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

o3-mini-2025-01-31

Seviye C — Uzman

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

o3-mini-2025-01-31, OpenAI tarafından geliştirilen ve Ocak 2025'te o3 model serisinin bir parçası olarak piyasaya sürülen, akıl yürütmeye odaklı bir dil modelidir. Aynı ailedeki daha büyük modellerle karşılaştırıldığında gelişmiş akıl yürütme yeteneklerini artırılmış verimlilikle dengelemek üzere tasarlanmış kompakt bir varyantı temsil eder. Model, yanıt üretmeden önce karmaşık problemler üzerinde ek işlem döngüleri harcamasına olanak tanıyan genişletilmiş çıkarım zamanı hesaplaması kullanır. Bu mimari, onu özellikle çok adımlı mantıksal akıl yürütme, matematiksel problem çözme ve kod üretimi gerektiren görevler için uygun hale getirir. Model, OpenAI'nin o-serisi modelleriyle birlikte tanıtılan ve anlık yanıt üretimi yerine müzakereli problem çözmeyi vurgulayan akıl yürütme çerçevesi üzerine inşa edilmiştir. Parametre sayısı ve mimari hakkındaki spesifik teknik detaylar açıklanmamış olsa da, o3-mini, tam o3 modeline daha erişilebilir bir alternatif olarak konumlandırılmış ve daha az hesaplama kaynağı gerektirirken akıl yürütme kıyaslamalarında güçlü performans sunmaktadır. Bağlam penceresi boyutu, piyasaya sürüldüğü tarih itibarıyla OpenAI tarafından kamuoyuna açıklanmamıştır. OpenAI'nin model yelpazesi içinde o3-mini-2025-01-31, akıl yürütme kalitesinin öncelikli olduğu ancak kaynak kısıtlamalarının da göz önünde bulundurulduğu uygulamalar için daha hafif bir seçenek olarak diğer akıl yürütme odaklı modellerin yanında yer alır. Yazılım geliştirme desteği, bilimsel akıl yürütme, matematiksel hesaplama ve yapılandırılmış analitik görevler dahil olmak üzere kullanım senaryolarını hedefler. Model, o3 serisinin karakteristik özelliği olan zincir-düşünce akıl yürütme yaklaşımını korurken standart metin üretimi yeteneklerini destekler ve bu da onu hem genel amaçlı uygulamalar hem de özel akıl yürütme iş yükleri için uygun hale getirir.

o3-mini-2025-01-31, OpenAI'nin muhakeme odaklı model serisinin kompakt temsilcisi olarak, karmaşık mantıksal görevlerde büyük modellere yakın performansı daha az kaynak tüketimiyle sunmayı hedefliyor.

Tokonomix model 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 gecikme96 runs
423175630894421575408-2209-14ms
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.

67%
Kod üretimi
jüri ortalaması 96
72%
Yaratıcı
jüri ortalaması 93
41%
Olgusal
jüri ortalaması 80
64%
Çok dilli
jüri ortalaması 99
60%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 77

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 — o3-mini-2025-01-31
$1.65 1M giriş token başına
$6.58 1M çıkış token başına
≈ $0.0023 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$1.65
1M çıkış token başına$6.58
Bölüm 04

Saniye başına token

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

Verim (token / s)202 / avg 315
46977

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

Güçlü matematiksel problem çözmeÇok adımlı mantıksal muhakemeBüyük modellere göre verimli kaynak kullanımıYazılım geliştirme ve kod üretimiBilimsel analiz ve yapılandırılmış görevlerUzatılmış çıkarım zamanı mimarisiMuhakeme kıyaslamalarında yüksek performanso-serisi modeller arasında erişilebilir alternatif

Zayıf yönler

Anlık yanıt gerektiren senaryolarda yavaşBağlam penceresi boyutu açıklanmamışTeknik detaylar ve parametre sayısı bilinmiyorYeni çıkmış model, sınırlı üretim testi
Bölüm 06

Yetenekler

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

Sık sorulan sorular

OpenAI kesin hız karşılaştırmaları paylaşmadı, ancak o3-mini daha az hesaplama kaynağı kullanarak benzer muhakeme kalitesini hedefliyor. Çıkarım süresi hala standart GPT modellerinden uzun olabilir çünkü uzatılmış düşünme mimarisi kullanıyor.

