10 giugno 2025 come parte della serie o. I modelli della serie o sono addestrati con apprendimento per rinforzo per pensare prima di rispondere ed eseguire ragionamenti complessi. All'interno di questa famiglia, o3-pro utilizza più calcolo per pensare più a fondo e fornire risposte costantemente più solide. Si colloca nella categoria testuale ed è pensato per carichi di lavoro in cui la qualità del ragionamento conta più della velocità.

Il modello accetta testo, file e immagini come input e restituisce solo testo. Ha una finestra di contesto di 200.000 token e può produrre fino a 100.000 token di output in una singola risposta. Il suo knowledge cutoff è il 30 giugno 2024, quindi qualsiasi cosa successiva a tale data è al di fuori di ciò che ha appreso durante l'addestramento. Poiché immagini e file possono essere passati insieme al testo, il modello può ragionare su materiale misto anziché su semplici prompt.

Queste capacità indicano un insieme di utilizzi piuttosto specifico. Documenti lunghi, come specifiche, contratti o articoli di ricerca, rientrano comodamente nella finestra di 200.000 token, e i file possono essere forniti direttamente invece di essere incollati come testo. L'input di immagini lo rende utilizzabile per attività che combinano un elemento visivo con una domanda scritta, per esempio interpretare un diagramma, un grafico o uno screenshot insieme a delle istruzioni. L'addestramento al ragionamento e il budget di calcolo maggiore si adattano a problemi multi-step: analizzare una base di codice, sviluppare un argomento matematico o logico, o produrre un piano dettagliato che deve reggere su molti vincoli. Gli output strutturati e il tool calling lo rendono inoltre adatto a flussi di lavoro in stile agente, in cui il modello deve decidere cosa fare dopo.

Puoi chiamare o3-pro tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id del modello "openai/o3-pro". I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice e tools. In pratica questo significa che puoi limitare la lunghezza della risposta con max_tokens, controllare quanto sforzo di ragionamento viene applicato con reasoning e ispezionare tale ragionamento con include_reasoning, vincolare la risposta con response_format o structured_outputs, rendere le esecuzioni più riproducibili con seed, e fornire al modello funzioni da chiamare tramite tools e tool_choice. Poiché l'interfaccia segue il formato OpenAI, i client e gli SDK esistenti in genere funzionano cambiando solo l'id del modello.

I principali compromessi sono il tetto di output e il knowledge cutoff. Le risposte sono limitate a 100.000 token, quindi generazioni molto grandi devono essere suddivise o trasmesse in streaming a fasi, e le domande su eventi successivi al 30 giugno 2024 dipendono dalle informazioni che fornisci nel prompt anziché dall'addestramento del modello. Il ragionamento più pesante significa anche che questo non è il modello da scegliere quando la latenza o la produttività sono la priorità; modelli più semplici o più leggeri della serie o o della linea testuale generale sono di solito più adatti per generazione semplice, classificazione o chat ad alto volume. Scegli o3-pro quando l'attività richiede davvero un ragionamento profondo e multi-step su input lunghi o misti, e qualcosa di più veloce quando non è così.