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

o1-2024-12-17

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o1-2024-12-17, OpenAI tarafından geliştirilen ve Aralık 2024'te o1 serisinin bir parçası olarak yayınlanan büyük bir dil modelidir. Bu model, yanıt üretmeden önce uzun süreli akıl yürütme yapmak üzere tasarlanmış olup karmaşık problem çözme görevlerinde daha fazla hesaplama eforu harcamasını sağlayan pekiştirmeli öğrenme tekniklerini kullanır. İleri düzey matematik, kodlama, bilimsel analiz ve mantıksal çıkarım gibi çok adımlı akıl yürütme gerektiren uygulamalar için özellikle uygundur. Model, dahili olarak yapılandırılmış düşünce zincirleri üretir; ancak bu akıl yürütme izleri standart arayüzde kullanıcılara gösterilmez. o1-2024-12-17 sürümü, o1-preview ve o1-mini gibi önceki sürümlerin ardından OpenAI'nin o1 ailesi içindeki bir evrimi temsil eder. Standart metin üretme işlevini korurken seleflerine kıyasla geliştirilmiş akıl yürütme yetenekleri ve doğruluk sunar. Model şu anda görüntü işleme veya işlev çağırma gibi gelişmiş çok modlu girdileri desteklememekte; bunun yerine metin tabanlı akıl yürütme ve üretme görevlerine odaklanmaktadır. Bağlam penceresi boyutu, yayınlanma tarihinde kamuya açıklanmamıştır. OpenAI'nin model yelpazesinde o1-2024-12-17, genel amaçlı GPT-4 serisinden ayrışan, akıl yürütme odaklı uzmanlaşmış bir konumda yer alır. Hız veya konuşma akıcılığından çok analiz derinliğinin ve doğruluğun önceliklendirildiği kullanım senaryoları için tasarlanmıştır. Kullanıcılar bu modeli genellikle hızlı yanıt üretiminden ziyade özenli ve yapılandırılmış düşünmeden fayda sağlayan problemleri ele alırken tercih eder.

OpenAI'nin kapsamlı eğitim verisi bu modelin geniş alan bilgisini destekliyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 01

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — o1-2024-12-17
$15.00 1M giriş token başına
$60.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0210 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$15.00
1M çıkış token başına$60.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$15.00

input / 1M

— stable

$60.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 02

Güçlü & zayıf yönler

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

Güçlü yönler

Çok adımlı akıl yürütmeMatematik ve bilimsel analizMetin üretimi ve özetlemeÇok turlu sohbet desteğiTalimat takibinde yüksek başarıDoğal dil anlama kapasitesi

Zayıf yönler

Zincir düşünme nedeniyle yüksek gecikmeİnternet erişimi bulunmuyorGörsel işleme desteği yok
Bölüm 03

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 100000
Bölüm 04

Sık sorulan sorular

Çok adımlı matematik, algoritma analizi ve bilimsel akıl yürütmede öne çıkıyor. Zincir düşünme ile doğruluğu artırıyor.

OpenAI güvenlik katmanları ve içerik filtreleri modeli kurumsal ortamlara uygun kılıyor.

Tokonomix benchmark özeti
Bölüm 05

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 06

Tokonomix kıyaslama kararları

2026-06-14

o1-2024-12-17 maintains performance with expanded multimodal capabilities

The o1-2024-12-17 model shows consistent performance across benchmark windows while significantly expanding its technical capabilities. The model now supports tools, vision, JSON modes, PDF input, reasoning visualization, schema validation, parallel tool execution, and prompt caching - representing a major expansion from its previous text-only functionality. Performance metrics remain stable across coding, mathematical reasoning, and general knowledge tasks. The model continues to excel at complex problem-solving scenarios that benefit from extended reasoning chains. Quality scores show no significant degradation despite the addition of multimodal features, suggesting successful integration of new capabilities without compromising core strengths. The expanded feature set positions this model for broader application scenarios including document analysis, visual reasoning, and structured data extraction. Users can now leverage the same reasoning capabilities that defined the original o1 release while working with images, PDFs, and structured outputs. The addition of prompt caching may improve efficiency for repetitive tasks, though specific performance gains will vary by use case.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Multimodal input support added Tool and function calling enabled Structured output modes available Core performance remains stable
Bölüm 07

Tam model profili

o1-2024-12-17 — illustration 1
o1-2024-12-17: OpenAI'nin ilk muhakeme modelinin Aralık 2024 üretim anlık görüntüsü

o1'in Aralık 2024 tarihli takma adı, OpenAI'nin ilk muhakeme modelinin üretime hazır davranışını sabitleyen anlık görüntüdür. İş akışlarınızı o1'in kendine özgü muhakeme tarzı etrafında kurduysanız ve zaman içinde kararlı bir davranışa ihtiyaç duyuyorsanız — özellikle düzenlemeye tabi işler veya tam tekrarlanabilirlik gerektiren denetim izleri için — sabitlemeniz gereken sürüm budur.

Bu anlık görüntü neyi temsil ediyor

Bu, daha önceki o1-preview araştırma kontrol noktasının ardından üretim kullanımı için yayımlanan haliyle o1'dir. Yetenek zarfı, hareketli o1 sayfasında anlatılanla aynıdır: dahili düşünce zinciri ile muhakeme öncelikli üretim, 200.000 belirteçlik bağlam penceresi, güçlü matematiksel ve kod sentezi performansı, milisaniyelerle değil saniyelerle ölçülen gecikme profili.

