Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI
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模型定位與技術演進
o3作為高保真推理模型，用於全功能工具整合，但速度較慢且成本較高；相比之下，o4-mini提供相似的功能，重點是提升處理速度及成本效益。命名中，「o」代表「omni」多模態，o3屬於推理系列，而o4-mini則代表下一代技術的橋梁。未來，這些模型在推理和工具使用上將以連鎖思考形式進行演進，包括圖像處理及工具應用等核心技術的改善。
在 2025 年 4 月 16 日，OpenAI 同步發表兩款全新「o‑系列」推理模型──旗艦級 o3 與成本導向 o4‑mini。o3 強調深層、多步驟推理能力與完整多模態工具鏈；o4‑mini 則在相近功能基礎上進一步壓低推算成本與回應延遲，為高頻、低單價場景帶來具競爭力的 AI 生產力。
模型定位與命名
「o‑系列」何者為何？
- o 代表 omni，象徵模型原生支援文字、影像（Vision）等多模態輸入與推理。
- o3 為第二代推理旗艦；o4‑mini 則是同架構在效能／成本間重新平衡的第三代小型版。
- 與既有 GPT‑4o / GPT‑4o mini 系列不同，o‑系列在 API 與 ChatGPT 內被標示為「Reasoning Models」，側重精準思考深度而非純語言生成。
核心技術演進
- 影像即思維 (Think‑with‑Images)：模型可在內部鏈結中直接放入影像特徵，並可自行放大、旋轉，以輔助解題。
- 全工具存取：兩款模型開箱即用 ChatGPT 的瀏覽器、Python、Code Interpreter、檔案搜尋與影像生成功能；o3 更首次允許一次性呼叫多工具組合。
- 模擬逐步推理 (Simulated Reasoning)：內部多迭代計算提升對程式設計、數理與科學問題的正確率。
效能與能力對比
| 指標 | o3 | o4‑mini | 說明 |
|---|---|---|---|
| 推理深度 | ★★★★★ | ★★★★☆ | o3 在複雜鏈式推理測試（如 ARC AGI、MATH）為目前最高分。 |
| MMLU | 84 %（官方未公布但推估高於 o4‑mini） | 82 % | o4‑mini 仍超越 GPT‑3.5 Turbo 與多款同級模型。 |
| 上下文長度 | 128 K tokens | 128 K tokens | o4‑mini 保留長上下文優勢，適用大檔摘要。 |
| 平均延遲 | 中 | 低 | o4‑mini 在批次大量請求下 TPS 更高。 |
成本與部署考量
- o3 定價：輸入 $10／百萬 tokens、輸出 $40／百萬 tokens；快取後最低可至 $2.5。
- o4‑mini 定價：輸入 $1.1／百萬 tokens、輸出 $4.4／百萬 tokens，成本僅 o3 的 1/9 左右。
- 計價提示：對話式工作流可善用 cached input 與 Batch API（可再省 50 %），並評估 Token Threshold 以避免爆量推理花費。
典型應用場景
| 類別 | 建議模型 | 應用範例 |
|---|---|---|
| 重科研／策略決策 | o3 | 跨學科技術評估、專利交叉檢索、複雜法規風險評估 |
| 企業流程自動化 | o4‑mini | 大量客服郵件自動回覆、智慧資料萃取、報表初稿生成 |
| Ed‑Tech 高互動教學 | o4‑mini + Vision | 互動教材即時圖像批改、程式教學即時除錯 |
| 高精度顧問服務 | o3 | 財務模型情境推算、臨床試驗多因子統計、精細合規審查 |
企業採用策略與前瞻
- 以任務複雜度分層調度：將高推理、低頻任務指派給 o3，將高併發、生成型任務指派給 o4‑mini，可優化 TCO。
- 混合精度提示 (Hybrid Prompting)：先用 o4‑mini 產生草案，再交由 o3 進行嚴謹驗證與優化，可在速度與精度間取得黃金交集。
- 多模態流程再造：藉由「影像即思維」功能，重新設計需要圖文並陳的既有 SOP（如維修手冊解析），提升知識轉移效率。
- 接軌 GPT‑5 之前哨：o‑系列與 GPT‑4o 同步支援的工具與安全框架，將成為未來 GPT‑5 升級最自然的過渡層；及早試行可降低切換摩擦。
主要參考來源：The Verge、Axios、OpenAI Help Center、OpenAI Blog、Microsoft Learn、Engadget、VentureBeat、Ars Technica、PromptHackers、GeeksforGeeks、OpenAI 官方定價頁等。
