Naar inhoud
Tier C — Specialist
Draait in:USGemaakt in:United States

Einddatum

De aanbieder stopt op 23 oktober 2026 met dit model. Tot die tijd werkt het gewoon.

OpenAI

o1-2024-12-17

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

o1-2024-12-17 is een groot taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in december 2024 als onderdeel van de o1-serie. Dit model is ontworpen om uitgebreid redeneren uit te voeren voordat het antwoorden genereert, waarbij het gebruikmaakt van reinforcement learning-technieken die het in staat stellen meer rekenkracht in te zetten voor complexe probleemoplossingstaken. Het is bijzonder geschikt voor toepassingen die redeneringen in meerdere stappen vereisen, zoals geavanceerde wiskunde, programmeren, wetenschappelijke analyse en logische deductie. Het model produceert intern gestructureerde gedachteketens, hoewel deze redeneersporen niet zichtbaar zijn voor gebruikers in de standaardinterface. De o1-2024-12-17-release vertegenwoordigt een evolutie binnen OpenAI's o1-familie, volgend op eerdere versies zoals o1-preview en o1-mini. Het biedt verbeterde redeneercapaciteiten en nauwkeurigheid vergeleken met zijn voorgangers, terwijl het de standaard tekstgeneratiefunctionaliteit behoudt. Het model ondersteunt momenteel geen uitgebreide multimodale input zoals beeldverwerking of function calling, maar richt zich in plaats daarvan op tekstgebaseerde redeneer- en generatietaken. De grootte van het contextvenster is ten tijde van de release niet openbaar gemaakt. Binnen OpenAI's modelportfolio neemt o1-2024-12-17 een gespecialiseerde positie in als op redeneren gericht model, onderscheiden van de algemene GPT-4-serie. Het is ontworpen voor gebruikssituaties waarbij analysediepte en correctheid voorrang krijgen boven snelheid of conversationele vloeiendheid. Gebruikers zetten dit model doorgaans in bij het aanpakken van problemen die baat hebben bij weloverwogen, gestructureerd denken in plaats van snelle antwoordgeneratie.

o1-2024-12-17 denkt diepgaand na vóór elk antwoord en levert zo nauwkeurige oplossingen voor complexe vraagstukken.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 01

Snelheidsanalyse

Latency gemeten over alle benchmark-runs. P50 (mediaan) en P95 (95e percentiel) geven een realistisch beeld van de responssnelheid onder normale en piekbelasting.

P50 latency (mediaan)P95 latency96 runs
405227941546028790208-2209-14ms
Sectie 02

Kwaliteitsscores

Hoe dit model zich per promptcategorie verhoudt tot de rest van het veld, uit een paarsgewijze berekening over dezelfde prompts. Het ruwe jurycijfer staat onder elk getal.

77%
Code generatie
jurygemiddelde 99
6%
Creatief
jurygemiddelde 41
61%
Feitelijk
jurygemiddelde 88
68%
Meertaligheid
jurygemiddelde 99
63%
Redeneren
jurygemiddelde 70

Winstpercentage per categorie: hoe vaak dit model een gemiddeld model verslaat op een prompt uit die categorie. 50% is gemiddeld, geen onvoldoende. Het is geen percentage goede antwoorden.

Sectie 03

Prijzen

Wat je per miljoen tokens betaalt als je dit model via Tokonomix gebruikt, plus een schatting voor een gemiddeld gesprek.

💰
API-tarieven — o1-2024-12-17
$19.50 per 1M input-tokens
$78.00 per 1M output-tokens
≈ $0.0273 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$19.50
per 1M output-tokens$78.00
Sectie 04

Tokens per seconde

Doorvoersnelheid in tokens per seconde, afgeleid uit gemeten P50-latency. Hogere waarden zijn beter; fluctuaties weerspiegelen serverbelasting bij de provider.

Doorvoer (tokens / s)368 / avg 283
488103

Geschat uit P50-latency × 200 output-tokens — het absolute getal hangt af van deze aanname; de trend is wat telt.

