o3-mini

Tekst & chatAfgelopenBeschikbaar
van OpenAIModel-ID: o3-mini

OpenAI's reasoning model optimized for STEM tasks, coding, and math. Uses chain-of-thought reasoning.

Prijs · 1M in/uit
US$ 1,32 / US$ 5,28
Context
200.000 tokens
Max. uitvoer
100.000 tokens
Invoer → Uitvoer
Tekst → Tekst
Ontwikkelaar
OpenAI
Bijgewerkt
23 september 2026

De provider faset dit model uit.

01

Playground

o3-mini proberen

Chat

US$ 1,32/1M in
o3-mini proberen

Stuur een bericht. Het antwoord komt volledig binnen zodra het model klaar is (geen streaming).

Systeemprompt
Max. antwoordlengte (tokens)

Deze uitvoering

maximaal US$ 0,0055 · 0,55 credits gereserveerd

Gefactureerd worden de werkelijk gebruikte tokens; het ongebruikte deel van de reservering wordt terugbetaald.

Nieuw hier?

10 gratis credits (US$ 0,10) wanneer je je aanmeldt met Google

Bruikbaar 24 uur na aanmelding, tot 5 uitvoeringen per dag en maximaal 2 credits per uitvoering. Andere aanmeldmethoden starten zonder credits. Voldoende voor 18 uitvoeringen van dit model.

02

Over o3-mini

SamengevatPer 23 september 2026

o3-mini is een model van OpenAI in de categorie Tekst & chat. Op Railwail kost o3-mini US$ 1,32 per 1M invoertokens en US$ 5,28 per 1M uitvoertokens. Het contextvenster bevat 200.000 tokens, en een antwoord kan tot 100.000 tokens lang zijn.

Achtergrond

Over OpenAI

Opgericht 2015 · San Francisco, USA

OpenAI was founded in 2015 as a non-profit lab by Sam Altman, Elon Musk, Greg Brockman, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba and John Schulman, transitioning to a capped-profit structure in 2019 to raise capital from Microsoft (now over $13B invested). OpenAI's research output includes the GPT series (GPT-1 in 2018 through GPT-4 in 2023), the InstructGPT/RLHF paper (2022), the GPT-4o System Card (2024) and the o-series reasoning papers. The o-series began with o1-preview in September 2024 and o1 in December 2024, introducing test-time compute scaling via long internal chains-of-thought trained with reinforcement learning. o3 and o3-mini followed in January-February 2025, with o3-mini specifically launched on 31 January 2025 as a fast, cost-efficient reasoning model available to free, Plus and Team ChatGPT users. The o-series has been described by OpenAI as the first models to solve previously-unsolved Frontier Math benchmark problems. Sam Altman remains CEO and the company's 2025 valuation exceeded $300 billion.

OpenAI bezoeken

Architectuur

Decoder-only Transformer (reasoning model with test-time chain-of-thought)

o3-mini is the small reasoning model in the o-series, released by OpenAI on 31 January 2025. Like its o1 and o3 siblings it is a decoder-only Transformer trained to produce long internal chains-of-thought during inference, then return a concise final answer to the user. Reinforcement learning was the core training technique: the model is rewarded for correct answers on verifiable tasks (math, code, scientific problems) and learns to allocate test-time compute by generating longer or shorter reasoning traces as needed. o3-mini supports three reasoning effort settings ('low', 'medium', 'high') that developers can choose to trade latency for accuracy. The training corpus and base pretraining are not disclosed in detail but build on OpenAI's frontier pretraining stack. o3-mini is the first o-series model to support function calling, Structured Outputs with strict JSON schemas, streaming and developer messages from day one, making it deployable in production agentic stacks. On benchmarks the medium-effort setting matched o1's performance at significantly lower cost; the high-effort setting outperformed o1 on AIME math, GPQA Diamond and Codeforces. Vision input is not supported (use o1 or GPT-4o for multimodal). The model retains OpenAI's deliberative alignment training, in which the safety policy itself is reasoned about explicitly during inference.

Parameters
Undisclosed (estimated tens of billions of active parameters)
Context
200.000 tokens

Mogelijkheden

  • Three reasoning effort modes: low, medium, high
  • Strong math performance: o3-mini-high matches or beats o1 on AIME and GPQA
  • Competitive Codeforces ratings on coding contests
  • 200K context window with 100K max output
  • Function calling and parallel tool calls
  • Structured Outputs with strict JSON schemas
  • Streaming and developer-message support
  • Lower latency than o1 at equal accuracy
  • Available in ChatGPT Free, Plus, Team and API
  • Deliberative alignment: reasons about safety policy at inference time
  • Best for: math, coding contests, scientific reasoning, multi-step tool agents.

Training & licentie

Pretrained on OpenAI's standard multi-trillion-token corpus (composition undisclosed). Post-training relies heavily on reinforcement learning against verifiable rewards on math, code and scientific problem datasets, plus deliberative alignment training where the model is taught to reason about OpenAI's safety policy.

Licentie: Proprietary commercial license via OpenAI API, Azure OpenAI Service and ChatGPT. Commercial use permitted.

Veiligheidstests: Evaluated under OpenAI's Preparedness Framework. Deliberative alignment training reduces compliance with jailbreaks; external red-teamers covered persuasion, cyber and CBRN risks.

Bekende beperkingen

  • No vision or audio input
  • Long internal chains-of-thought add latency at high effort
  • Hidden reasoning tokens count against pricing
  • Knowledge cutoff October 2023 from base pretraining
  • Not always cheaper than GPT-4o for short answer tasks
03

Prijzen

Prijzen in US-dollars. Het gebruik wordt in rekening gebracht via vooraf gekochte credits.
InvoerUS$ 1,32 / 1M tokens
UitvoerUS$ 5,28 / 1M tokens
  • Gefactureerd worden de tokens die elke aanvraag daadwerkelijk gebruikt.
  • 1 credit = US$ 0,01

Kostencalculator

Prijscalculator

/ aanvr.
/ aanvr.

