深度解析 OpenAI o3 大模型：详细功能、API Key 获取及 Python 代码开发示例

引言：OpenAI o3 大模型：新一代推理引擎的崛起

人工智能领域正经历着前所未有的飞速发展，其中大型语言模型 (LLM) 的能力边界不断被拓宽。OpenAI 作为该领域的领军者之一，继其广受关注的 o1 模型之后，推出了新一代的 o3 大模型系列。这一系列模型的问世，不仅代表了技术的又一次重要迭代，更预示着人工智能在复杂推理和自主能力方面迈向了新的台阶。

o3 模型的诞生背景与意义

OpenAI o3 是作为 OpenAI o1 的继任者而开发的反射式生成预训练变换器 (GPT) 模型 。其核心设计目标在于，当处理那些需要按部就班进行逻辑思考的问题时，能够投入额外的“深思熟虑”时间 。这一设计理念标志着 OpenAI 在追求更深层次、更接近人类认知方式的人工智能模型方面，迈出了坚实的一步。o3 系列，包括其旗舰模型 o3、轻量级版本 o3-mini 以及后续推出的增强型 o4-mini，共同构成了 OpenAI 在模型推理能力方面的最新前沿进展 。这些模型的推出，旨在提升人工智能在编码、数学、科学分析乃至视觉感知等多个复杂领域的表现。

为何跳过 “o2”：命名考量与市场信号

一个值得注意的细节是，OpenAI 在从 o1 到 o3 的命名过程中，直接跳过了 “o2”。官方解释之一是为了避免与欧洲知名的移动运营商 “O2” 产生商标上的混淆 。然而，这一命名策略背后可能蕴含着更深层次的考量。

此举不仅仅是出于法律和品牌识别的实用性需求。在科技产品命名中，跳过某个序号或版本号，往往被用作一种市场沟通手段，暗示产品在性能或功能上实现了非线性的、跨越式的提升，而非简单的增量更新。正如一些分析所指出的，跳过 “o2” 可能也是 OpenAI 意在强调 o3 相较于 o1 在能力上取得了“实质性的飞跃” 。这种命名方式为 o3 系列模型设定了较高的市场预期，将其定位为具有里程碑意义的新一代产品，而非仅仅是前代模型的微小改进。这种市场定位不仅影响着用户对 o3 系列能力的初步认知，也可能对行业内其他竞争者在后续产品发布时的品牌策略产生一定影响，共同塑造着市场对人工智能模型演进速度和幅度的感知。

o3 模型家族深度剖析：o3、o3-mini 与 o4-mini

OpenAI o3 并非单一模型，而是一个包含多个成员的模型家族，每个成员针对不同的应用场景和性能需求进行了优化。理解这些模型之间的差异对于开发者和研究人员选择合适的工具至关重要。

OpenAI o3：旗舰推理模型

OpenAI o3 模型于2025年4月16日正式发布 。它被定位为 OpenAI 当下最强大的推理模型，致力于在编码、数学、科学研究、视觉感知等多个前沿领域树立新的标杆 。o3 的设计初衷是处理那些需要进行多维度、深层次分析，并且答案并非显而易见的复杂查询任务 。

其核心优势在于其卓越的推理能力。尤其在视觉任务方面，o3 展现出强大的实力，能够高效分析各类图像、图表和图形内容 。根据外部专家的独立评估，在处理具有挑战性的真实世界任务时，o3 模型所犯的重大错误比其前代 o1 模型减少了20% 。这一提升在编程、商业咨询和创意构思等领域尤为突出。

OpenAI o3-mini：高性价比的专业选择

紧随 o3 的脚步，OpenAI 早在2025年1月31日就发布了 o3-mini 模型 。o3-mini 的定位是作为 o1 的一种“专业化替代方案”，特别为那些对精度和速度均有较高要求的技术领域而设计 。值得一提的是，o3-mini 是 OpenAI 推出的首款支持高级开发者特性（例如函数调用、结构化输出等）的小型推理模型，这使其具备了更强的生产力 。

o3-mini 的核心特性体现在多个方面：

• 它在保持了 o1-mini 的低成本和低延迟特性的基础上，显著提升了在科学、技术、工程和数学 (STEM) 领域的能力 。
• **o3-mini 的推理努力级别 (Reasoning Effort Levels)**：这是一个关键特性，o3-mini 提供了低 (low)、中 (medium)、高 (high) 三个不同的推理努力级别。这使得用户可以根据具体任务的复杂性和对响应速度的要求，在模型的准确性和效率之间进行灵活权衡 。在 API 调用中，开发者可以选择这三个级别；而在 ChatGPT 的集成中，免费用户通常使用的是中等级别，付费订阅用户则可以使用名为 o3-mini-high 的高努力级别版本 。
• 一个需要注意的关键区别是，与 o3 和 o4-mini 不同，o3-mini 模型本身不具备原生的视觉推理能力 。