Muhakeme kalitesini ön planda tutan ve kaynak verimliliğine önem veren projeler için dengeli bir seçim. Anlık yanıt hızından çok doğruluğun kritik olduğu uygulamalarda öne çıkıyor.

Tokonomix editör 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 · 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.

Kalite

93.0

Gecikme p50

3,305 ms

Test çalıştırmaları

4

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

Tam model profili

o3-mini-2025-01-31 — illustration 1

⚠️ Kullanımdan kaldırılan model. OpenAI bu modelin yerine, benzer maliyette daha iyi akıl yürütme doğruluğu sunan o4-mini modelini (Nisan 2025) getirdi. Yeni projelerin doğrudan o4-mini'yi hedeflemesi gerekir. Mevcut o3-mini entegrasyonları, API uç noktası kapatılmadan önce geçiş planı yapmalıdır.

o3-mini-2025-01-31: OpenAI'nin kullanımdan kaldırılan hacim katmanı akıl yürütme modelinin tarihli anlık görüntüsü

o3-mini'nin Ocak 2025 tarihli takma adı, OpenAI'nin ilk hacim katmanı akıl yürütme modelinin üretim davranışını sabitleyen anlık görüntüyü yakalar. o3-mini artık o4-mini lehine kullanımdan kaldırıldığından, bu anlık görüntü dar ama gerçek bir amaca hizmet eder: o3-mini üzerinde çalışan ve halefine geçiş penceresi boyunca tutarlı davranışı sürdürmesi gereken üretim iş akışları için bir kararlılık çapası.

Bu anlık görüntü neyi temsil eder

Ocak anlık görüntüsü, kararlı üretim kullanımı için sunulduğu haliyle o3-mini'dir. Yetenek zarfı, kayan o3-mini sayfasının tanımladığı şeydir: mini katmanda akıl yürütme öncelikli üretim, 200.000 token bağlam penceresi, hacimli iş yüklerine ölçeklenen maliyet profili, tam o3'ün altında ancak refleks modellerinin akıl yürütme şekilli sorunlarda sunabileceğinden yüksek bir doğruluk seviyesi.

Bu anlık görüntüye göre kalibre edilmiş üretim dağıtımları çalıştıran ekipler için tarihli takma ad, OpenAI'nin o3-mini'ye yönelik yaşam döngüsü mesajlaşması istikrara kavuşurken güvenli sabitleme noktası olmuştur. Artık o4-mini lehine kullanımdan kaldırma duyurulduğuna göre, sabitlenmiş anlık görüntü uzun vadeli üretim kararlılığı yerine geçiş penceresine hizmet eder.

Sabitleme sözleşmesi hâlâ geçerlidir. Ocak anlık görüntüsünün ağırlıkları kaymayacak ve model davranışı ayağınızın altından değişmeyecek. Değişen şey, uç nokta kullanılabilirliği zaman çizelgesidir. OpenAI o3-mini uç noktasını kapattığında, tarihli takma ad da onunla birlikte gider. Bu uçurum gelmeden önce o4-mini'ye geçişi planlayın.

Geçiş penceresi

o3-mini-2025-01-31 üzerinde çalışan üretim dağıtımları için geçiş hedefi, kayan takma ad olarak o4-mini veya tarihli anlık görüntü olarak o4-mini-2025-04-16 modelidir. API yüzeyi açısından geçiş basittir. Her iki model de aynı istek ve yanıt şeklini paylaştığından, entegrasyon kodu değişmez.