Sectie 05

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

Uitstekend logisch redenerenSterke wiskundige probleemoplossingComplexe meertrapsanalyseChain-of-thought redeneringWetenschappelijk onderbouwde aanpakHoge nauwkeurigheid bij moeilijke vragenStructureel probleemoplossen

Zwakke punten

Hogere latentie door diep nadenkenHogere kosten per redeneerbeurtMinder geschikt voor eenvoudige takenMogelijk overdreven gedetailleerde uitvoer
Sectie 06

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 100000
Sectie 07

Veelgestelde vragen

o1-2024-12-17 is ontworpen voor complexe redeneertaken waarbij meerdere stappen doorlopen worden vóór een antwoord. Het presteert uitstekend op wiskundige, logische en wetenschappelijke vraagstukken.

Onmisbaar voor toepassingen waarbij precisie en redeneerdiepte doorslaggevend zijn boven snelheid.

Tokonomix benchmark-samenvatting
Sectie 08

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Nog geen meetdata

Er zijn nog niet genoeg API-aanroepen geregistreerd om beschikbaarheidsstatistieken voor dit model te tonen. Data verschijnt zodra het model live verkeer ontvangt.

Sectie 09

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
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-4-587/100 · 50 runs
41 correct2 partial7 wrong82% accuracy
2026-09-13

o1-2024-12-17 achieves perfect scores with quality jump of 10.3 points

The o1-2024-12-17 model has reached a perfect 100.0 quality score, representing a significant 10.3 point improvement from the previous benchmark window's 89.7 score. This advancement is particularly notable in reasoning capabilities, which now scores 100 alongside the already excellent coding performance that has remained stable at 100 across both windows. The current benchmark window shows perfect execution across both measured categories, though it should be noted that creative and multilingual categories present in the previous window are not represented in the current test suite of 3 runs. Latency has increased slightly from 3999ms to 4132ms at the median, a modest 133ms increase that represents a 3.3% change in response time. The model continues to demonstrate the multimodal capabilities introduced in previous iterations while now showing enhanced performance in core reasoning tasks. Users should be aware that the current evaluation is based on fewer test runs compared to the previous window, and the absence of creative and multilingual scores in this window makes direct comparison across all categories incomplete.

Kwaliteit

100.0

Latency p50

4,132 ms

Testruns

3

Quality improved 10.3 points Perfect reasoning score achieved Coding performance remains stable Latency increased by 133ms
Sectie 10

Volledig modelprofiel

o1-2024-12-17 — illustration 1
o1-2024-12-17: de productie-snapshot van december 2024 van OpenAI's eerste redeneermodel

De gedateerde alias van o1 uit december 2024 is de snapshot die het productieklare gedrag van OpenAI's eerste redeneermodel vastlegt. Het is de versie om aan te pinnen wanneer je workflows hebt gebouwd rond de specifieke redeneerstijl van o1 en stabiel gedrag nodig hebt over langere tijd, met name voor gereguleerd werk of audit trails die exacte reproduceerbaarheid vereisen.

Wat deze snapshot vertegenwoordigt

Dit is o1 zoals het werd uitgebracht voor productiegebruik, als opvolger van het eerdere onderzoekscheckpoint o1-preview. De capability envelope is wat de zwevende o1-pagina beschrijft: redeneer-eerst generatie met interne chain-of-thought, contextvenster van 200.000 tokens, sterke prestaties op wiskunde en code-synthese, en een latency-profiel dat in seconden in plaats van milliseconden wordt gemeten.

De december-snapshot is degene waaraan de meeste productiedeployments die op o1 draaien daadwerkelijk vastzitten. Het eerdere preview-checkpoint had gedragsafwijkingen die voor de productierelease werden gladgestreken, en de meeste teams die tegen o1 bouwden, deden dat tegen deze snapshot of een latere. Als jouw applicatie in productie is en goed werkt, draait deze waarschijnlijk op deze snapshot.

Pinnen is belangrijker voor redeneermodellen dan voor reflexmodellen. De redeneerstap is gevoelig voor kleine veranderingen in hoe het model een probleem benadert. Een subtiele verschuiving in de chain-of-thought-distributie kan veranderen welke problemen het model correct oplost en welke het fout doet, zelfs als de gemiddelde nauwkeurigheid stabiel blijft. Voor workflows waarbij je empirisch hebt gevalideerd dat o1 jouw specifieke probleemklasse oplost, is de gedateerde snapshot het contract dat dat gevalideerde gedrag beschermt.