OpenAI o4-mini：o3-mini 的继任者与增强

与旗舰 o3 模型同日（2025年4月16日）发布的还有 o4-mini 。o4-mini 被明确作为 o3-mini 的后继模型推出 ，其设计目标是提供优化后的快速且经济高效的推理能力 。它在数学、编程以及视觉任务等多个方面都表现出色 。

相较于 o3-mini，o4-mini 的核心改进包括：

• 在大多数基准测试中展现出更优的性能。
• 增加了对原生多模态输入的支持，这是一个重要的功能升级。
• 保留了与工具的兼容性。
• 同时，它在运行速度和成本效益方面也优于 o3 。
• 根据外部专家的评估，o4-mini 不仅在 STEM 领域，在非 STEM 任务以及数据科学等特定领域也超越了其前身 o3-mini 。

o3-mini 在2025年1月发布，而仅仅几个月后的4月，其继任者 o4-mini 就面世了。这种在“mini”级别模型上的快速迭代周期，揭示了 OpenAI 的一种策略：不仅致力于打造顶级的旗舰模型，同时也非常注重对其更易于获取、成本更低的“mini”版本进行快速的改进和能力提升。这种策略使得更广泛的用户群体能够以较低的成本和门槛，迅速接触并应用到最新的 AI 技术进展，例如 o4-mini 中集成的原生多模态输入能力，这是 o3-mini 所不具备的 。这种快速迭代对于开发者而言，意味着需要保持对模型更新的关注，并具备在开发流程中适应模型变化的灵活性。同时，旗舰模型 o3 与进化后的 o4-mini 之间的明确区分，也体现了 OpenAI 正在构建一个多层次的产品体系，以满足不同用户对模型能力、运行成本和响应速度的差异化需求。

为了更清晰地展示 o3 模型家族各成员的核心特性，下表进行了总结对比：

表1: o3 模型家族核心特性对比

核心功能与技术创新

OpenAI o3 系列模型不仅仅是参数量的增加，更在核心功能和底层技术上实现了多项创新，这些创新共同构成了其强大的能力基础。

高级推理能力：“模拟推理”与思维链

o3 系列模型的一个核心设计理念是提升其在复杂问题上的逻辑推理能力。它们被设计为在面对那些需要逐步分析和演绎才能解决的问题时，能够投入额外的“深思熟虑”时间 。这与早期模型主要依赖模式匹配进行快速响应的方式有所不同。

为了实现更深层次的推理，o3 模型引入了一种被称为“模拟推理”（Simulated Reasoning, SR）的过程 。这一过程允许模型在生成最终答案之前，能够暂停并对其内部的“思考”步骤进行反思和评估，这种机制被认为更接近人类在解决复杂问题时的推理方式。这种能力可以看作是 o1 模型中引入的“思维链”（Chain-of-Thought）技术的进一步发展和深化 。模型不再仅仅是单向地生成思考步骤，而是可能在内部进行多轮的审视和调整。

这种能力的获得，很大程度上得益于强化学习的训练方法。通过强化学习，模型被训练去不断优化其内部的思维过程，尝试采用不同的解题策略，并从中识别和纠正潜在的错误 。这种从“单纯生成”到“审慎思考”的转变，是 o3 系列模型在推理能力上取得突破的关键。它使得模型在处理需要多步骤逻辑、依赖上下文理解和进行复杂决策的任务时，表现出更高的准确性和鲁棒性。这对于人工智能在科学发现、复杂系统分析、高级辅助决策等领域的应用具有深远的影响，同时也意味着这种深度的推理过程可能需要更多的计算资源，这在其定价策略中也有所体现。

自主工具使用：拓展模型边界

o3 和 o4-mini 模型在自主性方面取得了显著突破，它们首次实现了在 ChatGPT 环境内以及通过 API 调用，能够自主地使用和组合多种外部工具 。这些工具涵盖了广泛的功能，例如：

• 网页搜索：获取最新的外部信息。
• Python 代码执行：用于分析上传的文件、处理数据、进行计算等。
• 视觉输入深度推理：结合视觉信息进行分析和判断。
• 图像生成：根据指令创造新的视觉内容。

这些模型经过专门训练，使其不仅能理解何时需要使用工具，还能判断如何有效地组合使用这些工具，以便在通常一分钟的时间内，为复杂问题生成详尽且经过深思熟虑的答案 。例如，模型在处理一个问题时，可能会先进行网页搜索获取背景资料，然后调用 Python 工具对数据进行分析和可视化，最后综合所有信息生成报告。这种在思维链中动态调用和组合工具的能力，极大地拓展了模型的应用边界，使其能够处理以往难以解决的、依赖实时信息或复杂计算的任务 。

