OpenAI: o3 tegen Pareto 26.9
Een vergelijking naast elkaar van OpenAI: o3 (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) en Pareto 26.9 (US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| OpenAI: o3 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | Unbiased |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) |
| Uitvoer | US$ 28,00 / 1M tekstdelen (≈ € 24,93) | US$ 26,25 / 1M tekstdelen (≈ € 23,38) |
| Cache lezen | US$ 1,75 / 1M tekstdelen (≈ € 1,56) | US$ 0,88 / 1M tekstdelen (≈ € 0,78) |
| Webzoeken | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) | - |
| Contextvenster | 200.000 | 262.144 |
| Maximale output | 100.000 | 131.072 |
| Invoer | image, text, file | text, image |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 16 apr 2025 | 13 okt 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: o3 is 20% goedkoper op inputtokens.
- Pareto 26.9 is 6% goedkoper op outputtokens.
- Pareto 26.9 leest 1.3× meer context (262.144 tokens).
- Alleen OpenAI: o3 ondersteunt gestructureerde JSON-output.
- Alleen OpenAI: o3 ondersteunt instelbare redeneerinspanning.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,02 met OpenAI: o3 en US$ 0,02 met Pareto 26.9.
In detail
OpenAI: o3 is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 2025-04-16. Pareto 26.9 is een tekstmodel van Unbiased, uitgebracht op 2026-10-13. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen, en beide accepteren tekst en afbeeldingen als invoer en geven tekst als uitvoer terug, dus op het niveau van de basisvorm van het verzoek zijn ze uitwisselbaar.
De verschillen komen naar voren in context, modaliteiten en parameters. Pareto 26.9 heeft het grotere contextvenster met 262144 tokens, terwijl o3 op 200000 tokens zit. o3 accepteert naast tekst en afbeeldingen ook bestandsinvoer, wat Pareto 26.9 niet doet. Wat parameters betreft, biedt o3 reasoning-besturing (include_reasoning en reasoning) en structured_outputs, en Pareto 26.9 biedt geen van die. Pareto 26.9 biedt in plaats daarvan temperature en top_p, die o3 niet vermeldt. Beide ondersteunen tools, tool_choice, max_tokens en response_format, dus functieaanroepen en uitvoer in JSON-stijl zijn aan beide kanten beschikbaar. De prijsvelden wijzen in tegengestelde richtingen: o3 is de goedkopere optie voor invoer, Pareto 26.9 is de goedkopere optie voor uitvoer. Beschouw die alleen als richtinggevend en controleer de actuele prijstabel op deze pagina voor de cijfers die van toepassing zijn op jouw verkeersmix.
Voor taakselectie maken de reasoning- en structured output-parameters o3 de natuurlijke keuze wanneer je wilt dat het model een probleem doorwerkt voordat het antwoordt, of wanneer je het antwoord wilt beperken tot een schema via structured_outputs in plaats van vrije tekst te parsen. Het is ook de keuze wanneer je invoer bestanden bevat, aangezien die modaliteit alleen op o3 zit. Pareto 26.9 is de keuze wanneer de prompt zelf erg groot is, omdat het contextvenster groter is, en wanneer je directe controle over sampling wilt via temperature en top_p. Als je workload uitvoerzwaar is, is Pareto 26.9 ook de goedkopere kant qua uitvoerprijs, wat meer uitmaakt naarmate je completions langer worden.
Beide modellen aanroepen via api14 werkt op dezelfde manier. Beide zijn OpenAI-compatibel, dus je richt je bestaande client op de api14 base URL, stuurt een standaard chat completions-verzoek en wijzigt alleen de model-id: "openai/o3" voor o3, "unbiased/pareto-26.9" voor Pareto 26.9. Je message-array, tool-definities en response-afhandeling blijven zoals ze zijn. Het enige waar je op moet letten zijn parameters: als je temperature of top_p naar o3 stuurt, of reasoning of structured_outputs naar Pareto 26.9, staan die velden niet in de ondersteunde lijst van dat model, dus houd per model parametersets aan in plaats van één gedeelde payload.
Er zijn nog steeds gevallen waarin het andere model wint. Als je voor een long context-pipeline hebt gekozen voor Pareto 26.9, maar één stap een schema-beperkt antwoord nodig heeft, is o3 de betere keuze voor die stap omdat structured_outputs alleen daar wordt vermeld. Omgekeerd, als je o3 gebruikt voor een taak die vooral lange uitvoer is en geen reasoning vereist, is Pareto 26.9 de betere keuze qua uitvoerprijs en geeft het je temperatuurcontrole die o3 niet heeft.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "openai/o3" naar "unbiased/pareto-26.9", prompts, streaming en tools blijven werken.
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);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4