o3：完整规格、定价、API 接入与应用场景（2026）

什么是 o3？

o3 是 OpenAI 推出的推理模型，于 2025年4月16日发布，具备 200,000 个 token 的上下文窗口，能够在文本、代码和图像领域实现高级推理。截至 2026年6月，API 定价为每百万输入 token $2.00，每百万输出 token $8.00。OpenAI 的模型页面将 o3 描述为适用于涉及数学、科学、编程、视觉推理、技术写作以及指令遵循等多步骤问题的场景。

OpenAI 的 o 系列模型专为推理质量优先于响应速度的任务设计。用户常将 o3 与通用多模态模型如 GPT-4o、低成本替代方案如 GPT-4o mini，以及高速多模态模型如 Gemini 2.0 Flash进行对比。

o3 的关键规格与定价如何？

下表区分了 OpenAI 提供方规格与 Gate.AI 访问详情。OpenAI 是 o3 的官方模型规格与 token 定价来源；Gate.AI 文档则验证了 OpenAI 兼容的 API 基础 URL 和 chat-completions 端点。

| 字段 | 数值 | | ------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 提供方 | OpenAI（截至 2026年6月） | | 模型系列 | OpenAI o 系列推理模型（截至 2026年6月） | | 模型类型 | 复杂任务推理模型（截至 2026年6月） | | 发布日期 | 2025年4月16日（截至 2026年6月） | | 上下文窗口 | 200,000 个 token（截至 2026年6月） | | 最大输出 token | 100,000 个 token（截至 2026年6月） | | 输入定价 | OpenAI 公布的 API 定价为每百万输入 token $2.00（截至 2026年6月） | | 缓存输入定价 | OpenAI 公布的 API 定价为每百万缓存输入 token $0.50（截至 2026年6月） | | 输出定价 | OpenAI 公布的 API 定价为每百万输出 token $8.00（截至 2026年6月） | | 定价单位 | 每百万文本 token（截至 2026年6月） | | 模态支持 | 支持文本输入/输出，图像输入；不支持音频和视频（截至 2026年6月） | | 支持的输入类型 | 文本、图像（截至 2026年6月） | | 支持的输出类型 | 文本（截至 2026年6月） | | API 访问 | OpenAI API；Gate.AI OpenAI 兼容 API，使用 openai/o3 作为 Gate.AI 模型 ID（截至 2026年6月） | | 模型 ID | OpenAI: o3；OpenAI 快照: o3-2025-04-16；Gate.AI: openai/o3（截至 2026年6月） | | 可用性 | OpenAI API；Gate.AI API 通过 OpenAI 兼容 chat completions 访问（截至 2026年6月） | | 知识截止日期 | 2024年6月1日（截至 2026年6月） | | 请求速率限制 | OpenAI 按等级划分；免费等级在 OpenAI 公布的速率表中不支持（截至 2026年6月） | | 微调支持 | OpenAI 模型页面显示不支持（截至 2026年6月） | | 流式输出支持 | OpenAI 模型页面和 Gate.AI chat-completions 文档均支持（截至 2026年6月） | | 批量 API 支持 | OpenAI 通过 v1/batch 支持（截至 2026年6月） | | 工具/函数调用 | OpenAI 模型页面显示支持（截至 2026年6月） | | 结构化输出/JSON 模式 | OpenAI 模型页面支持结构化输出（截至 2026年6月） | | 许可/使用限制 | 受 OpenAI 和 Gate.AI 相关条款约束；模型页面未单独列出模型专属许可（截至 2026年6月） |

o3 在生产环境中的主要价值是什么？

当任务需要深度推理而非快速对话输出时，o3 尤为适用。它可用于复杂代码审查、技术设计分析、数学与科学推理、长文档解读，以及输入包含图表、流程图或截图时的图像推理。OpenAI 列出 o3 支持文本与图像输入、文本输出、函数调用、结构化输出、流式输出和推理 token 支持。

在生产系统中，o3 适合那些浅层答案成本高于慢速推理成本的工作流。例如架构审查、政策分析草案、科学问题拆解、调试支持和结构化规划等场景。对于敏感决策，仍需结合检索、验证、监控和人工审核。

o3 支持哪些模态？

| 模态 | 是否支持 | 说明 | | --------------- | ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------- | | 文本输入 | 是 | 支持提示、指令、代码和文档内容（截至 2026年6月） | | 文本输出 | 是 | 主要输出类型（截至 2026年6月） | | 图像输入 | 是 | 支持视觉推理和图像分析（截至 2026年6月） | | 图像输出 | 未确认 | 模型页面仅列出文本输出，未原生支持图像输出（截至 2026年6月） | | 音频输入/输出 | 否 | 列为不支持（截至 2026年6月） | | 视频输入/输出 | 否 | 列为不支持（截至 2026年6月） |

OpenAI 的 o3 模型页面显示仅支持文本输入/输出和图像输入，不支持音频或视频。

o3 的局限性有哪些？

o3 并非所有 AI 工作负载的默认选择。其推理导向设计导致响应速度慢于轻量模型，OpenAI 在模型属性中将 o3 的速度标为“最慢”。

此外，o3 的上下文窗口为 200,000 个 token，输出仅限文本，不原生支持音频或视频，OpenAI 模型页面显示不支持微调。其知识截止日期为 2024年6月1日，因此涉及时事、定价、监管、市场或产品状态的问题需借助检索或外部验证。

