o3：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）

什麼是 o3？

o3 是 OpenAI 推出的推理模型，於 2025年4月16日發表，具備 200,000 個 token 的上下文視窗，能夠在文字、程式碼與圖像領域實現高階推理。截至 2026年6月，API 定價為每百萬輸入 token $2.00、每百萬輸出 token $8.00。OpenAI 的模型頁面將 o3 描述為適用於數學、科學、程式設計、視覺推理、技術寫作及指令遵循等多步驟問題的場景。

OpenAI 的 o 系列模型專為推理品質優先於回應速度的任務設計。用戶常將 o3 與通用多模態模型如 GPT-4o、低成本替代方案如 GPT-4o mini，以及高速多模態模型如 Gemini 2.0 Flash進行比較。

o3 的關鍵規格與定價為何？

下表區分了 OpenAI 官方規格與 Gate.AI 存取細節。OpenAI 為 o3 的官方模型規格與 token 定價來源；Gate.AI 文件則驗證了 OpenAI 相容的 API 基礎 URL 及 chat-completions 端點。

欄位	數值
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）
模型類型	複雜任務推理模型（截至 2026年6月）
發布日期	2025年4月16日（截至 2026年6月）
上下文視窗	200,000 個 token（截至 2026年6月）
最大輸出 token	100,000 個 token（截至 2026年6月）
輸入定價	OpenAI 公布的 API 定價為每百萬輸入 token $2.00（截至 2026年6月）
快取輸入定價	OpenAI 公布的 API 定價為每百萬快取輸入 token $0.50（截至 2026年6月）
輸出定價	OpenAI 公布的 API 定價為每百萬輸出 token $8.00（截至 2026年6月）
定價單位	每百萬文字 token（截至 2026年6月）
模態支援	支援文字輸入/輸出，圖像輸入；不支援音訊與影片（截至 2026年6月）
支援的輸入類型	文字、圖像（截至 2026年6月）
支援的輸出類型	文字（截至 2026年6月）
API 存取	OpenAI API；Gate.AI OpenAI 相容 API，使用 openai/o3 作為 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 透過 OpenAI 相容 chat completions 存取（截至 2026年6月）
知識截止日期	2024年6月1日（截至 2026年6月）
請求速率限制	OpenAI 依等級區分；免費等級於 OpenAI 公布的速率表中不支援（截至 2026年6月）
微調支援	OpenAI 模型頁面顯示不支援（截至 2026年6月）
串流輸出支援	OpenAI 模型頁面與 Gate.AI chat-completions 文件均支援（截至 2026年6月）
批次 API 支援	OpenAI 透過 v1/batch 支援（截至 2026年6月）
工具/函數呼叫	OpenAI 模型頁面顯示支援（截至 2026年6月）
結構化輸出/JSON 模式	OpenAI 模型頁面支援結構化輸出（截至 2026年6月）
授權/使用限制	受 OpenAI 與 Gate.AI 相關條款約束；模型頁面未單獨列出模型專屬授權（截至 2026年6月）

o3 在生產環境中的主要價值為何？

當任務需要深度推理而非快速對話回應時，o3 特別適用。它可用於複雜程式碼審查、技術設計分析、數學與科學推理、長文檔解讀，以及輸入包含圖表、流程圖或截圖時的圖像推理。OpenAI 列出 o3 支援文字與圖像輸入、文字輸出、函數呼叫、結構化輸出、串流輸出及推理 token 支援。

在生產系統中，o3 適合那些淺層答案成本高於慢速推理成本的工作流程。例如架構審查、政策分析草稿、科學問題拆解、除錯支援與結構化規劃等場景。對於敏感決策，仍需結合檢索、驗證、監控與人工審核。

o3 支援哪些模態？

模態	是否支援	說明
文字輸入	是	支援提示、指令、程式碼與文件內容（截至 2026年6月）
文字輸出	是	主要輸出類型（截至 2026年6月）
圖像輸入	是	支援視覺推理與圖像分析（截至 2026年6月）
圖像輸出	未確認	模型頁面僅列出文字輸出，未原生支援圖像輸出（截至 2026年6月）
音訊輸入/輸出	否	列為不支援（截至 2026年6月）
影片輸入/輸出	否	列為不支援（截至 2026年6月）

OpenAI 的 o3 模型頁面顯示僅支援文字輸入/輸出與圖像輸入，不支援音訊或影片。

o3 的侷限有哪些？

o3 並非所有 AI 工作負載的預設選擇。其推理導向設計使回應速度慢於輕量模型，OpenAI 在模型屬性中將 o3 的速度標註為「最慢」。

此外，o3 的上下文視窗為 200,000 個 token，輸出僅限文字，未原生支援音訊或影片，OpenAI 模型頁面顯示不支援微調。其知識截止日期為 2024年6月1日，因此涉及時事、定價、監管、市場或產品狀態的問題需輔以檢索或外部驗證。