Totaal

US$ 0,40

40 credits

Per aanvraag

US$ 0,004 · 0,4 credits

Elke aanvraag wordt afgerond naar 0,01 credits.

04

API

Roep o3-mini aan met je Railwail API-sleutel. Gebruik deze model-ID in het verzoek:
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "o3-mini",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a vector database is in two sentences."
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'
Stel uw sleutel in als RAILWAIL_API_KEYAPI-sleutel maken
05

Specificaties

Model-ID
o3-mini
Ontwikkelaar
OpenAI
Categorie
Tekst & chat
Invoer
Tekst
Uitvoer
Tekst
Contextvenster
200.000 tokens
Max. uitvoer
100.000 tokens
Facturering
Op basis van gebruik (tokens of GPU-tijd)
Levenscyclus
Afgelopen
Modelgrootte
Undisclosed (estimated tens of billions of active parameters)
Licentie
Proprietary commercial license via OpenAI API, Azure OpenAI Service and ChatGPT. Commercial use permitted.
Catalogusitem bijgewerkt
23 september 2026

Tags

  • reasoning
  • coding
  • math
06

Voorbeeldprompts

Voorbeelden uit de Railwail-catalogus. Ze zijn niet live op deze pagina gegenereerd.
  • Math Problem

    Prove that the square root of 2 is irrational
    Voorbeeldantwoord weergeven

    Assume for contradiction that sqrt(2) is rational, meaning sqrt(2) = p/q where p and q are integers with no common factors. Squaring both sides gives 2 = p²/q², so p² = 2q². This means p² is even, which implies p is even—write p = 2k. Substituting gives 4k² = 2q², so q² = 2k², meaning q is also even. But if both p and q are even, they share a common factor of 2, contradicting our assumption. Therefore sqrt(2) must be irrational.

  • Logic Puzzle

    Three boxes are labeled 'Apples', 'Oranges', and 'Mixed'. All labels are wrong. You can pick one fruit from one box. How do you determine the correct labels?
    Voorbeeldantwoord weergeven

    Pick a fruit from the box labeled 'Mixed'. Since all labels are wrong, this box contains only one type of fruit—either all apples or all oranges. Say you draw an apple: the 'Mixed' box is actually the Apples box. Now consider the remaining two boxes labeled 'Apples' and 'Oranges'. The box labeled 'Apples' cannot be apples (wrong label) and cannot be mixed (we found that), so it must be Oranges. The box labeled 'Oranges' is therefore the Mixed box. One draw is all you need.

07

Gebruiksscenario's

Waarvoor het wordt gebruikt

  • Math olympiad and STEM problem solving
  • Competitive programming assistants
  • Scientific paper review
  • Backend reasoning step in agent stacks
  • Code review and bug hunting
  • Logic and rule-based systems
08

Veelgestelde vragen

Wat is o3-mini?

o3-mini is een model van OpenAI in de categorie Tekst & chat. Op Railwail kunt u het aanroepen met een API-sleutel via de Railwail-API.

Hoeveel kost o3-mini op Railwail?

Op Railwail kost o3-mini US$ 1,32 per 1M invoertokens en US$ 5,28 per 1M uitvoertokens. U betaalt voor wat elke aanvraag daadwerkelijk verbruikt. Gebruik wordt betaald met vooraf gekochte credits; 1 credit is gelijk aan US$ 0,01.

Wat is het contextvenster van o3-mini?

Het contextvenster van o3-mini bevat 200.000 tokens. Een antwoord kan tot 100.000 tokens lang zijn.

Hoe snel is o3-mini?

Er zijn nog niet genoeg gemeten runs van o3-mini op Railwail om een uitvoeringstijd op te geven. Dit hangt af van de invoer, de instellingen en de belasting bij de provider.

Is o3-mini beter dan Claude Fable 5.1?

Dat hangt van de taak af. o3-mini (OpenAI) en Claude Fable 5.1 (Anthropic) zijn beide modellen in de categorie Tekst & chat. De vergelijkingspagina toont hun prijzen en specificaties naast elkaar.

o3-mini en Claude Fable 5.1 vergelijken

Hoe gebruik ik o3-mini via de API?

Maak een Railwail-API-sleutel aan en stuur uw aanvraag met de model-ID o3-mini. Codevoorbeelden voor curl, Python en JavaScript staan in het API-gedeelte van deze pagina.

09

Vergelijkbare modellen

Alle in deze categorie
  • Anthropic's model for the most demanding reasoning and long-horizon agentic work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.

    US$ 12,00/1M in

    809 % duurder per eenheid

    o3-mini en Claude Fable 5.1 vergelijken
  • The most capable model of Anthropic's Opus 4 series. State of the art on long-horizon agentic work, coding and knowledge tasks, with a 1M-token context window at standard pricing.

    US$ 6,00/1M in

    355 % duurder per eenheid

    o3-mini en Claude Opus 4.8 vergelijken
  • Anthropic's current Opus model for long-running agentic coding and knowledge work. 1M-token context window, up to 128K output tokens, adaptive thinking that is always on.

    US$ 4,80/1M in

    264 % duurder per eenheid

    o3-mini en Claude Opus 5.5 vergelijken

o3-mini via de API gebruiken

Één API-sleutel voor elk model op Railwail. Gebruik wordt afgerekend via vooraf gekochte credits, 1 credit = US$ 0,01.