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OpenAI

o3-mini

OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the reasoning_effort parameter, which can be set to...

TextReasoningTools200KFilesCache
EntradaGratis
SalidaGratis
Contexto200K
Endpointsopenai

Capacidades

RazonamientoHerramientasArchivosCachéEstructurado

Modalidades

Entrada
textfile
Salida
text

Estadísticas rápidas

Ventana de contexto200K
Salida máxima100K
Modochat
TokenizadorGPT
Corte de conocimiento2023
Moderado

Rendimiento

Cargando datos de rendimiento...

Parámetros compatibles

ParámetroSiemprePredeterminado
frequency_penalty-(no enviar)
include_reasoning-
max_tokens-
presence_penalty-(no enviar)
reasoning-
repetition_penalty-(no enviar)
response_format-
seed-
structured_outputs-
temperature-(no enviar)
tool_choice-
tools-
top_k-(no enviar)
top_p-(no enviar)
§ 01

Precios

Precio de entrada$0.00 · 1M tokens
Precio de salida$0.00 · 1M tokens
Ventana de contexto200K tokens
Endpoints compatiblesopenai
ProveedorOpenAI
§ 02

Llamar a o3-mini desde tu código

Apunta cualquier SDK compatible con OpenAI a UnoRouter y solicita el modelo por nombre. Reemplaza YOUR_API_KEY con una clave real de tu panel.

bash
curl https://api.unorouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "o3-mini",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Inicia sesión para autocompletar tu clave API

§ 03

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta o3-mini por 1M tokens?

La entrada se cobra a $0.00 por 1M tokens, la salida a $0.00 por 1M tokens. La facturación es por token, sin redondeo a tamaños de lote.

¿Cómo accedo a o3-mini vía API?

Envía solicitudes al endpoint /v1/chat/completions de UnoRouter con model=o3-mini. Cualquier biblioteca cliente compatible con OpenAI funciona. La autenticación usa un token Bearer estándar.

¿Cuál es la ventana de contexto de o3-mini?

o3-mini soporta una ventana de contexto de 200K tokens, compartida entre tu prompt y la respuesta del modelo.

§ 04

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