视觉感知与分析

在视觉信息的处理和理解方面，o3 和 o4-mini 模型也展现出强大的能力。它们能够有效地分析各种类型的视觉输入，包括照片、图表、流程图、甚至是手绘草图，即便这些图像的质量不佳，例如存在模糊、颠倒或低分辨率等问题，模型依然能进行有效的解读 。

一项关键的技术创新在于 o3 模型处理图像的方式。与以往模型可能仅依赖对图像生成的静态描述或标题不同，o3 在其推理过程中会将原始图像完整地保留在工作内存中。这意味着模型可以通过内部调用的工具，根据推理的需要，对图像进行动态的操作，如缩放、旋转、或者重新聚焦于图像的不同区域进行细致观察 。这种交互式的图像处理能力，使得模型能够进行更深入、更细致的视觉分析。

需要注意的是，作为轻量级版本的 o3-mini，并不具备这项高级的视觉推理功能 。这一差异也体现了 OpenAI 在不同模型层级上的功能划分和定位。

强化学习的规模化应用

强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 在 o3 系列模型的开发中扮演了至关重要的角色。OpenAI 的研究发现，与 GPT 系列模型在监督式预训练阶段观察到的趋势相似，大规模强化学习同样展现出“投入更多计算资源，即可获得更好模型性能”的规律 。

通过在强化学习阶段显著增加训练所用的计算量以及模型在推理时进行“思考”的时间，OpenAI 成功地将 o3 系列模型的性能推向了新的高度 。更重要的是，模型不仅通过强化学习学会了如何使用各种工具，更学会了在复杂的场景下自主判断何时以及为何需要调用特定的工具来辅助解决问题 。这种基于预期结果来部署工具的能力，使得模型在开放式、无固定答案的问题情境中表现得更加灵活和强大，尤其是在涉及视觉推理和多步骤工作流的任务中。

开发者友好特性：函数调用、结构化输出等

为了方便开发者将 o3 系列模型集成到各类应用中，OpenAI 为这些模型配备了一系列开发者友好的高级特性。

特别是 o3-mini，作为首款支持此类功能的小型推理模型，其在生产环境中的易用性得到了显著提升 。这些特性主要包括：

• **函数调用 (Function Calling)**：允许开发者向模型描述一组自定义函数，模型在理解用户意图后，可以智能地选择调用哪个或哪些函数，并以 JSON 格式返回调用所需的参数。
• **结构化输出 (Structured Outputs)**：使开发者能够指定模型响应的格式，确保输出的数据结构可预测且易于程序解析和处理。
• **开发者消息 (Developer Messages)**：可能指模型能够更好地理解和响应由开发者为特定交互或任务精心设计的指令或元信息。

旗舰级的 o3 和 o4-mini 模型也通过其 API（主要是 Responses API）支持函数调用功能 。这些特性的引入，极大地降低了开发者在模型输出的解析、外部系统集成以及构建复杂应用逻辑方面的门槛，从而加速了基于 o3 系列模型的创新应用的开发和落地。

性能基准与模型对比

衡量大型语言模型能力的一个重要方式是通过在标准化的基准测试集上的表现。OpenAI o3 系列模型在多个权威基准上取得了令人瞩目的成绩，充分展示了其相较于前代及其他模型的显著优势。

关键基准测试表现

• **ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus)**：这是一个旨在评估 AI 系统抽象推理能力的挑战性测试集，其任务对人类而言相对直观，但对传统 AI 模型极具难度。o3 模型在该测试中表现优异，在低计算量设置下得分率约为 75.7% 至 76%，而在高计算量设置下，得分率更是达到了 87.5% 至 88%，这一成绩已经超越了通常认为的人类在该测试上的平均表现水平（约 75% 至 85%）。作为对比，强大的 GPT-4 在此测试上的得分曾接近于零，这更加凸显了 o3 在抽象推理能力上的巨大飞跃 。

• **AIME (American Invitational Mathematics Examination)**：这是一项高难度的数学竞赛，用于衡量解决复杂数学问题的能力。

• o3: 在 AIME 2024 测试中准确率达到 91.6%，在 AIME 2025 测试中准确率为 88.9% 。当允许使用外部工具（如 Python 解释器）辅助计算时，o3 在 AIME 2025 上的 pass@1（首次尝试通过率）高达 98.4% 。

