OpenAI: o3 mot Pareto 26.9
En jämförelse sida vid sida av OpenAI: o3 (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 69,23 kr)) och Pareto 26.9 (8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 86,54 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| OpenAI: o3 | Pareto 26.9 | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | Unbiased |
| Indata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 69,23 kr) | 8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 86,54 kr) |
| Utdata | 28,00 US$ / 1M textdelar (≈ 276,93 kr) | 26,25 US$ / 1M textdelar (≈ 259,63 kr) |
| Cacheläsning | 1,75 US$ / 1M textdelar (≈ 17,31 kr) | 0,88 US$ / 1M textdelar (≈ 8,65 kr) |
| Webbsökning | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 346,17 kr) | - |
| Kontextfönster | 200 000 | 262 144 |
| Max utdata | 100 000 | 131 072 |
| Indata | image, text, file | text, image |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 16 apr. 2025 | 13 okt. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: o3 är 20% billigare på indata-tokens.
- Pareto 26.9 är 6% billigare på utdata-tokens.
- Pareto 26.9 läser 1.3× mer kontext (262 144 tokens).
- Endast OpenAI: o3 stöder strukturerad JSON-utdata.
- Endast OpenAI: o3 stöder styrning av resonemangsnivå.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,02 US$ med OpenAI: o3 och 0,02 US$ med Pareto 26.9.
Mer i detalj
OpenAI: o3 är en textmodell från OpenAI, släppt 2025-04-16. Pareto 26.9 är en textmodell från Unbiased, släppt 2026-10-13. Båda serveras via api14 som modeller i chattstil, och båda tar emot text och bild som indata och returnerar text som utdata, så på nivån för grundläggande förfrågningsform är de utbytbara.
Skillnaderna visar sig i kontext, modaliteter och parametrar. Pareto 26.9 har det större kontextfönstret på 262144 tokens, medan o3 ligger på 200000 tokens. o3 tar emot filindata utöver text och bild, vilket Pareto 26.9 inte gör. När det gäller parametrar exponerar o3 resonemangskontroller (include_reasoning och reasoning) och structured_outputs, och Pareto 26.9 exponerar inget av dessa. Pareto 26.9 exponerar i stället temperature och top_p, vilket o3 inte listar. Båda stöder tools, tool_choice, max_tokens och response_format, så funktionsanrop och JSON-liknande utdata är tillgängliga på båda sidor. Prisfälten pekar i motsatta riktningar: o3 är det billigare alternativet för indata, Pareto 26.9 är det billigare alternativet för utdata. Betrakta dessa som enbart riktningsvisande och kontrollera den aktuella pristabellen på denna sida för de siffror som gäller din trafikmix.
För uppgiftsval gör resonemangs- och strukturerade utdataparametrar o3 till det naturliga valet när du behöver att modellen arbetar igenom ett problem innan den svarar, eller när du vill begränsa svaret till ett schema via structured_outputs i stället för att tolka fritext. Det är också valet när din indata innehåller filer, eftersom den modaliteten endast finns på o3. Pareto 26.9 är valet när prompten i sig är mycket stor, eftersom dess kontextfönster är större, och när du vill ha direkt kontroll över sampling via temperature och top_p. Om din arbetsbelastning är utdatatung är Pareto 26.9 också den billigare sidan för utdatapris, vilket spelar större roll ju längre dina completions körs.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt. Båda är OpenAI-kompatibla, så du pekar din befintliga klient mot api14:s bas-URL, skickar en standardförfrågan för chatt-completions och ändrar endast modell-id:t: "openai/o3" för o3, "unbiased/pareto-26.9" för Pareto 26.9. Din meddelandearray, dina verktygsdefinitioner och din svarshantering förblir som de är. Det enda att se upp med är parametrar: om du skickar temperature eller top_p till o3, eller reasoning eller structured_outputs till Pareto 26.9, finns dessa fält inte i den modellens lista över stödda fält, så håll separata parameteruppsättningar per modell i stället för en delad payload.
Det finns fortfarande fall där den andra modellen vinner. Om du har bestämt dig för Pareto 26.9 för en pipeline med lång kontext men ett enskilt steg behöver ett schemabegränsat svar, är o3 det bättre valet för det steget eftersom structured_outputs endast listas där. Omvänt, om du använder o3 för en uppgift som mestadels är lång utdata och inget resonemang krävs, är Pareto 26.9 det bättre valet sett till utdatapris och ger dig temperaturkontroll som o3 inte har.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "openai/o3" till "unbiased/pareto-26.9", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4