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Tier C — Spezialist
Läuft in:USErstellt in:United States

Einstellungsdatum

Der Anbieter stellt dieses Modell am 23. Oktober 2026 ein. Bis dahin funktioniert es wie gewohnt.

OpenAI

o3-mini-2025-01-31

Tier C — Spezialist

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··

o3-mini-2025-01-31 ist ein auf logisches Denken fokussiertes Sprachmodell von OpenAI, das im Januar 2025 als Teil der o3-Modellreihe veröffentlicht wurde. Es stellt eine kompakte Variante dar, die darauf ausgelegt ist, fortgeschrittene Denkfähigkeiten mit verbesserter Effizienz im Vergleich zu größeren Modellen derselben Familie in Einklang zu bringen. Das Modell nutzt erweiterte Inferenzzeit-Berechnung, wodurch es zusätzliche Verarbeitungszyklen für komplexe Probleme aufwenden kann, bevor es Antworten generiert. Diese Architektur macht es besonders geeignet für Aufgaben, die mehrstufiges logisches Denken, mathematische Problemlösung und Code-Generierung erfordern. Das Modell baut auf dem Reasoning-Framework auf, das mit OpenAIs o-Serie eingeführt wurde und bewusste Problemlösung gegenüber sofortiger Antwortgenerierung betont. Während spezifische technische Details zu Parameterzahl und Architektur nicht offengelegt wurden, ist o3-mini als zugänglichere Alternative zum vollständigen o3-Modell positioniert und bietet starke Leistung bei Reasoning-Benchmarks bei geringerem Rechenaufwand. Die Größe des Kontextfensters wurde von OpenAI zum Veröffentlichungszeitpunkt nicht öffentlich spezifiziert. Innerhalb von OpenAIs Modellpalette steht o3-mini-2025-01-31 neben anderen reasoning-orientierten Modellen als ressourcenschonendere Option für Anwendungen, bei denen Denkqualität priorisiert wird, aber Ressourcenbeschränkungen berücksichtigt werden müssen. Es zielt auf Anwendungsfälle wie Softwareentwicklungsunterstützung, wissenschaftliches Denken, mathematische Berechnungen und strukturierte Analyseaufgaben ab. Das Modell unterstützt Standard-Textgenerierungsfähigkeiten, während es den für die o3-Serie charakteristischen Chain-of-Thought-Reasoning-Ansatz beibehält, was es sowohl für Allzweckanwendungen als auch für spezialisierte Reasoning-Arbeitslasten geeignet macht.

o3-mini-2025-01-31 bringt OpenAIs Reasoning-Architektur in ein kompakteres Format und bietet erweiterte Inferenzzeit-Berechnungen für komplexe Problemstellungen ohne die Ressourcenanforderungen des vollständigen o3-Modells.

Tokonomix Modellanalyse, Januar 2025
Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz96 runs
423175630894421575408-2209-14ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.

67%
Codegenerierung
Jury-Mittel 96
72%
Kreativ
Jury-Mittel 93
41%
Faktisch
Jury-Mittel 80
64%
Mehrsprachig
Jury-Mittel 99
60%
Schlussfolgern
Jury-Mittel 77

Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.

Abschnitt 03

Preise

Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.

💰
API-Tarife — o3-mini-2025-01-31
$1.65 pro 1M Input-Tokens
$6.58 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0023 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$1.65
pro 1M Output-Tokens$6.58
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)202 / avg 315
46977

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

Stärken & Schwächen

Basierend auf Benchmark-Ergebnissen und aggregiertem Community-Feedback zu realen Anwendungsfällen.

Stärken

Erweiterte Reasoning-FähigkeitenEffizientere RessourcennutzungStark bei mathematischen ProblemenCode-Generierung und DebuggingMehrstufige logische SchlussfolgerungenWissenschaftliches ReasoningBewusste Inferenzzeit-OptimierungStrukturierte analytische Aufgaben

Schwächen

Kontextfenstergröße nicht spezifiziertTechnische Details weitgehend unbekanntLängere Antwortzeiten durch Reasoning-ProzessKeine multimodalen Fähigkeiten dokumentiert
Abschnitt 06

Fähigkeiten

toolssource: litellmjson modereasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
Abschnitt 07

Häufig gestellte Fragen

Das Modell ist optimal für Software-Entwicklung, mathematische Berechnungen, wissenschaftliche Analysen und alle Aufgaben, die mehrstufiges logisches Denken erfordern. Die kompakte Variante macht es besonders geeignet, wenn Reasoning-Qualität bei begrenzten Ressourcen benötigt wird.