• o4-mini: 在 AIME 2024 和 AIME 2025 测试中，o4-mini 被认为是表现最佳的基准模型之一 。同样，在配备 Python 解释器后，其在 AIME 2025 上的 pass@1 达到了惊人的 99.5% 。

• o3-mini (high effort): 在 AIME 2024 测试中准确率达到 96.7% ，显著优于 o1 模型。

• **SWE-Bench (Software Engineering)**：这是一个衡量模型在软件工程任务（如代码修复、功能实现）方面能力的基准。o3 模型在 SWE-bench（不使用为模型定制的特定脚手架）上创造了新的业界最佳成绩 (SOTA) 。而 o3-mini 则在 SWE-Bench Verified 子集上，成为 OpenAI 当时已发布模型中表现最佳的一款 。

• EpochAI Frontier Math：该基准包含未公开发表的研究级别数学难题，这些问题通常需要专业数学家花费数小时甚至数天才能解决，对模型的创造性思维和高级推理能力提出了极高要求。o3 在此基准上解决了 25.2% 的问题，而在此之前，尚无其他模型能突破 2% 的解决率 。o3-mini (high effort) 在被提示使用 Python 工具的情况下，也解决了超过 32% 的问题 。

• **MMMU (Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning)**：这是一个大学级别的视觉问题解决基准。o3 在此测试上得分为 82.9%，而 o1 的得分为 77.6% 。

• **GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A)**：这是一个包含博士级别科学问题的基准测试。o3 在此测试上的准确率为 83.3% 。o3-mini 在中等推理努力级别下表现与 o1 相当，在高努力级别下也与 o1 表现相当 。

• **Codeforces (Competitive Programming)**：这是一个衡量算法编程能力的平台。o3 在此获得了 2706 的 ELO 评分 。o3-mini 的 ELO 分数随着推理努力级别的增加而稳步提升，在中等努力级别时其表现与 o1 相当 。

这些基准测试结果不仅展示了 o3 系列模型在各项专门能力上的提升，更揭示了一些深层趋势。例如，模型在数学和编码等任务上的卓越表现，部分归功于其更强的逻辑推理能力。而工具使用对性能的显著放大作用（如 AIME 测试中 Python 解释器的引入 ），则表明现代 AI 模型的“智能”越来越多地体现在其有效整合和运用外部计算资源与知识的能力上，而不仅仅是其固有的、预训练得来的知识。这意味着，对于开发者而言，仅仅选择最新的模型可能不足以发挥其全部潜力，如何巧妙地设计提示、有效地集成工具，将成为释放 AI 模型最大效能的关键技能。这也预示着未来 AI 系统的发展方向，即成为能够高效调度和编排各种专业化工具的强大“指挥中心”。

与 o1 模型的对比分析

相较于其前代 o1 模型，o3 系列在多个核心维度上实现了显著的进步。

• 最主要的区别在于推理深度。o1 模型在生成响应时，更多地依赖于其在训练数据中学习到的模式和关联；而 o3 系列模型，尤其是旗舰 o3，则被设计为能够更主动地“思考”和“规划”其解决问题的路径 。

• 在综合能力上，o3 在编码、数学、科学分析、视觉感知等多个领域均表现出超越 o1 的性能 。

• 对于轻量级的 o3-mini，在中等推理努力级别下，其在数学、编码和科学等关键 STEM 领域的表现已能与 o1 主力模型持平，同时还具备更快的响应速度 。外部专家的测试进一步表明，o3-mini 生成的答案比 o1-mini 更为准确和清晰，其内在的推理能力也更强，并且在处理困难的真实世界问题时，重大错误的发生率降低了 39% 。

下表汇总了 o3 系列模型在部分关键性能基准上的得分，并加入了 o1 的数据作为参照，以便更直观地进行比较。

表2: o3 系列模型关键性能基准得分

注：N/A 表示当前资料未提供该项数据。部分 o3-mini 数据可能基于特定推理努力级别。

获取 OpenAI o3 系列 API Key 指南

要利用 OpenAI o3 系列模型的强大功能，首先需要获取相应的 API 访问权限和 API Key。这一过程通常涉及用户账户的层级、可能的组织验证以及对 OpenAI 平台操作的了解。

API 访问权限与使用层级

OpenAI 对其 API 模型的访问权限通常与其设定的用户使用层级 (Usage Tiers) 相关联，这些层级一般从 Tier 1 到 Tier 5 。用户可以在 OpenAI API Platform 的仪表板中，通过导航至 “Limits” (限制) 菜单来查看自己当前所属的层级以及该层级下可供访问的模型列表 。

