OpenAI o1 vs o3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAI o1 da OpenAI e o3 da OpenAI são dois modelos de IA de destaque. O OpenAI o1 oferece uma janela de contexto de 200K tokens a $15.00/$60.00 por milhão de tokens, enquanto o o3 oferece 200K tokens de contexto a $2.00/$8.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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OpenAI o1
Motor de Raciocínio ProfundoO OpenAI o1 da OpenAI é um modelo de IA projetado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, oferecendo janela de contexto de 200K, velocidade de 60 tokens/s, índice de inteligência de 55/100 e
$15.00 / 1M
$60.00 / 1M
200K tokens
48.9%
o3
Motor de Raciocínio ProfundoO o3 da OpenAI é um modelo de IA projetado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, oferecendo janela de contexto de 200K, velocidade de 75 tokens/s, índice de inteligência de 56/100 e tarifa
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
200K tokens
69.1%
Principais Diferenças em Resumo
- o3 is 8.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- o3 is faster at 75 tok/s vs 60 tok/s.
- o3 leads on SWE-bench coding (69.1% vs 48.9%).
| Feature | OpenAI o1 | o3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 55 | 56 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $15.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $60.00 / 1M | $8.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $14.25 / 1M | $1.55 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 60 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.9% | 69.1% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77.3% | 76.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $7.50 / 1M | $0.50 / 1M |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
OpenAI o1 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 200K com limite máximo de saída de 100K tokens (SWE-bench Verified 48.9% · GPQA Diamond 77.3%)
- Taxa de transferência rápida de 60 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 3200 ms
- Economia de API competitiva ($15/$60 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Para alto volume de requisições, recomenda-se ativar o cache de prompts e a Batch API para reduzir custos
o3 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 200K com limite máximo de saída de 100K tokens (SWE-bench Verified 69.1% · GPQA Diamond 76.5%)
- Taxa de transferência rápida de 75 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 2800 ms
- Economia de API competitiva ($2/$8 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Para alto volume de requisições, recomenda-se ativar o cache de prompts e a Batch API para reduzir custos
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | OpenAI o1 | o3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $1.35 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 48K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 26K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | OpenAI o1 | o3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o1 | o3 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-12 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | October 2023 | June 2024 |
| Architecture | Chain-of-Thought Reasoning Foundation | Reasoning transformer with adjustable thinking effort |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($15/1M in) across full 200K window | Flat rate ($2/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
OpenAI o1 vs o3: Respostas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, OpenAI o1 or o3?
o3 is more intelligent. It scores 56 compared with 55 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
o3 is faster, generating 75 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
o3 is cheaper at $1.55 per 1M tokens blended, compared with $14.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
o3 has lower latency, with a time to first token of 2.80s compared with 3.20s.
Veredito
Tanto OpenAI o1 (Indicado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto o3 (Indicado para raciocínio lógico profundo, matemática avançada e análise científica passo a passo, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: o3 lidera em inteligência geral e programação, o3 oferece geração mais rápida e o3 apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, OpenAI o1 ou o3?+
Nas avaliações de inteligência e código, o3 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, OpenAI o1 ou o3?+
O OpenAI o1 custa $15.00 / $60.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o o3 custa $2.00 / $8.00. No custo combinado, o3 é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O OpenAI o1 suporta 200K tokens de contexto contra 200K tokens do o3, enquanto o3 entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da OpenAI e OpenAI e benchmarks independentes (2026).