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

o1-pro

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o1-pro, OpenAI tarafından geliştirilen ve o1 serisinin evrimi olarak piyasaya sürülen, akıl yürütmeye odaklı büyük bir dil modelidir. Bu model, karmaşık problemler üzerinde yanıt üretmeden önce ek işlem süresi harcamasına olanak tanıyan genişletilmiş çıkarım zamanı hesaplamaya vurgu yapar. İleri düzey matematik, kodlama zorlukları, bilimsel analiz ve yanıt hızından çok doğruluk ile derinliğin öncelikli olduğu mantıksal problem çözme gibi çok adımlı akıl yürütme gerektiren görevler için tasarlanmıştır. Model, düşünce zinciri akıl yürütme sürecini geliştirmek için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini kullanarak karmaşık sorguları parçalara ayırabilir ve çıkarım sırasında kendini düzeltebilir. Mimari detaylar açıklanmamış olsa da, o1-pro anlık örüntü eşleştirmeden ziyade düşünülerek yapılan analizden fayda sağlayan problemleri ele almak üzere optimize edilmiştir. Bağlam penceresi özellikleri OpenAI tarafından kamuya detaylı olarak açıklanmamıştır. Model, çeşitli alanlarda doğal dil anlama ve üretimi dahil olmak üzere standart metin üretim yeteneklerini destekler. OpenAI'ın model yelpazesinde o1-pro, standart o1 modelinin üzerinde konumlanarak en yüksek analitik derinlik düzeyine ihtiyaç duyan kullanıcılara gelişmiş akıl yürütme performansı sunar. Daha hızlı yanıt süreleriyle genel amaçlı dil görevlerine odaklanan OpenAI'ın GPT-4 serisini tamamlar. o1-pro modeli, akıl yürütme kalitesinin birincil öncelik olduğu özel uygulamalar için konumlandırılmış olup araştırma, karmaşık teknik iş akışları ve titiz mantıksal tutarlılık gerektiren senaryolar için uygundur.

o1-pro, OpenAI'ın akıl yürütme odaklı o1 serisinin en güçlü üyesi olarak, hız yerine derinliği tercih eden problemler için tasarlandı.

Tokonomix model analizi
Bölüm 01

Fiyat geçmişi

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

💰
API tarifeleri — o1-pro
$150.00 1M giriş token başına
$600.00 1M çıkış token başına
≈ $0.2100 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$150.00
1M çıkış token başına$600.00

Pricing over time

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

$150.00

input / 1M

— no change

$600.00

output / 1M

— no change

2026-05-242026-05-242026-05-24
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

Gelişmiş çok adımlı akıl yürütmeBilimsel analiz ve araştırma desteğiİleri seviye matematik problemleriKarmaşık kodlama zorlukları çözümüÇıkarım sırasında öz-düzeltme yeteneğiDoğruluk odaklı yanıt üretimiDetaylı mantıksal problem çözmeTakviyeli öğrenme ile optimize edilmiş

Zayıf yönler

Daha uzun yanıt süreleriYüksek işlem maliyetiBağlam penceresi bilgisi açıklanmamışGörsel ve ses modalite desteği yok
Bölüm 03

Sık sorulan sorular

o1-pro, standart o1 modeline göre daha gelişmiş akıl yürütme performansı sunar ve en yüksek analitik derinlik gerektiren görevler için optimize edilmiştir. Daha karmaşık problemlerde üstün doğruluk sağlar ancak daha fazla işlem süresi gerektirir.

Karmaşık mantıksal problemlerde mükemmel performans arayan ve yanıt süresi konusunda esnekliği olan ekipler için ideal bir seçim.