具体到 o3 系列模型：

• **o3 (旗舰模型)**：通常情况下，访问 o3 模型的 API 权限主要开放给 Tier 4 和 Tier 5 的用户。对于 Tier 1 至 Tier 3 的用户，则需要先完成 OpenAI 组织验证才能获得访问权限 。

• o3-mini 和 o4-mini：这两款模型通常对 Tier 1 至 Tier 5 的 API 用户开放访问，但 OpenAI 也指出可能存在一些例外情况，具体权限仍需以用户账户的实际状态为准 。

组织验证要求

对于希望使用 o3 模型 API 的用户，尤其是那些处于较低使用层级（如 Tier 1-3）的用户，组织验证 (Organization Verification) 是一个强制性的前置步骤 。根据 OpenAI 的说明，完成组织验证的过程可能需要大约 15 分钟才能使权限正式激活 。

此外，即使是对于所有层级的用户，如果希望使用 o4-mini 模型的一些高级功能，例如**强化学习微调 (Reinforcement Fine Tuning)**，也必须首先完成组织验证 。

这种分层级的访问控制和组织验证要求，实际上反映了 OpenAI 在管理其最先进模型资源和确保负责任使用方面的一种策略。较高的使用层级通常意味着用户在平台上有更长的使用历史、更高的消费额度或与 OpenAI 建立了更稳固的信任关系。而组织验证则为平台增加了一层额外的身份确认和责任追溯机制。这种做法可能出于多种考虑：首先，它可以帮助 OpenAI 更有效地管理其尖端模型的计算资源需求，避免因瞬时过载影响服务质量。其次，对于那些能力更强、潜在影响也更大的模型（如 o3），通过组织验证来筛选和审查使用者，有助于降低滥用风险，促进模型的负责任应用。再者，这也可能是一种分阶段推广新模型的策略，先向高层级或经过验证的用户群体开放，收集早期反馈，并逐步扩大开放范围。最后，从商业角度看，这也可能激励用户提升其账户层级以获取更高级的功能。因此，开发者，特别是那些处于较低层级或新加入平台的用户，需要提前了解这些前置条件，并为可能的验证流程和等待时间做好规划。这也从一个侧面说明，获取最前沿的人工智能技术并非总是即时和无门槛的，其中包含了技术提供方在资源、安全和商业策略上的多重考量。

步骤详解：如何申请与激活 API Key

获取和激活 OpenAI o3 系列模型的 API Key，通常遵循以下步骤：

1. 访问 OpenAI API Keys 页面：首先，用户需要登录其 OpenAI 账户，并导航至 API Keys 管理页面。在这里，可以创建新的 API 密钥 。

2. 确保账户已启用账单功能：API 的使用是付费服务，因此必须确保用户的 OpenAI 账户已经设置了有效的支付方式并启用了账单功能 。如果未启用，将无法成功调用 API。

3. **完成组织验证 (如需要)**：如前所述，如果计划使用 o3 模型的 API，或者 o4-mini 的特定高级功能（如微调），并且当前账户层级需要进行组织验证，那么务必按照 OpenAI 平台上的指引完成此流程 。

4. 确认模型访问权限：在获取 API Key 并完成必要的验证后，建议再次访问 API Platform 仪表板的 “Limits” 菜单，检查并确认目标模型（如 o3, o3-mini, o4-mini）的访问权限是否已经成功激活并显示在可访问列表中 。

一旦 API Key 生成并激活，用户应妥善保管该密钥，避免泄露。在后续的 API 调用中，此密钥将作为身份验证凭据。

5. 获取mistral-medium-3 API Key，UIUI API云服务提供商市场

• 国内开发者获取Mistral-Medium-3 API KEY：获取新版 Mistral-Medium-3模型通过 API 进行对话与代码示例

注意事项：

• 用户需要在 UIUI API Token页面](https://sg.uiuiapi.com/token)创建自己的API Token

• 关键点说明API连接：

以下模型版本都可使用UIUI API的OpenAI兼容接口（https://sg.uiuiapi.com/v1/chat/completions）

OpenAI o3 系列 API 使用教程：调用OpenAI O3基础文本对话代码示例 ✅

获得了 API Key 之后，下一步就是通过编程方式与 o3 系列模型进行交互。本节将介绍 API 的主要接入点、模型名称、环境设置，以及构建请求和配置参数的基本方法。

API 接入点与模型名称

正确识别并使用各模型对应的 API 接入点和准确的模型名称字符串，是成功调用 API 的前提。

• o3 (旗舰模型):

• 主要通过 Responses API 进行访问 。

• 在 API 调用中，模型名称通常指定为 "o3" 或更具体的版本，如 "o3-2025-04-16" 。

• o4-mini (o3-mini 继任者):

