站长注：本文深入介绍 OpenAI 于 2025 年 1 月 31 日发布的 o3-mini 模型，这是一款高性价比的小型推理模型，在保持高智能水平的同时，提供了更快的响应速度和更多的开发者功能。
已上线 API 易，调用模型名称：o3-mini 和 o3-mini-2025-01-31
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支持 o3-mini 等全系列模型，让 AI 开发更简单
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模型概览
o3-mini 是 OpenAI 最新推出的小型推理模型，专为科学、数学和编程任务优化设计。以下是其核心特点：
1. 基本参数
| 特性 | 参数 |
|---|---|
| 上下文窗口 | 200,000 tokens |
| 最大输出 | 100,000 tokens |
| 知识截止 | 2023年10月 |
| 输入价格 | $2/百万tokens（API易） |
| 输出价格 | $8/百万tokens（API易） |
2. 核心优势
- 高性价比：与 o1-mini 相同的成本和延迟目标下，提供更高的智能水平
- 开发者友好：支持多种高级功能
- 专业领域优化：在科学、数学和编程任务中表现出色
技术特点
1. 开发者功能支持
- 结构化输出
- JSON 格式输出
- 自定义数据结构
- 标准化响应格式
- 函数调用
- 支持自定义函数
- 参数验证
- 类型检查
- 批量处理 API
- 并行请求处理
- 批量任务优化
- 提高处理效率
2. 推理能力
- 多级推理强度
- 低强度：快速响应，优化速度，保持基本推理能力
- 中强度：平衡模式，性能与 o1 相当（默认模式）
- 高强度：深度思考，在 STEM 领域超过 o1（每周限制 50 次）
重要提示：通过
reasoning_effort参数可以灵活控制模型的推理强度，根据任务需求选择合适的级别。
# 推理强度控制示例
response = openai.ChatCompletion.create(
model="o3-mini",
messages=[
{"role": "user", "content": "分析这个复杂的数学问题"}
],
reasoning_effort="high" # 可选值: "low", "medium"（默认是这个）, "high"
)
注意了：默认情况下如果不指定 reasoning_effort 参数，是使用 medium 级别
- 性能表现
- AIME 2024 测试优于 o1
- GPQA Diamond 测试表现出色
- 数学和编程能力显著
3. 特性限制
- 不支持视觉功能
- 知识截止到 2023 年 10 月
- 需要合理控制输入长度
应用场景
1. 科学计算
- 数学问题求解
- 复杂方程推导
- 数学证明辅助
- 统计分析计算
- 科学研究辅助
- 数据分析
- 实验设计
- 结果验证
2. 代码开发
- 编程助手
- 代码生成
- 错误诊断
- 性能优化
- 代码审查
- 代码质量分析
- 安全漏洞检测
- 最佳实践建议
3. 自动化工作流
- 数据处理
- 批量数据转换
- 格式标准化
- 数据清洗
- 系统集成
- API 对接
- 服务编排
- 自动化脚本
通过 API易 快速接入
1. 基础配置
import openai
openai.api_base = "https://vip.apiyi.com/v1"
openai.api_key = "你的API易密钥"
# 基础调用示例
response = openai.ChatCompletion.create(
model="o3-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个专业的数学助手。"},
{"role": "user", "content": "请帮我解决这个方程：x² + 5x + 6 = 0"}
]
)
2. 函数调用示例
# 函数调用示例
response = openai.ChatCompletion.create(
model="o3-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "计算今天的天气"}],
functions=[{
"name": "get_weather",
"description": "获取天气信息",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string"},
"unit": {"type": "string"}
}
}
}]
)
3. 批量处理示例
# 批量处理示例
async def process_batch(texts):
async with openai.AsyncOpenAI() as client:
responses = await asyncio.gather(*[
client.chat.completions.create(
model="o3-mini",
messages=[{"role": "user", "content": text}]
) for text in texts
])
return responses
性能优化建议
- 合理使用上下文
- 控制输入长度
- 清晰的指令描述
- 适当的系统提示
- 批量处理优化
- 合并相似请求
- 使用异步处理
- 实现请求队列
- 成本控制
- 使用低强度模式处理简单任务
- 缓存常用结果
- 优化 token 使用
为什么选择 API易
- 价格优势
- 与官方价格基本持平（API易充值角度约官网八折）
- 无最低消费限制
- 免费额度体验
- 服务保障
- 多节点部署
- 高并发支持
- 7×24技术支持
- 便捷接入
- OpenAI 兼容接口
- 详细技术文档
- 示例代码丰富
常见问题
1. 推理强度相关
Q: 不同推理强度有什么区别？
A: o3-mini 提供三个级别的推理强度：
- low：优化速度，适合简单任务
- medium：默认选项，平衡性能和速度
- high：增强推理能力，但有使用限制
Q: high 级别的使用限制是什么？
A: high 推理强度每周限制使用 50 次，建议只在关键任务中使用。
Q: 如何选择合适的推理强度？
A: 根据任务复杂度选择：
- 简单对话和基础任务：使用 low
- 日常开发和一般应用：使用 medium
- 复杂的 STEM 问题：使用 high
2. 连接问题
Q: 为什么有时连接失败？
A: 可能是网络问题或服务器维护，请检查网络连接或稍后再试。
Q: 如何解决连接问题？
A: 检查网络设置，确保设备可以访问互联网。如果问题持续存在，请联系 API易 技术支持团队。
总结
o3-mini 作为 OpenAI 最新推出的小型推理模型，在保持高性价比的同时，提供了丰富的开发者功能和出色的性能表现。通过 API易 平台，你可以快速接入这个强大的模型，实现各种高智能应用场景。无论是科学计算、代码开发还是自动化工作流，o3-mini 都能提供可靠的支持。
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本文作者：API易团队
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