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

Arşivlendi

Bu model sağlayıcı tarafından kullanımdan kaldırıldı. Geçmiş veriler korunmaktadır.

25 Ekim 2026 tarihinden beri kullanılamıyor.

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

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 gecikme94 runs
428105616832311293809-3010-23ms
Bölüm 02

Fiyatlar

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

💰
API tarifeleri — o1-2024-12-17
$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 03

Saniye başına token

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

Verim (token / s)292 / avg 324
463131

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

Bölüm 04

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 05

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningjson schemaparallel toolsprompt cachingmax output tokens: 100000
Bölüm 06

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 07

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 08

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-4-588/100 · 71 runs
61 correct2 partial8 wrong86% accuracy
● 2026-10-25

o1-2024-12-17 adds multimodal capabilities while maintaining core strengths

The o1-2024-12-17 model has expanded significantly with the addition of multiple new capabilities including vision, tools, PDF input, and various JSON modes. These additions transform o1 from a text-only reasoning model into a more versatile multimodal system. The core reasoning capabilities that defined the original o1 release remain intact, allowing the model to maintain its strength in complex problem-solving tasks while now being able to process images and structured data. The addition of function calling through tools support and parallel tools execution enables integration into more complex workflows. Vision capabilities allow the model to analyze images alongside its reasoning process. JSON mode, JSON schema validation, and prompt caching provide developers with more control over outputs and cost optimization. PDF input support expands document processing capabilities. These enhancements position o1 as a more complete solution for applications requiring both advanced reasoning and multimodal understanding. Users gain access to a broader range of use cases without sacrificing the model's fundamental reasoning strengths, though the practical performance of these new modalities in real-world scenarios remains to be fully evaluated through expanded benchmark testing.

Kalite

—

Gecikme p50

—

Test çalıştırmaları

0

✓ Vision and PDF input added✓ Function calling now supported✓ JSON schema validation available✓ Prompt caching for optimization
Bölüm 09

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
25 Eki 2026 · 04:53 UTC · Test
P50 gecikme
—
P95 gecikme
—
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026