• 同样主要通过 Responses API 进行访问 。

• API 调用中的模型名称为 "o4-mini" 或特定版本如 "o4-mini-2025-04-16" 。

• o3-mini (高性价比专业模型):

• 可以通过多个 API 接入点访问，包括 Chat Completions API、Assistants API 和 Batch API 。

• API 调用中的模型名称为 "o3-mini" 或特定版本如 "o3-mini-2025-01-31" 。

值得注意的是，o3 和 o4-mini 主要依赖于较新的 Responses API，而 o3-mini 则更多地利用了成熟的 Chat Completions API 以及 Assistants API 和 Batch API。这种 API 接口上的差异并非偶然，它反映了 OpenAI 针对不同能力层级的模型所采用的不同技术路径和设计哲学。Responses API 作为 OpenAI 新一代“智能体平台 (Agents platform)”的核心组成部分 ，其设计更侧重于支持具有高级推理能力和复杂工具使用需求的模型（如 o3 和 o4-mini）。这类 API 可能提供了更适合编排多步骤任务、管理内部思考链以及与外部工具进行深度交互的接口和机制。相比之下，Chat Completions API 是一个更为通用和成熟的接口，广泛用于构建对话式体验，因此更适合像 o3-mini 这样虽然高级但定位上更偏向于在现有框架内提供专业能力的模型。这种 API 接口的分化，意味着开发者在选择模型时，不仅要考虑模型本身的特性，还需要熟悉并适配其对应的 API 规范。这也预示着，随着 AI 模型向更复杂的智能体形态演进，API 的设计也将持续进化，开发者需要不断学习和适应新的 API 结构和交互模式，才能充分利用最前沿模型的能力。

为了方便开发者快速查阅，下表汇总了 o3 系列各模型的主要 API 接入点和调用参数：

表3: OpenAI o3 系列 API 接入点与模型参数

Python环境设置与库安装

推荐使用 Python 进行 OpenAI API 的调用。首先需要进行相应的环境配置：

1. 安装或升级 OpenAI Python 库: 打开终端或命令行界面，执行以下命令来安装最新版本的 OpenAI Python 客户端库，或者升级现有版本：
   Bash

pip install --upgrade openai

1. （可选）安装 W&B Weave: 如果希望对模型的交互过程、输入输出进行更细致的跟踪、可视化和调试，可以考虑安装 Weights & Biases Weave 工具。

Bash

pip install weave

初始化 API 客户端

在 Python脚本中，需要导入必要的库并使用 API Key 初始化 OpenAI 客户端对象：

import openai
import os

# 推荐通过环境变量设置 API Key，以增强安全性
# 在运行脚本前，请确保已设置 OPENAI_API_KEY 环境变量
# 例如: export OPENAI_API_KEY='your_api_key_here' (Linux/macOS)
# 或: set OPENAI_API_KEY=your_api_key_here (Windows)
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

if not api_key:
    raise ValueError("请设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。")

client = openai.OpenAI(api_key=api_key)

# 或者，直接在代码中提供 API Key (不推荐用于生产环境)
# client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY_HERE")

构建请求与参数配置

根据所选模型及其支持的 API 接口，构建请求的方式和可配置的参数会有所不同。

• 使用 Responses API (适用于 o3, o4-mini) : Responses API 设计用于支持模型进行多步骤推理、利用外部工具以及在多轮对话中有效传递上下文信息。

• 基本调用示例:

try:
    response = client.responses.create(
        model="o3",  # 或 "o4-mini"
        input=[
            {"role": "user", "content": "请解释量子纠缠现象，并举一个通俗易懂的例子。"}
        ]
        # 可以根据需要添加 reasoning, tools 等参数
    )
    print(response.output_text)
except Exception as e:
    print(f"API 调用失败: {e}")

• 关键参数:

• model: 指定要使用的模型名称，如 "o3" 或 "o4-mini"。

• input: 一个包含对话历史或当前提示的列表。每个元素是一个字典，包含 role (如 "user", "assistant") 和 content。

• tools: 一个可选列表，用于定义模型可以调用的外部函数或工具的 schema。

• reasoning: 一个可选字典，用于控制模型的推理行为。例如，{"effort": "high"} 指示模型投入更多计算资源进行深度思考，{"summary": "detailed"} 或 {"summary": "auto"} 则请求模型提供其内部思考过程的摘要 。

• previous_response_id: 在多轮对话中，用于传递先前响应的 ID，以便模型能够访问完整的对话历史和先前的推理链条，从而保持上下文连贯性 。

• 使用 Chat Completions API (主要适用于 o3-mini) : Chat Completions API 是构建聊天式交互体验的常用接口，o3-mini 通过此接口支持函数调用、结构化输出、流式传输等特性。

