İçeriğe geç
Seviye C — Uzman
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States

Kullanımdan kaldırma tarihi

Sağlayıcı bu modeli 23 Ekim 2026 tarihinde kullanımdan kaldıracak. O zamana kadar her zamanki gibi çalışır.

OpenAI

o1

Seviye C — Uzman · 200K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o1 modeli, OpenAI tarafından geliştirilen büyük bir dil modelidir ve şirketin yapay zeka muhakemesine yaklaşımında önemli bir evrim temsil eder. Geleneksel dil modellerinin tek bir ileri geçişte token-token yanıtlar üretmesinin aksine, o1 çıktıları üretmeden önce genişletilmiş bir iç muhakeme sürecini bünyesinde barındırır. Bu model, çok aşamalı problem çözme, mantıksal çıkarım ve dikkatli analiz gerektiren karmaşık görevleri yürütmek üzere tasarlanmıştır, bu da onu matematik, kodlama, bilimsel muhakeme ve diğer analitik uygulamalar gibi alanlara özellikle uygun hale getirir. o1, 200,000 token'lık bağlam penceresi sunarak tek bir etkileşimde önemli miktarda bilgiyi işleyebilir. Modelin mimarisi, yanıt üretmeden önce çözüm yollarını keşfetmek için çıkarım sırasında ek hesaplama kaynakları harcayarak düşünsel muhakemeyi ön plana çıkarır. Bu yaklaşım, zorlu problemler için daha doğru ve iyi muhakeme edilmiş çıktılar sunabilir, ancak standart üretken modellere kıyasla daha uzun işlem süreleri gerektirebilir. Model, muhakeme çerçevesini yanıtlar üretmek için uygularken standart metin üretim yeteneklerini destekler. OpenAI'ın model yelpazesinde o1, GPT-4 ailesiyle yan yana yer alır ancak farklı bir amaca hizmet eder. GPT-4 modelleri hızlı yanıt süreleriyle genel amaçlı dil görevlerinde üstünlük sağlarken, o1 hızdan ziyade muhakeme derinliğinin öncelikli olduğu kullanım senaryoları için konumlandırılmıştır. Düşünme süresini ve sistematik problem çözmeyi önceliklendiren modellere yönelik OpenAI'ın keşfini temsil eder ve kullanıcılara yalnızca konuşma akıcılığından ziyade analitik titizlik için optimize edilmiş alternatif bir mimari sunar.

o1, OpenAI'ın çıktı üretmeden önce dahili akıl yürütme adımları gerçekleştiren ilk üretim modelidir ve geleneksel dil modellerinden temel bir mimari ayrışmayı temsil eder.

— Tokonomix mimari analizi
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme105 runs
441104516502254285809-1410-10ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

79%
Kod üretimi
jüri ortalaması 99
56%
Yaratıcı
jüri ortalaması 83
50%
Olgusal
jüri ortalaması 81
66%
Çok dilli
jüri ortalaması 99
64%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 72

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — o1
$19.50 1M giriş token başına
$78.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0273 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$19.50
1M çıkış token başına$78.00
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)375 / avg 322
449130

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

İleri düzey matematik ve mantıkKarmaşık kod üretimi ve hata ayıklamaBilimsel akıl yürütme yetenekleri200.000 token bağlam penceresiÇok adımlı problem çözmeYanıt öncesi dahili doğrulamaAnalitik görevlerde yüksek doğrulukOpenAI altyapısında güvenilir erişim

Zayıf yönler

C katmanı maliyet yapısıUzun çıkarım süreleriGörsel işleme desteği yokGerçek zamanlı sohbet için optimize değil
Bölüm 06

Yetenekler

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

Sık sorulan sorular

o1, matematik problemleri, algoritma tasarımı, bilimsel hipotez oluşturma ve karmaşık mantıksal çıkarım gerektiren görevlerde GPT-4'ü geride bırakır. Yanıt üretmeden önce dahili akıl yürütme adımları gerçekleştirdiği için çok adımlı problemlerde daha doğru sonuçlar üretir.

o1, hız yerine doğruluğun kritik olduğu analitik iş yükleri için tasarlanmış bir modeldir. Daha uzun yanıt süreleri ve C katmanı maliyetleri, sağladığı akıl yürütme derinliğinin karşılığıdır.

