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Tier B — Production
Fonctionne en :USCréé en :United States

Date de retrait

Le fournisseur retirera ce modèle le 11 décembre 2026. D’ici là, il fonctionne normalement.

OpenAI

o3-2025-04-16

Tier B — Production

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··

o3-2025-04-16 est un modèle de langage axé sur le raisonnement développé par OpenAI, lancé dans le cadre de la série o3 au début de 2025. Ce modèle représente la poursuite par OpenAI du développement de systèmes qui emploient un temps de calcul d'inférence étendu pour résoudre des problèmes complexes en mathématiques, programmation, raisonnement scientifique et tâches de connaissances générales. La série o3 s'appuie sur des approches architecturales introduites dans les modèles de raisonnement précédents, allouant des ressources computationnelles supplémentaires durant la phase de génération de réponse pour améliorer la précision sur les requêtes difficiles. Le modèle prend en charge les capacités standard de génération de texte et est conçu pour les applications nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes, une déduction logique et une analyse approfondie. Bien que la taille exacte de la fenêtre de contexte n'ait pas été divulguée publiquement, o3-2025-04-16 maintient la compatibilité avec les flux de travail API typiques pour les tâches textuelles. Il est destiné aux cas d'usage où la qualité et l'exactitude des réponses sont prioritaires par rapport à la vitesse brute, car le modèle peut prendre plus de temps pour générer des résultats comparé aux modèles optimisés principalement pour le débit. Au sein de la gamme de modèles OpenAI, o3-2025-04-16 côtoie d'autres versions orientées raisonnement, positionné comme successeur des modèles antérieurs de la famille o-series. Il se distingue de la série GPT-4, qui met l'accent sur des capacités généralistes étendues, en se concentrant spécifiquement sur les domaines où le raisonnement délibéré apporte des bénéfices mesurables. Le modèle est accessible via l'infrastructure API d'OpenAI et convient aux développeurs et organisations travaillant sur la résolution de problèmes techniques, l'assistance à la recherche et les applications analytiques.

o3-2025-04-16 incarne le pari d'OpenAI sur le raisonnement étendu : un modèle qui prend le temps de réfléchir avant de répondre, au service de la justesse plutôt que de la vitesse.

Synthèse éditoriale Tokonomix
Section 01

Analyse de vitesse

Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.

Latence P50 (médiane)Latence P9596 runs
452111017682426308408-2209-15ms
Section 02

Scores de qualité

Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.

65%
Génération de code
moyenne du juge 80
84%
Créatif
moyenne du juge 92
49%
Factuel
moyenne du juge 86
56%
Multilingue
moyenne du juge 91
58%
Raisonnement
moyenne du juge 63

Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — o3-2025-04-16
$2.99 par 1M de tokens d'entrée
$11.96 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0042 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$2.99
par 1M de tokens de sortie$11.96
Section 04

Tokens par seconde

Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.

Débit (tokens / s)357 / avg 292
43882

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Forces & faiblesses

Basé sur les résultats de benchmarks et les retours communautaires agrégés sur des cas d'usage réels.

Forces

Raisonnement multi-étapes approfondiSolide sur les tâches scientifiquesPerformances en mathématiques avancéesBonne qualité sur le code complexePrécision privilégiée à la vitesseCompatible avec l'API OpenAI standardAdapté à la déduction logiqueAnalyse rigoureuse de problèmes structurés

Faiblesses

Latence élevée à la générationCoût d'inférence supérieur aux modèles classiquesCapacités multimodales non documentéesFenêtre de contexte non publiée officiellement
Section 06

Capacités

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaprompt cachingmax output tokens: 100000
Section 07

Questions fréquentes

Privilégiez o3 lorsque la tâche implique un raisonnement multi-étapes, des démonstrations mathématiques ou du débogage complexe. Pour des assistants conversationnels généralistes ou des tâches à fort volume, un modèle GPT-4 sera souvent plus rentable.

Un choix solide pour les charges de travail où une erreur coûte plus cher que quelques secondes de latence supplémentaires. À réserver aux cas exigeants où la qualité du raisonnement justifie l'investissement.