• 基本调用示例:

try:
    response = client.chat.completions.create(
        model="o3-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的AI助手，精通Python编程。"},
            {"role": "user", "content": "请编写一个Python函数，计算斐波那契数列的第n项。"}
        ],
        # o3-mini 支持 reasoning_effort 参数
        # reasoning_effort="high" # 可选: "low", "medium", "high"
    )
    print(response.choices.message.content)
except Exception as e:
    print(f"API 调用失败: {e}")

(代码结构源自标准 Chat Completion 模式，并结合了 o3-mini 支持 reasoning_effort 的信息 )

• 关键参数:

• model: 指定模型名称，如 "o3-mini"。

• messages: 一个包含对话消息的列表，用于提供上下文。

• functions (可选): 定义模型可调用的函数列表。

• function_call (可选): 控制模型如何调用函数 (如 "auto", "none", 或指定特定函数)。

• stream (可选): 布尔值，设为 True 时启用流式输出，允许逐步接收响应。

• reasoning_effort (o3-mini 特有): 可选参数，用于指定推理努力级别 ("low", "medium", "high") 。

• 处理视觉输入 (适用于 o3, o4-mini) : o3 和 o4-mini 能够处理包含图像的输入。这通常通过 Chat Completions API 的特定消息格式或 Responses API 结合工具使用来实现。

• Chat Completions API 视觉输入示例 (适用于支持视觉的模型):

import base64
import mimetypes # 用于辅助判断图像类型

def image_to_base64_data_url(image_path):
    mime_type, _ = mimetypes.guess_type(image_path)
    if mime_type is None:
        mime_type = "application/octet-stream" # 默认MIME类型
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        base64_encoded_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
    return f"data:{mime_type};base64,{base64_encoded_data}"

try:
    image_path = "path/to/your/image.jpg" # 替换为实际图像路径
    image_data_url = image_to_base64_data_url(image_path)

    response = client.chat.completions.create(
        model="o3", # 或其他支持视觉的 o 系列模型
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {"type": "text", "text": "这张图片里描述了什么？图中有哪些主要物体？"},
                    {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_data_url}}
                ]
            }
        ]
    )
    print(response.choices.message.content)
except Exception as e:
    print(f"API 调用失败: {e}")

(代码结构基于这些片段中的视觉输入格式)

利用函数调用与工具 (适用于 o3, o4-mini, o3-mini) : 函数调用允许模型与外部系统或 API 进行交互，极大地扩展了其能力范围。

• 对于 **o3 和 o4-mini (使用 Responses API)**，通过在 tools 参数中定义函数 schema 来实现 。

• 对于 **o3-mini (使用 Chat Completions API)**，通过 functions 和 function_call 参数来实现 。

代码示例与最佳实践

以下是一个更完整的示例，演示如何结合 o3-mini 的 reasoning_effort 和基本的 Chat Completions API 调用：

import openai
import os

# 初始化客户端 (同上)
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
    raise ValueError("请设置 OPENAI_API_KEY 环境变量。")
client = openai.OpenAI(api_key=api_key)

def ask_o3_mini(prompt_text, effort_level="medium"):
    """
    使用 o3-mini 模型进行提问，并指定推理努力级别。
    """
    try:
        completion = client.chat.completions.create(
            model="o3-mini", # 确保使用正确的 o3-mini 模型名称
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是一位专业的AI编程助手。"},
                {"role": "user", "content": prompt_text}
            ],
            # OpenAI API 文档中提到 o3-mini 支持 reasoning_effort
            # 但具体参数名称和格式需参考最新官方文档，此处假设为 top-level 参数
            # 如果 reasoning_effort 是嵌套在某个对象下，需相应调整
            # 例如，可能是 client.chat.completions.create(..., extra_body={"reasoning_effort": effort_level})
            # 或者直接作为参数传递，如果SDK支持
            # 查阅 [5, 8, 10] 可知 o3-mini 支持 reasoning_effort
            # 假设直接作为参数 (具体实现需查阅最新SDK文档)
            # reasoning_effort=effort_level # 实际参数名和用法需确认
        )
        # 根据 [10], reasoning_effort 是 o3-mini 支持的特性，但具体在 Python SDK 中的传递方式需查阅最新文档。
        # 此处仅为概念性演示。
        # 对于 Azure OpenAI, API 版本需为 2024-12-01-preview 或更高版本才支持 reasoning_effort [10, 19]
        # 对于 OpenAI 直连 API，具体参数传递方式需查阅其 Python SDK 文档。
        # 假设其作为顶层参数传递 (如果SDK更新支持)