— Tokonomix model değerlendirmesi
Bölüm 08

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 09

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
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 · 63 runs
56 correct1 partial6 wrong89% accuracy
● 2026-10-04

o1 shows quality decline and latency regression across benchmarks

The latest benchmark window reveals concerning performance degradation for o1. Overall quality has dropped 10.2 points from a perfect 100.0 to 89.8, while latency has doubled from 2071ms to 4177ms at the median. The model maintains exceptional performance in coding and multilingual categories, both scoring perfect 100s, demonstrating that core technical capabilities remain intact. However, a new factual category score of 69 represents a significant weakness that wasn't measured in the previous window, though this may reflect expanded test coverage rather than pure regression. The dramatic latency increase of 102% is particularly notable, as response times over four seconds may impact user experience in interactive applications. The reduction in test runs from 3 to 5 suggests increased monitoring, possibly in response to observed instabilities. While o1 continues to excel in structured problem-solving domains like coding and multilingual tasks, the combination of slower responses and lower factual accuracy indicates the model may be experiencing optimization challenges or has undergone changes that prioritize certain capabilities over others. Users should evaluate whether the maintained strengths in coding align with their specific use cases given the performance tradeoffs.

Kalite

89.8

Gecikme p50

4,177 ms

Test çalıştırmaları

5

✗ Quality dropped 10.2 points✗ Latency doubled to 4177ms✗ Factual score only 69✓ Coding remains perfect 100
Bölüm 10

Tam model profili

o1 — illustration 1
o1: OpenAI'nin ilk akıl yürütme modeli ve düşünce zincirinin üretim ortamına geçtiği an

o1, uzun süreli akıl yürütmeyi akıllıca bir prompt hilesi olmaktan çıkarıp birinci sınıf bir ürün özelliği haline getiren modeldir. Daha önceki her GPT sınıfı model, yanıtı tek bir geçişte token'ları ileri doğru akıtarak üretirken, o1 cevap vermeden önce gerçek anlamda saat duvarı süresi boyunca düşünür. Bu mimari değişiklik kulağa geldiğinden çok daha önemlidir. Yanlış bir adımın yanlış bir cevaba katlanarak büyüdüğü bir problem sınıfı için, örüntü eşleyen bir model ile gerçekten düşünüp tartan bir model arasındaki fark, yararlı bir araç ile yanıltıcı bir araç arasındaki farktır.

Akıl yürütme modelleri aslında ne yapar

o1'e bir prompt gönderdiğinizde, model görünür çıktıyı üretmeden önce dahili akıl yürütme üretmek için zaman harcar. Akıl yürütme token'larını göremezsiniz. Yalnızca nihai cevabı görürsünüz ve akıl yürütme için harcanan hesaplama yükü, yanıtın bir parçası olarak size faturalandırılır. Bu desen, sohbet modellerinden gelen biri için tanıdık değildir. Bir istek, problemin karmaşıklığına bağlı olarak beş, on veya otuz saniye sürebilir ve bu gecikme bir hata değildir.

Takas oldukça doğrudandır. GPT-4o ve benzeri refleks modellerinin hızlı ilk-token süresinden vazgeçersiniz. Karşılığında, çok adımlı akıl yürütme, biçimsel ispat, karmaşık kod sentezi veya birbiriyle ilişkili birçok kısıtlama üzerinde dikkatli planlama gerektiren problemlerde belirgin biçimde daha yüksek doğruluk elde edersiniz. Matematiksel akıl yürütme, bilimsel problem çözme ve karmaşık kod üretimi, o1'in akıl yürütmeyen modellerin anlamlı ölçüde önüne geçtiği kategorilerdir.

200.000 token'lık bağlam penceresi, o1'i uzun belge akıl yürütmesi için ön cephe seviyesine taşır. Modele karmaşık bir hukuki sözleşme, destekleyici referansları ile birlikte bir araştırma makalesi veya kayda değer bir kod tabanı parçası verip bunların tümü üzerinde akıl yürütmesini isteyebilirsiniz. Akıl yürütme derinliği ile uzun bağlamın birleşimi, daha önceki GPT sürümleri altında çöken iş yüklerinde o1'i amaca uygun kılan şeydir.

Nerede işe yarıyor

Matematik ve biçimsel akıl yürütme. Sembolik cebir, çok adımlı ispatlar, cevabın onlarca ara değişkenin takibini gerektirdiği problemler. o1 bunları, sohbet katmanındaki modellerin yapmadığı bir şekilde ele alır.