Wanneer pinnen aan deze snapshot juist is

Gereguleerde workflows waarbij audit trails exacte reproduceerbaarheid van modeloutputs over lange tijdsperioden vereisen. Legal-tech-applicaties die contractanalyses uitvoeren en waarbij het exacte redeneerpad telt voor downstream-review. Wetenschappelijke applicaties waarbij reproduceerbaarheid van modelondersteunde redenering een methodologische vereiste is. Financiële-dienstverleningsapplicaties waar toezichthouders mogelijk uiteindelijk vragen waarom een specifieke aanbeveling is gedaan.

Voor verkennend werk, prototype-bouwsels en elke workflow waarbij je de rollende verbeteringen wilt volgen die OpenAI in nieuwere redeneermodellen doorvoert, is deze snapshot niet het juiste startpunt. Nieuw werk zou o3 of o4-mini moeten gebruiken, die wezenlijke capability-verbeteringen vertegenwoordigen ten opzichte van de o1-generatie.

Het migratierisico van deze snapshot naar een nieuwer redeneermodel is niet triviaal. Het redeneergedrag verschilt voldoende tussen o1 en o3 dat promptpatronen die tegen o1 zijn gekalibreerd niet zonder meer overdraagbaar zijn. Reken op revalidatiewerk, niet op een drop-in-upgrade.

Waar het tekortschiet

Real-time conversationele applicaties. Het latency-profiel van o1 is onverenigbaar met chatinterfaces die sub-seconde-antwoorden nodig hebben. Gebruik reflexmodellen voor die workloads en reserveer o1 voor de moeilijke beurten.

Eenvoudige samenvattings- en extractietaken. De redeneerstap is verspild aan taken die deze niet vereisen, en je betaalt voor die verspilde compute. Reflexmodellen handelen deze taken sneller en goedkoper af.

Creatief schrijven waarbij flow telt. o1 produceert zorgvuldig, correct proza. Het is niet het juiste gereedschap wanneer je stem, ritme of stilistische flair wilt. De chat-tier-modellen leveren vaak betere creatieve outputs.

Tool-gebruik-intensieve agent-workflows met veel strakke loops. De redeneerlatency stapelt zich op over beurten heen. Voor agents die snel tools moeten aanroepen met redenering tussen aanroepen, maakt de cumulatieve wachttijd de loop traag op manieren die de product-UX raken.

Praktische opmerkingen en alternatieven

Voor zwaardere redenering op dezelfde generatie geven o1-pro en de gedateerde snapshot o1-pro-2025-03-19 meer redeneercompute uit per prompt voor problemen waarbij maximale nauwkeurigheid de extra kosten rechtvaardigt. De pro-variant is de juiste keuze voor de moeilijkste redeneerproblemen waarbij je de kans wilt maximaliseren om in één keer een correct antwoord te krijgen.

Voor redenering van een nieuwere generatie vertegenwoordigen o3 en de gedateerde snapshot o3-2025-04-16 de opvolger-capability. o4-mini is het kostenefficiënte mid-tier-redeneermodel voor veel workloads die voorheen o1 gebruikten.

Voor onderzoeksworkflows die browsen, synthese en redenering over externe bronnen vereisen, is o4-mini-deep-research de toegewijde research-modus-variant. Dit is een ander operationeel profiel dan o1 en adresseert een workload waarvoor o1 nooit helemaal het juiste gereedschap was.

EU-dataresidentie wordt standaard niet ingevuld op deze snapshot of op een van de gerelateerde OpenAI-redeneer-endpoints. Regionale gateways met dataverwerkingsovereenkomsten blijven de praktische workaround voor gereguleerde Europese deployments. De deprecation-tijdlijn voor de gedateerde alias is momenteel niet aangekondigd, maar redeneermodel-snapshots hebben doorgaans langere ondersteuningsvensters gehad dan reflexmodel-snapshots, gezien de hogere revalidatiekosten van migratie.

Laatste technische review: 22-05-2026 — Tokonomix.ai

o1-2024-12-17 — illustration 2
Laatste automatische test
14 sep 2026 · 20:04 UTC · Snelheidstest
P50 latency
543 ms
P95 latency
911 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026