Tokonomix değerlendirme özeti
Bölüm 04

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 05

Tokonomix kıyaslama kararları

2026-05-24

o1-pro, kodlama ve akıl yürütme kıyaslamalarında güçlü bir referans seviyesi oluşturuyor

OpenAI'in o1-pro modeli, birden fazla alanda etkileyici performansla değerlendirmeye giriyor. Model, GPQA Diamond'da %75,7 puan alarak güçlü bilimsel muhakeme yetenekleri sergiliyor. Matematikte AIME 2024'te %96,4 puanla ileri düzey problem çözme becerisi gösteriyor. Kodlama performansı, Codeforces'ta %71,7 ve SWE-bench Verified'da %48,6 ile sağlam bir yazılım mühendisliği yeteneğine işaret ediyor. EpochAI Frontier Math, %25,8 ile en büyük zorluğu oluşturuyor ve ileri düzey matematiksel muhakemede gelişim alanı bulunduğunu ortaya koyuyor. Model, MMLU'da %92,1 puanla geniş bilgi kapsamını teyit ediyor. Doktora seviyesi bilim soruları (GPQA Diamond) ve yarışma matematiği (AIME), modelin net güçlü yönlerini temsil ederken, MATH-500'deki %94,8'lik mütevazı puan, uzmanlaşmış matematiğin yarışma odaklı problem çözmeye kıyasla daha az optimize edilmiş olabileceğine işaret ediyor. Genel performans, bu modelin karmaşık muhakeme görevleri için yetkin olduğunu, özellikle bilimsel alanlarda ve rekabetçi programlama senaryolarında öne çıktığını gösteriyor. Fizik, kimya ve matematikte ileri düzey problem çözme ihtiyacı olan kullanıcılar güçlü bir kullanım değeri bulacaktır; ancak ileri düzey matematiksel araştırma problemleri için beklentilerin ölçülü tutulması gerekir.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Güçlü GPQA Diamond performansı Yüksek AIME 2024 doğruluğu Sağlam kodlama kıyaslama sonuçları Sınırlı Frontier Math yeteneği
Bölüm 06

Tam model profili

o1-pro — illustration 1
o1-pro: OpenAI'nin doğruluğun duvar-saati süresini geride bıraktığı problemler için genişletilmiş akıl yürütme varyantı

o1-pro, ekstra akıl yürütme hesaplamasının ekstra duvar-saati süresi ve ekstra maliyete değdiği problemler için tasarlanmış o1'in daha yüksek çabalı kardeşidir. o1 ile aynı mimari, aynı düşünce zinciri öncelikli üretim deseni. Fark, modelin nihai yanıtı üretmeden önce ne kadar akıl yürütme harcamasına izin verildiğindedir. o1 maliyet-doğruluk eğrisinde dengeli bir noktaya ulaşırken, o1-pro en zor problemlerde maksimum doğruluğa doğru daha ileri gider.

Pro'nun size ne kazandırdığı

İstem başına daha fazla akıl yürütme token'ı. Model daha uzun süre düşünür, daha fazla aday çözüm yolunu keşfeder ve nihai yanlış yanıta bileşik hale gelen türden ince bir hatayı yakalama olasılığı daha yüksektir. o1'in yetenek zarfının kenarında yer alan problemler için, pro varyantı genellikle o1 yakın ama yanlış sonuç verdiğinde doğru yanıtı bulur.

Takas iki yönlüdür. Gecikme artar. o1'de on saniye süren bir yanıt, problem karmaşıklığına bağlı olarak o1-pro'da otuz veya altmış saniye sürebilir. Ve maliyet, harcanan akıl yürütme hesaplaması ile orantılı olarak artar ve bu önemli olabilir.

Çoğu iş yükü için bu takas buna değmez. Ortalama problemlerde o1'e göre marjinal doğruluk kazancı küçüktür. Pro'nun değerini hak ettiği yer, belirli bir çalışma şeklidir: tek bir şansınız olduğu zor problemler, yanlış yanıtın gerçek aşağı akış maliyeti olduğu ve iş akışında fazladan otuz saniye beklemenin kabul edilebilir olduğu yerler.

Maliyetini nerede kazanır

Matematiksel araştırma ve biçimsel ispat yapılandırması. Yanıt uzayının büyük olduğu, doğrulama maliyetinin düşük olduğu ve yanıtı doğru almanın önemli olduğu problemler. o1-pro bu sınıftaki en zor problemlerde o1'den gerçekten daha iyidir.

Yüksek sonuçlu karmaşık kod sentezi. Yıllarca üretimde çalışacak önemsiz olmayan bir algoritma yazmak, kritik bir sistem bileşenini yeniden düzenlemek, ince bir hatanın veri kaybına veya güvenlik maruziyetine neden olabileceği kod üretmek. Ekstra akıl yürütme hesaplaması, yanlış bir çözüm göndermemek için ucuz bir sigortadır.