Karmaşık kod sentezi. Önemsiz olmayan bir algoritma yazmak, birden çok bağımlılığı olan karmaşık bir fonksiyonu yeniden düzenlemek, kök nedenin belirtiden birkaç katman uzakta olduğu bir sorunu hata ayıklamak. Akıl yürütme adımı, daha hızlı bir modelin gönül rahatlığıyla teslim edeceği hataları sıklıkla yakalar.

Bilimsel akıl yürütme. Cevabın fizik, kimya, biyoloji veya istatistikten gelen bilgileri entegre etmeyi gerektirdiği disiplinler arası problemler. Model, eğitimden en aşina olduğu çerçeveye çökmek yerine birden fazla çerçeveyi aktif akıl yürütmede tutabilir.

Kısıtlamalar altında stratejik planlama. Kaynak tahsisi problemleri, çizelgeleme, çok amaçlı optimizasyon. Bir problemin birçok etkileşimli kısıtlamaya sahip olduğu ve yanlış bir basitleştirmenin size yanlış cevabı verdiği her yer.

Nerede tökezliyor

Gerçek zamanlı etkileşimli uygulamalar. Bir akıl yürütme modelinin gecikme profili, bir saniyenin altında yanıt vermesi gereken bir sohbet arayüzü ile temelden uyumsuzdur. Konuşma ürünleri için GPT-4o sınıfı refleks modelleri kullanın ve o1'i gerçekten zor olan turlar için saklı tutun.

Basit arama ve özetleme. o1'den bir belgeyi özetlemesini veya birkaç alanı çıkarmasını istemek savurganlıktır. Model, gerekmeyen bir göreve akıl yürütme hesaplaması harcayacak ve siz bu hesaplama için ödeme yapacaksınız. Refleks modeller bu görevleri daha hızlı ve daha ucuza halleder.

Akışın önemli olduğu yaratıcı yazım. Akıl yürütme modeli doğru, dikkatli bir düzyazı üretir. Ses tonu, ritim veya üslupsal incelik istediğinizde doğru araç değildir. Yaratıcı çalışmalar için sohbet katmanındaki modeller, akıl yürütme öncelikli üretimle kısıtlanmadıkları için çoğu zaman daha iyi çıktılar verir.

Sıkı döngülerle yoğun araç kullanımı iş akışları. Akıl yürütme adımı her tura gecikme ekler. Her çağrı arasında akıl yürüterek araçları hızla art arda çağırması gereken aracılar için, kümülatif gecikme döngüyü ağırlaştırır. Bazı aracı çerçeveleri buna uyum sağladı; birçoğu sağlamadı.

Bunu seçmek veya daha yeni akıl yürütme modellerine geçmek

o1, ilk üretim akıl yürütme modeliydi. Artık en yetkin olanı değil. o3, daha geniş akıl yürütme yeteneğine sahip anlamlı haleftir ve o4-mini, o1'in kullanıldığı birçok iş yükünü daha düşük bir fiyat noktasında yöneten maliyet açısından verimli orta katman akıl yürütme modelidir.

Bu neslin tarihli takma adı için, o1-2024-12-17, düzenlemeye tabi iş akışları veya tekrarlanabilirlik için sabitlenecek anlık görüntüdür. o1-pro, maksimum doğruluğun ek maliyeti haklı çıkardığı problemler için prompt başına daha fazla akıl yürütme token'ı harcayan, daha yüksek çaba düzeyindeki varyanttır.

Modelin dış kaynaklara göz atması, sentezlemesi ve onlar üzerinde akıl yürütmesi gereken gerçekten derin araştırma görevleri için o4-mini-deep-research, özel araştırma modu varyantıdır. AB veri ikametgâhı, OpenAI akıl yürütme uç noktalarının hiçbirinde varsayılan olarak karşılanmaz. Bölgesel ağ geçidi deseni, düzenlemeye tabi Avrupa dağıtımları için geçici çözümdür.

Zor bir problemde doğruluğun saat duvarı gecikmesinden daha önemli olduğu durumlarda o1'i kullanın. Gecikmenin akıl yürütme derinliğinden daha önemli olduğu durumlarda bir refleks modeli kullanın. Mimari seçim varsayılan değil, kasıtlı olmalıdır.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

o1 — illustration 2o1 — illustration 3
Son otomatik test
10 Eki 2026 · 20:01 UTC · Hız testi
P50 gecikme
534 ms
P95 gecikme
570 ms
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026