Aralık anlık görüntüsü, o1 üzerinde çalışan üretim dağıtımlarının çoğunun fiilen sabitlendiği sürümdür. Daha önceki önizleme kontrol noktasında üretim sürümü için giderilen davranışsal tuhaflıklar vardı ve o1'e karşı uygulama geliştiren ekiplerin çoğu bunu bu anlık görüntüye veya sonrasına göre yaptı. Uygulamanız üretimdeyse ve iyi çalışıyorsa, büyük ihtimalle üzerinde çalıştığı anlık görüntü budur.

Sabitleme, muhakeme modelleri için refleks modellere göre daha fazla önem taşır. Muhakeme adımı, modelin bir probleme yaklaşma biçimindeki küçük değişikliklere karşı duyarlıdır. Düşünce zinciri dağılımındaki ince bir kayma, ortalama doğruluk sabit kalsa bile modelin hangi problemleri doğru çözdüğünü ve hangilerinde hata yaptığını değiştirebilir. o1'in spesifik problem sınıfınızı çözdüğünü ampirik olarak doğruladığınız iş akışlarında, tarihli anlık görüntü bu doğrulanmış davranışı koruyan sözleşmedir.

Bu anlık görüntüye sabitlemenin doğru olduğu durumlar

Denetim izlerinin uzun zaman dilimlerinde modelin çıktılarının tam tekrarlanabilirliğini gerektirdiği düzenlemeye tabi iş akışları. Sözleşme analizi yapan hukuk teknolojisi uygulamalarında, kesin muhakeme yolunun aşağı akış incelemesi için önem taşıdığı durumlar. Model destekli muhakemenin tekrarlanabilirliğinin metodolojik bir gereklilik olduğu bilimsel uygulamalar. Düzenleyicilerin sonunda belirli bir önerinin neden yapıldığını sorabileceği finansal hizmet uygulamaları.

Keşif amaçlı çalışmalar, prototip yapımı ve OpenAI'nin daha yeni muhakeme modellerinde yayınladığı sürekli iyileştirmeleri takip etmek istediğiniz herhangi bir iş akışı için bu anlık görüntü doğru başlangıç noktası değildir. Yeni çalışmalar, o1 nesline göre anlamlı yetenek iyileştirmelerini temsil eden o3 veya o4-mini modellerini kullanmalıdır.

Bu anlık görüntüden daha yeni bir muhakeme modeline geçiş riski önemsiz değildir. o1 ile o3 arasındaki muhakeme davranışı, o1'e göre kalibre edilmiş istem örüntülerinin sorunsuzca aktarılmayabileceği kadar farklıdır. Doğrudan bir yükseltme değil, yeniden doğrulama çalışması planlayın.

Yetersiz kaldığı yerler

Gerçek zamanlı konuşma uygulamaları. o1'in gecikme profili, saniyenin altında yanıt gerektiren sohbet arayüzleriyle uyumsuzdur. Bu iş yükleri için refleks modelleri kullanın ve o1'i zor dönüm noktaları için saklayın.

Basit özetleme ve çıkarma görevleri. Muhakeme adımı, gerektirmeyen görevlerde boşa harcanır ve bu boşa harcanan hesaplama için ödeme yaparsınız. Refleks modeller bu görevleri daha hızlı ve daha ucuza halleder.

Akışın önemli olduğu yaratıcı yazım. o1 dikkatli, doğru bir düzyazı üretir. Ses, ritim veya üslup ister istemez söz konusu olduğunda doğru araç değildir. Sohbet katmanı modelleri genellikle daha iyi yaratıcı çıktılar verir.

Çok sıkı döngülü, yoğun araç kullanan ajan iş akışları. Muhakeme gecikmesi turlar boyunca birikir. Çağrılar arasında muhakeme yaparak araçları hızlıca çağırması gereken ajanlarda, kümülatif bekleme süresi döngüyü ürün deneyimini etkileyecek biçimde yavaşlatır.

Pratik notlar ve alternatifler

Aynı nesilde daha yüksek çaba gerektiren muhakeme için o1-pro ve tarihli anlık görüntüsü o1-pro-2025-03-19, maksimum doğruluğun ek maliyeti haklı kıldığı problemlerde istem başına daha fazla muhakeme hesaplaması harcar. Pro varyantı, tek seferde doğru cevap alma olasılığını en üst düzeye çıkarmak istediğiniz en zor muhakeme problemleri için doğru tercihtir.

Yeni nesil muhakeme için o3 ve tarihli anlık görüntüsü o3-2025-04-16, ardıl yeteneği temsil eder. o4-mini, daha önce o1 kullanan birçok iş yükü için maliyet açısından verimli orta katman muhakeme modelidir.

Tarama, sentez ve dış kaynaklar arasında muhakeme gerektiren araştırma iş akışları için o4-mini-deep-research, araştırma moduna ayrılmış varyanttır. Bu, o1'den farklı bir operasyonel biçimdir ve o1'in hiçbir zaman tam olarak doğru aracı olmadığı bir iş yükünü hedefler.

AB veri ikametgâhı, bu anlık görüntüde veya ilgili OpenAI muhakeme uç noktalarının herhangi birinde varsayılan olarak karşılanmaz. Veri işleme sözleşmeleri olan bölgesel ağ geçitleri, düzenlemeye tabi Avrupa dağıtımları için pratik geçici çözüm olmaya devam ediyor. Tarihli takma adın kullanımdan kaldırılma zaman çizelgesi şu anda duyurulmamıştır; ancak muhakeme modeli anlık görüntüleri, geçişin daha yüksek yeniden doğrulama maliyeti göz önüne alındığında, refleks modeli anlık görüntülerinden genellikle daha uzun destek pencerelerine sahip olmuştur.

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

o1-2024-12-17 — illustration 2
Son otomatik test
14 Haz 2026 · 05:00 UTC · Test
P50 gecikme
P95 gecikme
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026