Verdict Tokonomix
Section 08

Disponibilité

Disponibilité

Pas encore de données

Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.

Section 09

Verdicts benchmark Tokonomix

⚖️
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-4-582/100 · 49 runs
38 correct2 partial9 wrong78% accuracy
2026-09-13

o3-2025-04-16 achieves perfect scores across all categories with latency trade-off

The latest benchmark window shows o3-2025-04-16 reaching maximum scores of 100 across all tested categories, representing a substantial 9.6 point improvement in overall quality from the previous period. Coding performance increased from 97 to 100, while factual and reasoning capabilities both achieved perfect scores. The current window tested three categories compared to four in the previous period, with creative and multilingual categories not evaluated this time. This quality improvement comes with an 18% increase in median latency, rising from 2533ms to 2978ms. The slower response times may reflect more thorough processing or additional computational steps required to achieve the higher quality outputs. The current benchmark window includes three test runs compared to five previously, which provides a solid but somewhat smaller sample size. Users can expect state-of-the-art performance across coding, factual knowledge, and reasoning tasks, though they should anticipate roughly three-second response times at the median. The model demonstrates consistent excellence in technical domains while trading some speed for quality gains.

Qualité

100.0

Latence p50

2,978 ms

Exécutions de test

3

Perfect 100 scores all categories Quality improved 9.6 points Latency increased 18% Fewer test runs sampled
Section 10

Profil complet du modèle

o3-2025-04-16 — illustration 1
o3-2025-04-16 : l'instantané de production d'avril 2025 du modèle de raisonnement de pointe d'OpenAI

L'alias daté d'avril 2025 d'o3 capture l'instantané du modèle de raisonnement de pointe d'OpenAI tel qu'il existait au moment de sa publication stable en production. C'est la version à épingler lorsque vous souhaitez un comportement reproductible d'o3 pour des flux de travail réglementés, des exigences de traçabilité d'audit ou des déploiements en production où l'alias flottant o3 évoluant en continu pourrait perturber des flux de travail validés.

Ce que cet instantané fige

L'instantané d'avril capture o3 tel qu'il a été livré pour une utilisation en production générale. L'enveloppe de capacités correspond à ce que décrit la page o3 flottante : raisonnement par chaîne de pensée étendue au niveau de précision de la génération o3, fenêtre de contexte de 200 000 tokens, performance solide en mathématiques, raisonnement scientifique, synthèse de code et analyse de documents longs.

L'épinglage à un instantané spécifique importe davantage pour les modèles de raisonnement que pour les modèles réflexes. L'étape de raisonnement est sensible aux poids exacts et aux décisions exactes prises lors de l'entraînement concernant l'équilibre entre le budget de raisonnement et la génération de la réponse finale. Un changement subtil dans la distribution de la chaîne de pensée peut modifier quels problèmes le modèle résout correctement et lesquels il traite incorrectement, même si la précision moyenne reste stable ou s'améliore.

Pour les flux de travail où vous avez validé empiriquement qu'o3 traite votre classe de problèmes spécifique avec une précision acceptable, l'instantané daté constitue le contrat qui protège ce comportement validé. L'alias flottant o3 évoluera vers de nouveaux poids ou, éventuellement, vers un modèle successeur. L'épinglage vous isole de ces changements jusqu'à ce que vous soyez prêt à revalider.

Quand l'épinglage est approprié

Flux de travail réglementés où les pistes d'audit exigent une reproductibilité exacte des sorties du modèle sur de longues périodes. Applications juridico-techniques effectuant des analyses contractuelles où les étapes de raisonnement importent pour l'examen en aval. Applications scientifiques où la reproductibilité du raisonnement assisté par modèle constitue une exigence méthodologique. Applications de services financiers où les régulateurs peuvent éventuellement demander pourquoi une recommandation spécifique a été formulée.