Birçok etkileşen kısıt altında stratejik akıl yürütme. Çok amaçlı optimizasyon problemleri, karmaşık takaslı kaynak tahsisi, kısıtların aşikar olmayan şekillerde etkileştiği planlama problemleri. Pro'nun etkinleştirdiği çözüm uzayının daha geniş keşfi, genellikle o1'in gözden kaçıracağı çözümleri ortaya çıkarır.

Birden fazla çerçevede bilimsel akıl yürütme. Yanıtın fizik, kimya, biyoloji ve istatistiği entegre etmeyi gerektirdiği ve bir çerçeveyi gözden kaçırmanın size yanlış yanıt verdiği problemler. Pro varyantı, tüm çerçeveleri en tanıdık olanlara çökertmek yerine aktif akıl yürütmede tutma olasılığı daha yüksektir.

Nerede yetersiz kalır

Yanıtın kolay olduğu ve o1'in zaten doğru alacağı her şey. Ekstra akıl yürütme hesaplaması boşa harcanır ve bu israf için ödeme yaparsınız. Zorluk sınırında olmayan problemler için o1 veya refleks modeli kullanın.

Zamana duyarlı iş akışları. Otuz saniyelik yanıt süresi ürün kullanıcı deneyiminizle uyumsuzsa, ne kadar doğru olursa olsun pro doğru araç değildir. Sohbet arayüzleri için refleks modelleri kullanın ve pro'yu asenkron toplu iş için saklayın.

Yüksek hacimli iş yükleri. Sorgu başına maliyet, pro'nun yüksek verimli uygulamalara ekonomik olarak ölçeklenememesine yetecek kadar yüksektir. Hacimli çalışma için, o4-mini çok daha düşük çağrı başı maliyetle birçok iş yükünü işleyen maliyet etkin akıl yürütme katmanıdır.

Yaratıcı yazım. Pro, o1 ile aynı düz ifadeye sahip ancak daha fazlasıyla dikkatli, doğru nesir üretir. Yaratıcı çıktı için yetenek, ses tonu ve ritim istersiniz. Akıl yürütme modelleri bu nitelikleri sağlamaz.

Ne zaman uzanmalı

Yeni yapılar için, standart akıl yürütme katmanında o1 veya o3 ile başlayın. Yalnızca standart katmanın zor problemleri kaçırdığına ve pro doğruluk kazancının maliyet ve gecikmeye değdiğine dair ampirik kanıtınız olduğunda pro'ya geçin. Varsayılan pro olmamalıdır.

Sabitlenmiş üretim çalışması için, o1-pro-2025-03-19 o1-pro'nun tarihli anlık görüntüsüdür. Anlık görüntü sabitleme, özellikle akıl yürütme zincirinin tekrarlanabilirliğinin denetim sonuçları olan düzenlenmiş iş akışları için akıl yürütme modelleri açısından önemlidir.

Daha yeni nesil akıl yürütme için, o3 anlamlı şekilde geliştirilmiş temel yetenekle o1'in halefidir. o3-2025-04-16 tarihli anlık görüntüdür. o3'ün standart katmanında, o1-pro'nun genişletilmiş katmanında sizin spesifik problem sınıfınızda eşleşip eşleşmediği, 2025 sonu veya 2026'da pro'nun hâlâ doğru yanıt olduğunu varsaymadan önce çalıştırmaya değer ampirik bir sorudur.

Akıl yürütmenin yanı sıra harici kaynak entegrasyonuna ihtiyaç duyan araştırma iş akışları için, o4-mini-deep-research özel araştırma modu varyantıdır. AB veri ikametgahı, herhangi bir OpenAI akıl yürütme uç noktasında varsayılan olarak karşılanmaz. Pro özellikle sorgu başı maliyet profili göz önüne alındığında bölgesel ağ geçitlerinden fayda sağlar.

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

o1-pro — illustration 2
Son otomatik test
27 May 2026 · 21:58 UTC · Test
P50 gecikme
P95 gecikme
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026