Für Teams, die strukturiertes Denken und mehrstufige Logik benötigen, stellt o3-mini eine ausgewogene Option dar – insbesondere wenn Rechenressourcen begrenzt sind, aber Reasoning-Qualität nicht verhandelbar ist.

Tokonomix Benchmark-Zusammenfassung
Abschnitt 08

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 09

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-591/100 · 52 runs
45 correct3 partial4 wrong87% accuracy
2026-09-13

o3-mini quality drops 5.7 points with notable coding performance decline

The o3-mini model shows a significant quality regression in the current benchmark window, dropping from 98.7 to 93.0 overall. The most pronounced decline occurred in coding performance, which fell from 97 to 87, representing a 10-point decrease. Reasoning capabilities remain exceptional at a perfect 100 score, while factual accuracy holds steady at 92. The multilingual category from the previous window is not present in current results, making direct comparison incomplete. Latency increased modestly from 2989ms to 3305ms at the median, representing approximately an 11% slowdown. Both benchmark windows included only 4 test runs, suggesting limited sample size for drawing definitive conclusions. The combination of reduced coding performance and increased response times indicates potential model changes or deployment issues that have impacted practical performance. Users relying on o3-mini for code generation tasks should be aware of this decline, though reasoning-heavy applications appear unaffected. The stable factual performance suggests knowledge retrieval remains intact. Given the previous verdict mentioned tool use and caching additions, these features may still be present but overall execution quality has regressed from the prior excellent baseline.

Qualität

93.0

Latenz p50

3,305 ms

Testläufe

4

Quality dropped 5.7 points Coding score fell from 97 to 87 Latency increased 11% Reasoning remains perfect at 100
Abschnitt 10

Vollständiges Modellprofil

o3-mini-2025-01-31 — illustration 1

⚠️ Veraltetes Modell. OpenAI hat dieses durch o4-mini (April 2025) ersetzt, das verbesserte Reasoning-Genauigkeit bei vergleichbaren Kosten bietet. Neue Projekte sollten direkt auf o4-mini setzen. Bestehende o3-mini-Integrationen sollten die Migration planen, bevor der API-Endpunkt eingestellt wird.

o3-mini-2025-01-31: die datierte Momentaufnahme von OpenAIs veraltetem Reasoning-Modell für hohe Volumina

Der datierte Alias vom Januar 2025 für o3-mini erfasst die Momentaufnahme, die das Produktionsverhalten für OpenAIs erstes Reasoning-Modell der Volumen-Ebene fixierte. Da o3-mini nun zugunsten von o4-mini veraltet ist, erfüllt diese Momentaufnahme einen engen, aber realen Zweck: einen Stabilitätsanker für Produktions-Workflows, die auf o3-mini laufen und während ihres Migrationsfensters zum Nachfolger konsistentes Verhalten aufrechterhalten müssen.

Was diese Momentaufnahme repräsentiert

Die Januar-Momentaufnahme ist o3-mini, wie es für den stabilen Produktionseinsatz ausgeliefert wurde. Der Fähigkeitsumfang ist das, was die schwebende o3-mini-Seite beschreibt: Reasoning-first-Generierung auf der Mini-Ebene, 200.000-Token-Kontextfenster, Kostenprofil, das auf Volumen-Workloads skaliert, Genauigkeit, die unter dem vollständigen o3 landet, aber über dem, was Reflex-Modelle bei reasoning-geformten Problemen liefern konnten.

Für Teams, die Produktionsbereitstellungen betreiben, die gegen diese Momentaufnahme kalibriert sind, war der datierte Alias die sichere Fixierung, während sich OpenAIs Lifecycle-Kommunikation zu o3-mini stabilisierte. Da nun die Veraltung zugunsten von o4-mini angekündigt ist, dient die fixierte Momentaufnahme dem Migrationsfenster und nicht mehr der langfristigen Produktionsstabilität.

Der Fixierungsvertrag gilt weiterhin. Die Gewichte der Januar-Momentaufnahme werden sich nicht verschieben, und das Modellverhalten wird sich nicht unter Ihnen ändern. Was sich ändert, ist die Zeitschiene der Endpunkt-Verfügbarkeit. Sobald OpenAI den o3-mini-Endpunkt einstellt, verschwindet der datierte Alias mit ihm. Planen Sie die Migration zu o4-mini vor diesem Zeitpunkt.

Das Migrationsfenster

Für Produktionsbereitstellungen, die auf o3-mini-2025-01-31 laufen, ist das Migrationsziel o4-mini beim schwebenden Alias oder o4-mini-2025-04-16 bei der datierten Momentaufnahme. Die Migration ist auf der API-Oberfläche unkompliziert. Beide Modelle teilen dieselbe Request- und Response-Form, sodass der Integrationscode sich nicht ändert.