Davranışsal farklar gerçektir ancak genellikle olumludur. o4-mini, o3-mini'nin belirli zayıf noktalarını iyileştirmek üzere eğitilmiştir: karmaşık kod sentezinde daha iyi doğruluk, etkileşim halindeki kısıtlamalar altında çok adımlı akıl yürütmede daha güvenilir performans ve ortalamada biraz daha iyi gecikme profili. Çoğu iş yükü, geçiş yaptığında gerilemeler yerine iyileşmeler görür.

o3-mini'nin belirli akıl yürütme dağılımına göre ayarlanmış istem desenlerinin, o4-mini'de eşdeğer sonuçlar elde etmek için ayarlanması gerekebilir. Test korpusunuzu her iki modelde de çalıştırdığınız, farkları belgelediğiniz ve farklar kabul edilebilir olduğunda geçiş yaptığınız paralel bir değerlendirme yolu planlayın. API yüzeyi aynı olsa bile geçişin bedava olduğunu varsaymayın.

Kullanımdan kaldırma zaman çizelgesi ince ayrıntılarıyla yayınlanmadı. OpenAI'nin kullanımdan kaldırılan akıl yürütme modellerindeki örüntüsü, açık önceden bildirim ile birlikte birkaç ay süren bir kapatma penceresi olmuştur. Kullanımdan kaldırma bildirimini beklemek yerine geçişi sürüm takviminize dahil edin.

Nerede başarısız olur ve hiçbir zaman ne olmadı

o3-mini'ye uygulanan aynı sınırlar bu anlık görüntü için de geçerlidir. Gerçek zamanlı konuşma uygulamaları uygun bir seçim değildir çünkü akıl yürütme gecikmesi sohbet kullanıcı deneyimiyle bağdaşmaz. Basit özetleme ve çıkarım, akıl yürütme hesaplamasını boşa harcar. Yaratıcı yazım, parıltısı olmayan, düz ve temkinli düzyazı üretir.

Akıl yürütme katmanı içinde, bu anlık görüntü hiçbir zaman maksimum doğruluk seçeneği olmadı. En zor problemler için tam o3 veya o1-pro ile bunların tarihli anlık görüntüleri uygun varyantlardı. Mini katman, sınır doğruluk katmanı değil, hacim açısından ekonomik katmandı.

Bu anlık görüntü üzerinde geçirilen süre boyunca mini katman yetenek zarfının ötesine büyüyen iş akışları için geçiş hedefi, aynı hacim katmanı yerine o4-mini'nin üzerinde, daha yüksek bir katmanda olabilir. İş yükünüz artık daha iyi doğruluk için daha yüksek maliyeti gerekçelendiriyorsa, o3-2025-04-16 tam o3'ün tarihli anlık görüntüsüdür. Aynı katman geçişine varsayılan olarak yönelmek yerine karşılaştırmayı düzgün bir şekilde yapın.

Pratik notlar

Kullanımdan kaldırma penceresi sırasında anlık görüntü yönetimi için operasyonel örüntü; halef modele karşı paralel değerlendirmeyi hemen kurmak, tam test korpusunuzdaki davranışsal farkları belgelemek ve kullanımdan kaldırma son tarihi baskısı altında değil, planlı bir sürümde geçiş yapmaktır. Kullanımdan kaldırılan anlık görüntülere sabitlenmiş birden fazla üretim iş akışı için, geçişleri rastgele sırayla işlemek yerine iş yükü riski ve gelir etkisine göre önceliklendirin.

Akıl yürütmenin yanı sıra harici kaynak entegrasyonu gerektiren araştırma iş akışları için, o4 neslindeki özel araştırma modu varyantı o4-mini-deep-research modelidir. Bu, o3-mini'nin bazen ele alacak şekilde zorlandığı ancak aslında pek uygun olmadığı iş yüklerini karşılar.

AB veri ikametgâhı, bu anlık görüntüde veya ilgili OpenAI akıl yürütme uç noktalarının herhangi birinde varsayılan olarak karşılanmaz. Bölgesel ağ geçidi örüntüsü, düzenlemeye tabi Avrupa dağıtımları için pratik geçici çözüm olmaya devam eder ve bu kısıt o4-mini'ye geçişle birlikte değişmez.

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

o3-mini-2025-01-31 — illustration 2o3-mini-2025-01-31 — illustration 3
Son otomatik test
14 Eyl 2026 · 20:02 UTC · Hız testi
P50 gecikme
988 ms
P95 gecikme
3163 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026