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

o3-mini-2025-01-31

Tier C — Specialist

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

o3-mini-2025-01-31 is een op redeneren gericht taalmodel ontwikkeld door OpenAI, uitgebracht in januari 2025 als onderdeel van de o3-modelserie. Het vertegenwoordigt een compacte variant ontworpen om geavanceerde redeneercapaciteiten in balans te brengen met verbeterde efficiëntie in vergelijking met grotere modellen in dezelfde familie. Het model maakt gebruik van uitgebreide inferentietijdberekening, waardoor het extra verwerkingscycli kan besteden aan complexe problemen voordat het antwoorden genereert. Deze architectuur maakt het bijzonder geschikt voor taken die meerstaps logisch redeneren, wiskundig probleemoplossen en codegeneratie vereisen. Het model bouwt voort op het redeneerkader geïntroduceerd met OpenAI's o-serie modellen, die de nadruk leggen op weloverwogen probleemoplossen boven onmiddellijke antwoordgeneratie. Hoewel specifieke technische details over parameteraantal en architectuur onbekend blijven, wordt o3-mini gepositioneerd als een toegankelijker alternatief voor het volledige o3-model, met sterke prestaties op redeneerbenchmarks terwijl het minder computationele middelen vereist. De grootte van het contextvenster is ten tijde van de release niet publiekelijk gespecificeerd door OpenAI. Binnen OpenAI's modelaanbod staat o3-mini-2025-01-31 naast andere op redeneren gerichte modellen als een lichtere optie voor toepassingen waar redeneerkwaliteit prioriteit heeft maar middelen beperkt zijn. Het richt zich op gebruikssituaties waaronder softwareontwikkelingsondersteuning, wetenschappelijk redeneren, wiskundige berekening en gestructureerde analytische taken. Het model ondersteunt standaard tekstgeneratiecapaciteiten terwijl het de chain-of-thought-redeneerbenadering karakteristiek voor de o3-serie behoudt, waardoor het geschikt is voor zowel algemene toepassingen als gespecialiseerde redeneerwerklasten.

o3-mini-2025-01-31 brengt OpenAI's redeneer-architectuur naar een compactere vorm, waarbij verlengde inferentie-tijd wordt ingezet voor complexe problemen zonder de volledige resourcevraag van grotere modellen.

Tokonomix model-analyse, januari 2025
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
423175630894421575408-2209-14ms
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.

67%
Code generatie
jurygemiddelde 96
72%
Creatief
jurygemiddelde 93
41%
Feitelijk
jurygemiddelde 80
64%
Meertaligheid
jurygemiddelde 99
60%
Redeneren
jurygemiddelde 77

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 — o3-mini-2025-01-31
$1.65 per 1M input-tokens
$6.58 per 1M output-tokens
≈ $0.0023 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$1.65
per 1M output-tokens$6.58
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)202 / avg 315
46977

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

Sterke wiskundige probleemoplossingMeerstaps logisch redenerenGeoptimaliseerd voor codegeneratieEfficiënter dan volledige o3-variantVerlengde denktijd bij complexe takenGeschikt voor gestructureerde analyseWetenschappelijk redeneren ondersteundBalans tussen capaciteit en toegankelijkheid

Zwakke punten

Context window niet openbaarLangzamere responstijd door redeneer-faseArchitectuurdetails niet vrijgegevenGeen multimodale capaciteiten bevestigd
Sectie 06

Mogelijkheden

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

Veelgestelde vragen

o3-mini is specifiek ontworpen voor taken die meerstaps redeneren vereisen: wiskunde, logica, code-debugging en wetenschappelijke analyse. Voor conversatie, creatief schrijven of snelle antwoorden blijft GPT-4o geschikter.

Voor ontwikkelaars die beredeneerde antwoorden nodig hebben op wiskundige, logische of code-gerelateerde vraagstukken, biedt o3-mini een interessante middenweg tussen prestatie en efficiëntie binnen het o-series portfolio.

Tokonomix redactie
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-4-591/100 · 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.

Kwaliteit

93.0

Latency p50

3,305 ms

Testruns

4

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

Volledig modelprofiel

o3-mini-2025-01-31 — illustration 1

⚠️ Verouderd model. OpenAI heeft dit vervangen door o4-mini (april 2025), dat verbeterde redeneerprecisie biedt tegen vergelijkbare kosten. Nieuwe projecten moeten direct op o4-mini gericht worden. Bestaande o3-mini-integraties moeten migratie plannen voordat het API-eindpunt wordt stopgezet.

o3-mini-2025-01-31: de gedateerde momentopname van OpenAI's verouderde volume-tier redeneermodel

De gedateerde alias van januari 2025 van o3-mini legt de momentopname vast die het productiegedrag heeft vastgelegd voor OpenAI's eerste volume-tier redeneermodel. Nu o3-mini verouderd is verklaard ten gunste van o4-mini, dient deze momentopname een beperkt maar reëel doel: een stabiliteitsvast punt voor productie-workflows die draaien op o3-mini en consistent gedrag moeten behouden gedurende hun migratievenster naar de opvolger.

