OpenAI: o3 Pro

OpenAI o3 Pro is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 10 juni 2025 als onderdeel van de o-serie. De modellen uit de o-serie worden getraind met reinforcement learning om na te denken voordat ze antwoorden en om complexe redeneringen uit te voeren. Binnen die familie gebruikt o3-pro meer rekenkracht om harder na te denken en consistent sterkere antwoorden te geven. Het valt in de tekstcategorie en is gericht op workloads waarbij de kwaliteit van de redenering belangrijker is dan snelheid.

Het model accepteert tekst, bestanden en afbeeldingen als invoer, en het retourneert alleen tekst. Het heeft een contextvenster van 200.000 tokens en kan tot 100.000 uitvoertokens in een enkele reactie produceren. De kennisafsluitdatum is 30 juni 2024, dus alles na die datum valt buiten wat het tijdens de training heeft geleerd. Omdat afbeeldingen en bestanden samen met tekst kunnen worden meegegeven, kan het model redeneren over gemengd materiaal in plaats van alleen over platte prompts.

Die mogelijkheden wijzen op een vrij specifieke set toepassingen. Lange documenten, zoals specificaties, contracten of onderzoekspapers, passen comfortabel binnen het venster van 200.000 tokens, en bestanden kunnen direct worden aangeleverd in plaats van als tekst te worden geplakt. Afbeeldingsinvoer maakt het bruikbaar voor taken die een visueel element met een geschreven vraag combineren, bijvoorbeeld het interpreteren van een diagram, grafiek of screenshot samen met instructies. De redeneertraining en het grotere rekenbudget passen bij problemen met meerdere stappen: een codebase analyseren, een wiskundig of logisch argument doorwerken, of een gedetailleerd plan opstellen dat over veel beperkingen consistent moet blijven. Gestructureerde uitvoer en tool calling maken het ook een redelijke keuze voor agent-achtige workflows waarin het model moet beslissen wat het vervolgens doet.

Je roept o3-pro aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "openai/o3-pro". De aanvraagparameters die het ondersteunt zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice en tools. In de praktijk betekent dit dat je de lengte van het antwoord kunt beperken met max_tokens, kunt bepalen hoeveel redeneerinspanning wordt toegepast met reasoning en die redenering kunt inspecteren met include_reasoning, 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. Omdat de interface het OpenAI-formaat volgt, werken bestaande clients en SDK's over het algemeen met alleen een gewijzigd model-id.

De belangrijkste afwegingen zijn het uitvoerplafond en de kennisafsluitdatum. Antwoorden zijn beperkt tot 100.000 tokens, dus zeer grote generaties moeten worden opgesplitst of in fasen worden gestreamd, en vragen over gebeurtenissen na 30 juni 2024 zijn afhankelijk van informatie die je in de prompt aanlevert in plaats van van de training van het model. De zwaardere redenering betekent ook dat dit niet het model is om naar te grijpen wanneer latentie of doorvoer prioriteit heeft; eenvoudigere of lichtere modellen in de o-serie of de algemene tekstlijn zijn meestal een betere keuze voor eenvoudige generatie, classificatie of chat met hoog volume. Kies o3-pro wanneer de taak echt diepgaande, meerstaps redenering over lange of gemengde invoer vereist, en iets snellers wanneer dat niet het geval is.