Die Verhaltensdeltas sind real, aber generell vorteilhaft. o4-mini wurde trainiert, um die spezifischen Schwachstellen von o3-mini zu verbessern: bessere Genauigkeit bei komplexer Code-Synthese, zuverlässigere Leistung bei mehrstufigem Reasoning unter interagierenden Constraints und ein geringfügig besseres Latenzprofil im Durchschnitt. Die meisten Workloads sehen eher Verbesserungen als Verschlechterungen, wenn sie umstellen.

Prompt-Muster, die auf die spezifische Reasoning-Verteilung von o3-mini abgestimmt waren, benötigen möglicherweise Anpassungen, um gleichwertige Ergebnisse auf o4-mini zu erzielen. Planen Sie einen parallelen Evaluations-Track ein, bei dem Sie Ihr Testkorpus gegen beide Modelle laufen lassen, die Deltas dokumentieren und umstellen, wenn die Deltas akzeptabel sind. Gehen Sie nicht davon aus, dass die Migration kostenfrei ist, auch wenn die API-Oberfläche identisch ist.

Die genaue Veraltungs-Zeitschiene wurde nicht im Detail veröffentlicht. OpenAIs Muster bei veralteten Reasoning-Modellen war ein mehrmonatiges Sunset-Fenster mit expliziter Vorankündigung. Bauen Sie die Migration in Ihren Release-Zeitplan ein, anstatt auf die Veraltungsankündigung zu warten.

Wo es scheitert und was es nie war

Dieselben Grenzen, die für o3-mini galten, gelten für diese Momentaufnahme. Echtzeit-Konversationsanwendungen passen schlecht, weil die Reasoning-Latenz inkompatibel mit Chat-UX ist. Einfache Zusammenfassung und Extraktion verschwenden die Reasoning-Rechenleistung. Kreatives Schreiben erzeugt flache, vorsichtige Prosa ohne Flair.

Innerhalb der Reasoning-Ebene war diese Momentaufnahme nie die Wahl für maximale Genauigkeit. Das vollständige o3 oder o1-pro und ihre datierten Momentaufnahmen waren die Varianten für die schwierigsten Probleme. Die Mini-Ebene war die volumen-ökonomische Ebene, nie die Frontier-Genauigkeits-Ebene.

Für Workflows, die während der Zeit auf dieser Momentaufnahme über den Fähigkeitsumfang der Mini-Ebene hinausgewachsen sind, könnte das Migrationsziel über o4-mini auf einer höheren Ebene liegen statt auf derselben Volumen-Ebene. o3-2025-04-16 ist die datierte Momentaufnahme des vollständigen o3, wenn Ihr Workload nun die höheren Kosten für bessere Genauigkeit rechtfertigt. Führen Sie den Vergleich ordentlich durch, anstatt standardmäßig zur Migration auf derselben Ebene zu greifen.

Praktische Hinweise

Das operative Muster für Snapshot-Management während eines Veraltungsfensters ist es, sofort eine parallele Evaluation gegen das Nachfolgemodell einzurichten, die Verhaltensdeltas über Ihr gesamtes Testkorpus zu dokumentieren und in einer geplanten Veröffentlichung umzustellen, anstatt unter Veraltungs-Deadline-Druck zu handeln. Für mehrere Produktions-Workflows, die auf veraltete Momentaufnahmen fixiert sind, priorisieren Sie die Migrationen nach Workload-Risiko und Umsatzauswirkung, anstatt sie in zufälliger Reihenfolge zu bearbeiten.

Für Research-Workflows, die externe Quellenintegration neben Reasoning benötigen, ist o4-mini-deep-research die dedizierte Research-Modus-Variante in der o4-Generation. Dies adressiert Workloads, für die o3-mini manchmal beansprucht wurde, für die es aber nicht wirklich gut geeignet war.

EU-Datenresidenz wird standardmäßig bei dieser Momentaufnahme oder einem der verwandten OpenAI-Reasoning-Endpunkte nicht erfüllt. Das Regional-Gateway-Muster bleibt die praktische Lösung für regulierte europäische Bereitstellungen, und diese Einschränkung ändert sich nicht mit der Migration zu o4-mini.

Letzte technische Überprüfung: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o3-mini-2025-01-31 — illustration 2o3-mini-2025-01-31 — illustration 3
Letzter automatisierter Test
14. Sept. 2026 · 20:02 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
988 ms
P95-Latenz
3163 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·26. Mai 2026