Pour le travail exploratoire et les prototypes, l'alias flottant o3 constitue le bon choix. N'épinglez que lorsque la stabilité en production ou les exigences de conformité justifient la charge de maintenance liée à la revalidation des migrations d'instantanés selon un calendrier défini.

La migration de cet instantané vers un nouveau modèle de raisonnement n'est pas triviale. Le comportement de raisonnement peut évoluer de manières qui affectent les problèmes que le modèle résout. Planifiez un travail de revalidation, pas une simple mise à niveau de remplacement. Pour les flux de travail qui utilisent cet instantané depuis de nombreux mois, la dépréciation éventuelle nécessitera un véritable travail d'évaluation pour valider que le successeur traite votre classe de problèmes de manière équivalente.

Où il échoue

Les mêmes limites qui s'appliquent à l'o3 flottant s'appliquent ici. Applications interactives en temps réel. Résumé et extraction simples où le calcul de raisonnement est gaspillé. Écriture créative où la fluidité compte. Charges de travail à volume élevé avec une marge mince par appel.

L'instantané d'avril ne modifie pas l'enveloppe de capacités fondamentale. Il constitue une ancre de stabilité, pas un différenciateur de performance par rapport à l'alias flottant tel qu'il existait en avril. Si l'o3 flottant a depuis évolué vers de nouveaux poids avec des caractéristiques de performance différentes, la comparaison entre cet instantané et le nom flottant aujourd'hui devient significative pour la planification de migration.

Notes pratiques et alternatives

Pour du raisonnement à volume plus élevé où le coût par appel d'o3 ne s'adapte pas économiquement, o4-mini et o4-mini-2025-04-16 constituent les options de raisonnement de niveau intermédiaire économiques. Pour les flux de travail de recherche nécessitant l'intégration de sources externes parallèlement au raisonnement, o4-mini-deep-research et o4-mini-deep-research-2025-06-26 sont les variantes dédiées en mode recherche.

Pour les flux de travail initialement calibrés sur la génération o1, o1 et o1-2024-12-17 restent disponibles. La migration d'o1 vers o3 vaut généralement la peine d'être effectuée car les gains de précision sont réels et le profil de coût est comparable.

Pour les problèmes les plus difficiles où vous voulez maximiser la précision indépendamment du coût, o1-pro et o1-pro-2025-03-19 sont les variantes à raisonnement étendu dans la génération o1. L'équivalent de niveau o3 pour un effort de raisonnement maximal se situe dans une position architecturale similaire ; effectuez des tests de référence sur votre ensemble spécifique de problèmes difficiles pour décider ce qui a un sens économique.

La résidence des données dans l'UE n'est pas satisfaite par défaut sur cet instantané ni sur aucun point de terminaison de raisonnement OpenAI. Les passerelles régionales avec des accords de traitement de données restent la solution de contournement pratique pour les déploiements européens réglementés. Le calendrier de dépréciation des alias datés pour les modèles de raisonnement a historiquement été plus long que pour les modèles réflexes, mais prévoyez de revalider par rapport à un instantané successeur au moins tous les douze mois pour éviter le précipice d'exécuter sur un modèle déprécié lorsque le retrait éventuel sera annoncé.

Le modèle opérationnel qui fonctionne pour la gestion des instantanés consiste à maintenir une piste d'évaluation parallèle qui exécute votre corpus de tests sur l'instantané actuel et le prochain instantané disponible à une cadence régulière. Lorsque les écarts se situent dans votre plage acceptable, la migration devient un déploiement de production routinier plutôt qu'une course effrénée dictée par la panique avant une échéance de dépréciation. Pour les équipes qui ont plusieurs flux de travail de production épinglés à différents instantanés à travers différents modèles de raisonnement, formaliser ce modèle dans votre processus de publication constitue la différence entre une gestion confiante des instantanés et l'accumulation de dette technique.

Dernière revue technique : 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o3-2025-04-16 — illustration 2o3-2025-04-16 — illustration 3
Dernier test automatisé
15 sept. 2026 · 02:05 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
561 ms
Latence P95
Erreurs
2 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·26 mai 2026