Wat deze momentopname vertegenwoordigt

De januari-momentopname is o3-mini zoals het werd geleverd voor stabiel productiegebruik. De capaciteitsenveloppe is wat de zwevende o3-mini-pagina beschrijft: redeneer-eerste generatie op de mini-tier, 200.000-token contextvenster, kostenprofiel dat schaalde naar volume-workloads, nauwkeurigheid die beneden de volledige o3 landde maar boven wat reflex-modellen konden leveren op redeneervormige problemen.

Voor teams die productie-implementaties draaien gekalibreerd tegen deze momentopname, is de gedateerde alias het veilige ankerpunt geweest terwijl OpenAI's levenscyclusboodschap over o3-mini stabiliseerde. Nu de veroudering ten gunste van o4-mini is aangekondigd, dient de vastgezette momentopname het migratievenster in plaats van langetermijn productiestabiliteit.

Het vastzetcontract blijft gelden. De gewichten van de januari-momentopname zullen niet verschuiven, en het modelgedrag zal niet onder u veranderen. Wat wel verandert is de tijdlijn voor beschikbaarheid van het eindpunt. Zodra OpenAI het o3-mini-eindpunt stopzet, gaat de gedateerde alias daarmee mee. Plan de migratie naar o4-mini vóór die afgrond.

Het migratievenster

Voor productie-implementaties die draaien op o3-mini-2025-01-31, is het migratiedoel o4-mini bij de zwevende alias of o4-mini-2025-04-16 bij de gedateerde momentopname. De migratie is eenvoudig in API-oppervlak. Beide modellen delen dezelfde aanvraag- en antwoordvorm, dus de integratiecode verandert niet.

De gedragsverschillen zijn reëel maar over het algemeen gunstig. o4-mini is getraind om te verbeteren op de specifieke zwakke punten van o3-mini: betere nauwkeurigheid bij complexe codesynthese, betrouwbaardere prestaties bij meerstaps redeneren onder interacterende beperkingen, en een iets beter latentieprofiel gemiddeld. De meeste workloads zien verbeteringen in plaats van regressies wanneer ze overschakelen.

Promptpatronen die zijn afgestemd op de specifieke redeneerdistributie van o3-mini kunnen aanpassing nodig hebben om equivalente resultaten op o4-mini te behalen. Plan voor een parallelle evaluatietrack waarin u uw testcorpus tegen beide modellen uitvoert, de verschillen documenteert, en overschakelt wanneer de verschillen acceptabel zijn. Ga er niet vanuit dat de migratie gratis is, zelfs als het API-oppervlak identiek is.

De verouderingstijdlijn is niet in fijn detail gepubliceerd. OpenAI's patroon met verouderde redeneermodellen is geweest een zonsondergangvenster van meerdere maanden met expliciete voorafgaande kennisgeving. Bouw de migratie in uw releaseschema in plaats van te wachten op de verouderingsaankondiging.

Waar het tekortschiet en wat het nooit was

Dezelfde beperkingen die golden voor o3-mini gelden voor deze momentopname. Real-time conversatie-applicaties zijn een slechte match omdat de redeneerlatentie incompatibel is met chat-UX. Eenvoudige samenvatting en extractie verspillen de redeneercapaciteit. Creatief schrijven produceert vlak, voorzichtig proza zonder flair.

Binnen de redeneertier was deze momentopname nooit de maximale-nauwkeurigheidskeuze. De volledige o3 of o1-pro en hun gedateerde momentopnames waren de varianten voor de moeilijkste problemen. De mini-tier was de volume-economische tier, nooit de frontier-nauwkeurigheidstier.

Voor workflows die voorbij de mini-tier capaciteitsenveloppe zijn gegroeid gedurende de tijd op deze momentopname, kan het migratiedoel boven o4-mini zitten op een hogere tier in plaats van op dezelfde volume-tier. o3-2025-04-16 is de gedateerde momentopname van de volledige o3 als uw workload nu de hogere kosten rechtvaardigt voor betere nauwkeurigheid. Voer de vergelijking correct uit in plaats van standaard naar de zelfde-tier-migratie te gaan.

Praktische opmerkingen

Het operationele patroon voor momentopnamebeheer tijdens een verouderingsvenster is om onmiddellijk parallelle evaluatie tegen het opvolgermodel op te zetten, de gedragsverschillen over uw volledige testcorpus te documenteren, en over te schakelen in een geplande release in plaats van onder druk van een verouderingsdeadline. Voor meerdere productie-workflows vastgezet aan verouderde momentopnames, prioriteer de migraties op basis van workloadrisico en omzetimpact in plaats van ze in willekeurige volgorde te verwerken.

Voor onderzoeksworkflows die externe bronintegratie naast redeneren nodig hebben, is o4-mini-deep-research de toegewijde onderzoeksmodus-variant in de o4-generatie. Dit adresseert workloads waarvoor o3-mini soms werd uitgerekt om te hanteren maar waarvoor het eigenlijk niet goed geschikt was.

EU-dataresidentie wordt niet standaard voldaan op deze momentopname of op enig gerelateerd OpenAI-redeneereindpunt. Het regionale-gateway-patroon blijft de praktische oplossing voor gereguleerde Europese implementaties, en die beperking verandert niet met de migratie naar o4-mini.

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

o3-mini-2025-01-31 — illustration 2o3-mini-2025-01-31 — illustration 3
Laatste automatische test
14 sep 2026 · 20:02 UTC · Snelheidstest
P50 latency
988 ms
P95 latency
3163 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·26 mei 2026