le monumental 175-milliards paramètre modèle de fondation qui revealed few-shot apprentissage en contexte et ushered dans le moderne LLM commercial era.
Technical Specifications
- Provider
- OpenAI
- Category
- historical
- Release Date
- 2020-06
- Batch API Discount
- 50% off async batch
- Consumer Subscription
- $20 / month
- Reasoning Effort Control
- Fixed
- Structured Outputs
- No
- Output Modalities
- text
- Official Documentation
- Visit Official Docs ↗
Data Privacy, Licensing & Deployment Governance
Official Provider Release Intelligence, API Quotas & Agentic Specs
- Official API Model ID (SDK String)
- gpt-3
- Supported SDK & API Protocol
- OpenAI Responses API & Chat Completions v1
- Lifecycle & Deprecation Status
- Legacy Stable (Upgrade path available in OpenAI lineup)
- Production Rate Limits (RPM & TPM)
- 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
- Long-Context Pricing Tier (>128K / >200K)
- Flat rate ($20/1M in) across full 2K window
- Prompt Cache Write & TTL Policy
- Automatic prefix caching at $5/1M (no extra cache-write fee)
- Computer Use & Browser GUI Agent
- Text-only completion (No GUI action loop)
- MCP & Parallel Tool Calling
- Prompt-based JSON extraction only
- Web Search Grounding & Code Sandbox
- Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
- Fine-Tuning & Distillation Support
- Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
- Multimodal Tokenization Billing
- Text BPE (~4 chars/token)
- Weights Precision & Quantization
- Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
- Minimum GPU VRAM Requirement
- Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
- Supported Inference Engines
- Managed OpenAI Cloud API
- System Card & Safety Framework
- OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
- Enterprise Compliance (SOC2 / HIPAA / ZDR)
- SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
GPT-3 Cost, Context, Hardware & API Integration
For single-user chat, a $20/mo subscription caps your bill below this API volume.
Break-even point: ~10 requests/day equals $20/month.
Same Monthly Workload Cost Across Popular Reference Models
Live Prompt Paste Tokenizer & Cost Counter
Paste real system instructions, JSON schemas, or code to measure BPE token counts across tokenizers.
Hybrid Prompt Routing Cascade Simulator
Route routine queries to a fast lightweight model ($0.15/1M) and escalate only complex reasoning turns to GPT-3:
Benchmark Scores & 6-Axis Capability Radar
- MMLU-Pro
- 43.9%
- HumanEval
- 28.2%
- Chatbot Arena Elo
- 980pts
Strengths
- Groundbreaking few-shot apprentissage en contexte ability sans mises à jour de gradient
- Broad culture générale spanning histoire humaine, littérature scientifique, et basic code
- un impulsé l'écosystème mondial d'API d'IA générative
Limitations & Trade-offs
- fenêtre de contexte limité à 2,048 tokens
- élevé inférence coût ($20/1M tokens) avant moderne optimisation passes
- Lacked RLHF alignment dans original base form
Editorial Assessment
le breakthrough modèle qui proved échelle mène à bonds qualitatifs dans intelligence artificielle générale capacités.
Best for: apprentissage en contexte benchmarks, historic évaluation, et legacy génération charges de travail
Compare GPT-3
Frequently Asked Questions about GPT-3
How much does the GPT-3 API cost per 1M tokens?+
GPT-3 by OpenAI is priced at $20 per 1M input tokens and $20 per 1M output tokens. With prompt caching enabled, cached input tokens cost $5 per 1M tokens, and asynchronous Batch API requests receive a 50% discount.
Should I use a $20/month subscription or the GPT-3 pay-as-you-go API?+
A flat $20/month consumer subscription is predictable for daily interactive chat and manual coding. However, if you are building software, running automated workflows, or sending low-to-moderate volume with prompt caching enabled, the pay-as-you-go API is typically far more cost-effective and offers higher rate limits without manual UI caps.
How many words and pages fit in GPT-3's context window?+
GPT-3 features a 2K tokens context window, which equals approximately 1,536 English words or ~4 standard single-spaced pages in a single prompt. Its maximum output generation per turn is 2,048 tokens.
Can I run GPT-3 locally on my own GPU (Open Weights)?+
No, GPT-3 is a proprietary closed-weights model hosted by OpenAI. It cannot be downloaded for local GPU execution and must be accessed via OpenAI's official API or cloud platform.
Does OpenAI train on data sent to the GPT-3 API, and is commercial use allowed?+
API payloads are excluded from model training by default. License tier: Proprietary Commercial API (OpenAI Terms). Full commercial ownership of generated outputs. Supported deployment channels include: OpenAI Platform API, Microsoft Azure OpenAI Foundry.
How does GPT-3 perform on coding and reasoning benchmarks?+
GPT-3 achieves a composite Intelligence Index of 22/100, scoring N/A% on SWE-bench Verified, N/A% on GPQA Diamond, 43.9% on MMLU-Pro, and 980 pts on Chatbot Arena Elo.
What is GPT-3 best used for?+
GPT-3 is best suited for: apprentissage en contexte benchmarks, historic évaluation, et legacy génération charges de travail. Assessment: le breakthrough modèle qui proved échelle mène à bonds qualitatifs dans intelligence artificielle générale capacités.
OpenAI Family Lineage, Routing Tiers & Upgrade Path
Step down to a lighter sibling for high-volume routing or step up to OpenAI's flagship reasoning tier:
GPT-6 Astra
GPT-6.1 Sol
GPT-6 Sol
GPT-6 Luna
GPT-5.6 Sol
GPT-5.6 Terra
AI Glossary & Architecture Concepts
View full glossary →Key machine learning concepts and benchmarks relevant to GPT-3:
L'unité textuelle de base traitée par un modèle linguistique, représentant généralement 3 à 4 caractères ou environ 0,75 mot. Par exemple, une phrase courante est découpée en plusieurs jetons.
Une suite de tests standardisés permettant d'évaluer et de comparer objectivement les performances des modèles d'IA sur des tâches ciblées (code avec SWE-bench, mathématiques avec AIME, etc.).
Le nombre maximal de jetons qu'un modèle peut traiter simultanément (entrée et sortie comprises). Une fenêtre de 1 000 000 jetons permet d'analyser environ 750 000 mots en une seule requête.
Une optimisation tarifaire et technique conservant les états d'attention des préfixes de prompts récurrents, réduisant les coûts d'entrée de 50 à 90 % tout en abaissant la latence.
Une optimisation en mémoire GPU qui stocke les représentations clés/valeurs antérieures pour éviter de recalculer l'attention des jetons passés, essentielle pour la vitesse de génération en continu.
L'architecture de réseau neuronal introduite en 2017 à la base des LLM modernes, utilisant l'auto-attention pour traiter tous les jetons en parallèle plutôt que séquentiellement.
Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: OpenAI paper: Language Models are Few-Shot Learners (2020)↗