OpenAI o3-mini: reasoning effort и ограничения API
Что поддерживала o3-mini при выпуске, как выбирать reasoning effort и почему скорость ответа нужно измерять на своих задачах.
OpenAI выпустила o3-mini 31 января 2025 года. В исходном анонсе модель описывалась как небольшой reasoning-вариант для науки, математики и программирования.
Возможности, которые важно различать
Анонс подтверждает function calling, Structured Outputs, developer messages и streaming. Для рассуждения предложены три уровня effort: low, medium и high. Поддержки анализа изображений у o3-mini нет. Поэтому нельзя переносить на неё запросы с визуальным содержимым только на основании принадлежности к семейству OpenAI.
Как выбирать уровень рассуждения
Составьте набор коротких и сложных задач с проверяемыми ответами. Прогоните одинаковые входные данные с разными уровнями effort и сохраните время полного ответа, расход и долю принятых результатов. Быстрый ответ, после которого требуется несколько исправлений, может оказаться менее выгодным.
Для программирования проверяйте запуск и поведение результата. Для математики задайте эталонный ответ и проверяйте не только итоговое число, но и корректность условий. Не оценивайте модель по одному удачному примеру.
Что проверить в действующем приложении
Сначала убедитесь, что поставщик всё ещё предлагает нужный идентификатор. Старый анонс не является гарантией сегодняшней доступности. Схему reasoning-параметра проверьте в документации используемого endpoint: совместимость формата сообщений не подтверждает одинаковые дополнительные параметры.
Список моделей API429 находится в каталоге, описание запросов — в API reference. Если модель отсутствует, выбирайте проверенную альтернативу по требованиям задачи. Сохраняйте в журналах точное имя модели и настройки, чтобы результаты сравнения можно было повторить.
Источники и документация
Следующий шаг — на практике.
Перед интеграцией проверьте ID модели, актуальную цену и формат запроса. Доступность зависит от модели и маршрута провайдера.
