OpenAI: o3 대 Pareto 26.9
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 OpenAI: o3(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) Pareto 26.9(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| OpenAI: o3 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | Unbiased |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) |
| 출력 | US$28.00 / 100만 토큰 (≈ ₩37,735) | US$26.25 / 100만 토큰 (≈ ₩35,377) |
| 캐시 읽기 | US$1.75 / 100만 토큰 (≈ ₩2,358) | US$0.88 / 100만 토큰 (≈ ₩1,179) |
| 웹 검색 | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 200,000 | 262,144 |
| 최대 출력 | 100,000 | 131,072 |
| 입력 | image, text, file | text, image |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2025. 4. 16. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- OpenAI: o3의 입력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- Pareto 26.9의 출력 토큰 가격이 6% 더 저렴합니다.
- Pareto 26.9는(은) 1.3배 더 긴 컨텍스트(262,144 토큰)를 읽습니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) OpenAI: o3만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) OpenAI: o3만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 OpenAI: o3에서 US$0.02, Pareto 26.9에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
OpenAI의 o3는 2025-04-16에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. Unbiased의 Pareto 26.9는 2026-10-13에 출시된 텍스트 모델입니다. 두 모델 모두 api14를 통해 채팅 스타일 모델로 제공되며, 텍스트와 이미지 입력을 받고 텍스트 출력을 반환하므로 기본적인 요청 구조 수준에서는 상호 교환 가능합니다.
차이점은 컨텍스트, 모달리티 및 파라미터에서 나타납니다. Pareto 26.9는 262144 토큰으로 더 큰 컨텍스트 창을 가지고 있는 반면, o3는 200000 토큰입니다. o3는 텍스트와 이미지 외에 파일 입력을 지원하지만, Pareto 26.9는 지원하지 않습니다. 파라미터 측면에서 o3는 reasoning controls (include_reasoning 및 reasoning)와 structured_outputs를 노출하며, Pareto 26.9는 이 중 어느 것도 노출하지 않습니다. 대신 Pareto 26.9는 o3가 나열하지 않는 temperature와 top_p를 노출합니다. 두 모델 모두 tools, tool_choice, max_tokens 및 response_format을 지원하므로 양쪽 모두 함수 호출 및 JSON 스타일 출력이 가능합니다. 가격 정보는 상반된 방향을 가리킵니다. o3는 입력에서 더 저렴한 옵션이고, Pareto 26.9는 출력에서 더 저렴한 옵션입니다. 이는 방향성으로만 간주하고, 사용자의 트래픽 구성에 해당하는 정확한 수치를 확인하려면 이 페이지의 실시간 가격표를 확인하십시오.
작업 선택에 있어서, reasoning 및 structured output 파라미터는 모델이 답변하기 전에 문제를 해결하도록 해야 하거나, 자유 텍스트를 파싱하는 대신 structured_outputs를 통해 응답을 스키마로 제한하고 싶을 때 o3가 자연스러운 선택이 되게 합니다. 또한 입력에 파일이 포함된 경우에도 o3가 선택되어야 하는데, 해당 모달리티는 o3에만 있습니다. 프롬프트 자체가 매우 클 때는 컨텍스트 창이 더 크기 때문에 Pareto 26.9가 선택되어야 하며, temperature와 top_p를 통해 샘플링을 직접 제어하고 싶을 때도 그렇습니다. 작업량이 출력 위주라면, 완료 시간이 길어질수록 더 중요해지는 출력 가격 면에서 Pareto 26.9가 더 저렴합니다.
api14를 통해 두 모델 중 어느 것을 호출하든 동일하게 작동합니다. 둘 다 OpenAI와 호환되므로 기존 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고 표준 채팅 완성 요청을 보내되, 모델 ID만 변경하면 됩니다. o3의 경우 "openai/o3", Pareto 26.9의 경우 "unbiased/pareto-26.9"로 변경하면 됩니다. 메시지 배열, 도구 정의 및 응답 처리는 그대로 유지됩니다. 주의해야 할 한 가지는 파라미터입니다. o3에 temperature나 top_p를 보내거나, Pareto 26.9에 reasoning이나 structured_outputs를 보내면 해당 필드가 해당 모델의 지원 목록에 없으므로, 단일 페이로드 대신 모델별 파라미터 세트를 유지해야 합니다.
다른 모델이 승리하는 경우도 여전히 있습니다. 만약 긴 컨텍스트 파이프라인을 위해 Pareto 26.9를 결정했지만 단일 단계에서 스키마가 제한된 응답이 필요하다면, structured_outputs가 거기에만 나열되어 있기 때문에 해당 단계에서는 o3가 더 나은 선택입니다. 반대로, 대부분 긴 출력을 처리하고 추론이 필요 없는 작업을 o3로 사용하고 있다면, 출력 가격 면에서 Pareto 26.9가 더 낫고 o3가 제공하지 않는 temperature 제어를 제공합니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "openai/o3"에서 "unbiased/pareto-26.9"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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