这属于通用 AI 局限，除非 OpenAI 明确声明，o3 仍可能生成错误、不完整或过度自信的内容。法律、医疗、金融、安全和合规相关场景应由专业人士审核。

o3 最适合哪些应用场景？

| 应用场景 | o3 适用原因 | 重要限制 | | ----------------------- | -------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------ | | 复杂代码审查 | 适合多步骤推理，涵盖 bug、架构和权衡分析 | 响应速度慢于小模型 | | 技术文档分析 | 能处理长提示和图像输入，如图表或流程图 | 200K token 虽大但非无限 | | 科学与数学推理 | 针对高难度推理任务设计 | 输出仍需人工验证 | | 视觉推理 | 可分析图像并以文本解释发现 | 不提供原生图像输出 | | 结构化规划 | 适合拆解复杂工作流 | 不适用于所有低延迟聊天流程 |

o3 与 GPT-4o、Gemini 2.0 Flash 的对比如何？

| 对比维度 | o3 | GPT-4o | Gemini 2.0 Flash | 场景适配 | | -------------------- | ------------------------------------------------------ | ------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 提供方 | OpenAI | OpenAI | Google | 按生态偏好选择：OpenAI 适合 o3/GPT-4o 工作流，Google 适合 Gemini API 或 Vertex AI 工作流。 | | 模型类型 | 推理模型 | 通用多模态 GPT 模型 | 快速多模态模型 | o3 适合深度多步骤推理，GPT-4o 适合广泛多模态助手任务，Gemini 2.0 Flash 适合速度导向多模态应用。 | | 上下文窗口 | 200,000 个 token | 128,000 个 token | Google 官方资料称 1M token 上下文窗口 | o3 适合长推理任务，GPT-4o 适合标准多模态工作负载，Gemini 2.0 Flash 适合超长输入上下文需求。 | | 文本与图像输入；文本输出 | 多模态输入；启动阶段文本输出 | 三者均支持文本与图像工作流；o3 更适合推理，GPT-4o 更灵活，Gemini 2.0 Flash 更快 | | API 定价 | 每百万 token $2 输入/$8 输出 | 每百万 token $2.50 输入/$10 输出 | Gemini API 按 tier 和 SKU 计价 | o3 适合推理质量优先场景，GPT-4o 平衡多模态，Gemini 2.0 Flash 适合高量级场景的价格和延迟需求。 | | 场景适配 | 复杂推理、代码、技术分析 | 通用多模态应用和灵活助手工作流 | 速度导向与长上下文多模态工作流 | o3 适合深度分析，GPT-4o 适合灵活多模态交互，Gemini 2.0 Flash 适合速度、长上下文输入及 Google 生态集成。 |

GPT-4o 作为通用多模态对比点，OpenAI 列出其支持文本与图像输入、文本输出、128,000 token 上下文窗口，以及每百万输入/输出 token $2.50/$10.00。Google 描述 Gemini 2.0 Flash 支持原生工具调用、多模态输入、文本输出（启动阶段），上下文窗口为 1M token。

如何通过 Gate.AI 访问 o3？

Gate.AI 提供 OpenAI 兼容 API，基础 URL 为 的 Gate.AI 模型 ID 为 openai/o3。Gate.AI 文档验证了 Bearer-token 鉴权、OpenAI 兼容格式、按需付费、POST /chat/completions 用于聊天补全、GET /models 用于模型列表。Gate.AI 还指出正确的 API 路径为 /openai/v1，而非 /v1。

Python 示例

python from openai import OpenAI import os

client = OpenAI( api_key=os.environ["GATE_AI_API_KEY"], base_url="", )

completion = client.chat.completions.create( model="openai/o3", messages=[ { "role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant." }, { "role": "user", "content": "Analyze the trade-offs of using a reasoning model for code review." } ], )

print(completion.choices[0].message.content)

curl 示例

bash curl /chat/completions
-H "Authorization: Bearer $GATE_AI_API_KEY"
-H "Content-Type: application/json"
-d '{ "model": "openai/o3", "messages": [ { "role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant." }, { "role": "user", "content": "Analyze the trade-offs of using a reasoning model for code review." } ] }'

开发者也可在部署前列出可用模型：

bash curl /models
-H "Authorization: Bearer $GATE_AI_API_KEY"

通过 Gate.AI，开发者可使用统一的 OpenAI 兼容请求模式访问支持的模型，并通过 model 字段明确选择模型。本文未将 OpenAI 官方定价与 Gate.AI 计费合并，除非 Gate.AI 明确公布该路径的定价。

常见问题

o3 的上下文窗口是多少？

OpenAI 列出 o3 的上下文窗口为 200,000 个 token，最大输出长度为 100,000 个 token（截至 2026年6月）。

o3 的价格是多少？

OpenAI 公布 o3 的定价为每百万输入 token $2.00、每百万缓存输入 token $0.50、每百万输出 token $8.00（截至 2026年6月）。

开发者如何通过 Gate.AI 访问 o3？

使用 Gate.AI 的 OpenAI 兼容基础 URL ，通过 GATE_AI_API_KEY 鉴权，并发送 chat-completions 请求，模型 ID 填写 openai/o3。

o3 是否优于 GPT-4o 或 Gemini 2.0 Flash？

并非绝对。o3 适合复杂推理任务，GPT-4o 适合通用多模态工作流，Gemini 2.0 Flash 更适合速度导向、长上下文多模态任务。