這屬於通用 AI 侷限，除非 OpenAI 明確聲明，o3 仍可能產生錯誤、不完整或過度自信的內容。法律、醫療、金融、安全與合規相關場景應由專業人士審核。

o3 最適合哪些應用場景？

應用場景	o3 適用原因	重要限制
複雜程式碼審查	適合多步驟推理，涵蓋 bug、架構與權衡分析	回應速度慢於小模型
技術文件分析	能處理長提示與圖像輸入，如圖表或流程圖	200K token 雖大但非無限
科學與數學推理	針對高難度推理任務設計	輸出仍需人工驗證
視覺推理	可分析圖像並以文字說明發現	不提供原生圖像輸出
結構化規劃	適合拆解複雜工作流程	不適用於所有低延遲聊天流程

o3 與 GPT-4o、Gemini 2.0 Flash 的比較為何？

比較維度	o3	GPT-4o	Gemini 2.0 Flash	場景適配
提供方	OpenAI	OpenAI	Google	依生態系偏好選擇：OpenAI 適合 o3/GPT-4o 工作流程，Google 適合 Gemini API 或 Vertex AI 工作流程。
模型類型	推理模型	通用多模態 GPT 模型	快速多模態模型	o3 適合深度多步驟推理，GPT-4o 適合廣泛多模態助手任務，Gemini 2.0 Flash 適合速度導向多模態應用。
上下文視窗	200,000 個 token	128,000 個 token	Google 官方資料稱 1M token 上下文視窗	o3 適合長推理任務，GPT-4o 適合標準多模態工作負載，Gemini 2.0 Flash 適合超長輸入上下文需求。
文字與圖像輸入；文字輸出	多模態輸入；啟動階段文字輸出	三者均支援文字與圖像工作流程；o3 更適合推理，GPT-4o 更靈活，Gemini 2.0 Flash 更快
API 定價	每百萬 token $2 輸入/$8 輸出	每百萬 token $2.50 輸入/$10 輸出	Gemini API 依 tier 與 SKU 計價	o3 適合推理品質優先場景，GPT-4o 平衡多模態，Gemini 2.0 Flash 適合高量級場景的價格與延遲需求。
場景適配	複雜推理、程式碼、技術分析	通用多模態應用與靈活助手工作流程	速度導向與長上下文多模態工作流程	o3 適合深度分析，GPT-4o 適合靈活多模態互動，Gemini 2.0 Flash 適合速度、長上下文輸入及 Google 生態整合。

GPT-4o 作為通用多模態比較點，OpenAI 列出其支援文字與圖像輸入、文字輸出、128,000 token 上下文視窗，以及每百萬輸入/輸出 token $2.50/$10.00。Google 描述 Gemini 2.0 Flash 支援原生工具呼叫、多模態輸入、文字輸出（啟動階段），上下文視窗為 1M token。

如何透過 Gate.AI 存取 o3？

Gate.AI 提供 OpenAI 相容 API，基礎 URL 為 https://api.gate.ai/openai/v1。o3 的 Gate.AI 模型 ID 為 openai/o3。Gate.AI 文件驗證了 Bearer-token 驗證、OpenAI 相容格式、按需付費、POST /chat/completions 用於聊天補全、GET /models 用於模型列表。Gate.AI 亦指出正確的 API 路徑為 /openai/v1，而非 /v1。

Python 範例

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GATE_AI_API_KEY"],
    base_url="https://api.gate.ai/openai/v1",
)
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 範例

curl https://api.gate.ai/openai/v1/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."
      }
    ]
  }'

開發者亦可在部署前列出可用模型：

curl https://api.gate.ai/openai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $GATE_AI_API_KEY"

透過 Gate.AI，開發者可使用統一的 OpenAI 相容請求格式存取支援的模型，並透過 model 欄位明確選擇模型。本文未將 OpenAI 官方定價與 Gate.AI 計費合併，除非 Gate.AI 明確公布該路徑的定價。

常見問題

o3 的上下文視窗是多少？

OpenAI 列出 o3 的上下文視窗為 200,000 個 token，最大輸出長度為 100,000 個 token（截至 2026年6月）。

o3 的價格是多少？

OpenAI 公布 o3 的定價為每百萬輸入 token $2.00、每百萬快取輸入 token $0.50、每百萬輸出 token $8.00（截至 2026年6月）。

開發者如何透過 Gate.AI 存取 o3？

使用 Gate.AI 的 OpenAI 相容基礎 URL https://api.gate.ai/openai/v1，透過 GATE_AI_API_KEY 驗證，並發送 chat-completions 請求，模型 ID 輸入 openai/o3。

o3 是否優於 GPT-4o 或 Gemini 2.0 Flash？

並非絕對。o3 適合複雜推理任務，GPT-4o 適合通用多模態工作流程，Gemini 2.0 Flash 更適合速度導向、長上下文多模態任務。