OpenAI: o3

OpenAI o3 is een tekstgericht model van OpenAI, uitgebracht door de provider op 16 april 2025. Het valt in de categorie tekst en wordt door OpenAI beschreven als een veelzijdig en krachtig model across domeinen, met bijzondere sterkte in wiskunde, wetenschap, programmeren en visueel redeneren, evenals technisch schrijven en het volgen van instructies. De kennisafsluitdatum is 30 juni 2024, dus alles na die datum valt buiten wat het model tijdens training heeft geleerd.

Aan de invoerkant accepteert o3 tekst, afbeeldingen en bestanden, wat betekent dat je een prompt kunt sturen die geschreven instructies combineert met een schermafbeelding, diagram, grafiek of document. De uitvoer is alleen tekst. Het contextvenster is 200.000 tokens en de maximale uitvoer is 100.000 tokens, dus lange invoer en lange generaties zijn beide mogelijk binnen hetzelfde verzoek. De combinatie van afbeelding- en bestandsinvoer met een grote context maakt het geschikt voor taken waarbij het model bronmateriaal moet lezen voordat het antwoordt in plaats van alleen op geheugen te vertrouwen.

Praktische toepassingen volgen uit die mogelijkheden. Programmeertaken, waaronder het lezen van bestaande code en redeneren over wijzigingen, passen van nature, net als wiskunde- en wetenschapsproblemen die stapsgewijze uitwerking vereisen. Visuele redeneertaken zoals het interpreteren van grafieken, diagrammen of schermafbeeldingen werken omdat afbeeldingen als invoer worden geaccepteerd. Technisch schrijven en het volgen van instructies maken het een redelijke keuze voor documentatie, gestructureerde rapporten en elke workload waarbij de uitvoer een precies formaat moet volgen. Omdat bestanden direct kunnen worden aangeleverd, is het samenvatten of extraheren uit langere documenten ook haalbaar zonder ze zelf vooraf naar platte tekst te verwerken.

Je roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "openai/o3". De ondersteunde aanvraagparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice en tools. In de praktijk betekent dat je de uitvoerlengte kunt beheren met max_tokens, kunt vragen om reasoning zichtbaar te maken met include_reasoning en reasoning, de vorm van het antwoord kunt beperken met response_format of structured_outputs, runs reproduceerbaarder kunt maken met seed, en het model functies kunt geven om aan te roepen via tools en tool_choice.

De belangrijkste beperking om in gedachten te houden is de kennisafsluitdatum van 30 juni 2024, dus vragen over recentere gebeurtenissen moeten worden behandeld door het relevante materiaal in de prompt aan te leveren, wat de bestands- en afbeeldingsinvoer eenvoudig maakt. De uitvoer is alleen tekst, dus als je gegenereerde afbeeldingen of audio nodig hebt, is een ander model vereist. Voor workloads die geen reasoning, afbeeldingsinvoer of een context van 200.000 tokens nodig hebben, kan een kleiner tekstmodel eenvoudiger en sneller zijn om mee te werken.