        # 打印响应
        print(f"--- o3-mini (Effort: {effort_level}) 响应 ---")
        print(completion.choices.message.content)
        print("---------------------------------------\n")
        return completion.choices.message.content
    except openai.APIError as e:
        print(f"OpenAI API 返回错误: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"发生未知错误: {e}")
    return None

# 示例调用
question = "请解释Python中的GIL（全局解释器锁）是什么，以及它对多线程程序的影响。"
ask_o3_mini(question, effort_level="low")
ask_o3_mini(question, effort_level="medium")
ask_o3_mini(question, effort_level="high")

(上述代码示例综合了 o3-mini 支持 reasoning_effort 的信息 和标准 Chat Completions API 的调用模式。请注意，reasoning_effort 参数在 Python SDK 中的具体用法可能需要参考最新的 OpenAI 官方文档或 Azure OpenAI 文档（如果通过 Azure 使用）。)

最佳实践建议:

• 错误处理: 对 API 调用进行稳健的错误处理，包括网络问题、API 限制错误、认证失败等。
• 管理 API 限制: 了解并遵守 OpenAI 的 API 使用速率限制和配额，避免服务中断。
• 理解响应结构: 熟悉不同 API 端点返回的 JSON 响应结构，以便正确解析和使用模型输出。
• 迭代提示工程: 通过不断尝试和优化提示 (prompt engineering)，可以显著提升模型的表现和输出质量。
• 选择合适的推理努力级别 (o3-mini): 根据任务的复杂性和对响应时间的要求，选择合适的 reasoning_effort。高努力级别通常能带来更准确的答案，但响应时间也更长。
• 利用缓存 (如适用): 对于 Responses API，如果重复处理相同的初始上下文，利用缓存输入可以显著降低成本 。
• 查阅最新文档: OpenAI 的 API 和模型会持续更新，务必参考最新的官方文档以获取最准确的信息。

o3 系列模型 API 定价策略

理解 OpenAI o3 系列模型的 API 定价对于开发者进行成本估算和预算规划至关重要。定价通常基于处理的 token 数量，并区分输入、输出以及可能的缓存 token。

各模型定价详情

以下是根据现有资料整理的 o3 系列模型（通过 OpenAI 直接 API 调用，非 Azure 等第三方平台）的定价信息。请注意，价格可能随时发生变化，建议查阅 OpenAI 官方定价页面获取最新数据。

• o3 (旗舰模型，例如 o3-2025-04-16****):

• 输入 (Input): 每 1 百万 tokens 收费 $10.00

• 输出 (Output): 每 1 百万 tokens 收费 $40.00

• 缓存输入 (Cached Input): 每 1 百万 tokens 收费 $2.50

• o4-mini (o3-mini 继任者，例如 o4-mini-2025-04-16****):

• 输入 (Input): 每 1 百万 tokens 收费 $1.10

• 输出 (Output): 每 1 百万 tokens 收费 $4.40

• 缓存输入 (Cached Input): 每 1 百万 tokens 收费 $0.275 - $0.28

• o3-mini (高性价比专业模型，例如 o3-mini-2025-01-31 Global****):

• 输入 (Input): 每 1 百万 tokens 收费 $1.10

• 输出 (Output): 每 1 百万 tokens 收费 $4.40

• 缓存输入 (Cached Input): 每 1 百万 tokens 收费 $0.55

• 需要注意的是，如果通过 Batch API 使用 o3-mini，其定价可能与常规 API 调用有所不同 。

此外，OpenAI 的定价有时会因地理区域（例如，美国/欧盟数据区 vs. 全球，或特定区域部署）而略有差异 。

输入、输出与缓存Token成本

OpenAI API 的计费基础是 token。Token 可以理解为文本片段，对于英文文本，1个 token 通常对应大约 4 个字符或 0.75 个单词。中文的 token 计算方式可能有所不同。

从定价结构可以看出几个关键点：

• 输出 Token 成本更高：对于所有模型，生成输出的 token 成本通常显著高于处理输入 token 的成本。这一点在计算密集型的 o3 模型上尤为明显，其输出成本是输入成本的 4 倍 。这反映了模型在生成新内容时需要消耗更多的计算资源。

• 缓存输入 Token 成本显著降低：对于支持缓存输入的 API（如 Responses API），如果应用程序需要重复处理相同的初始上下文或提示，利用缓存输入机制可以大幅降低成本 。这对于某些特定架构的应用（例如，在相同背景知识下进行多次不同提问）非常有价值。

这种定价策略直接反映了不同模型的能力层级和其运行所需的计算开销。旗舰级的 o3 模型因其卓越的推理能力和更长的“深思熟虑”时间，其使用成本远高于 o3-mini 和 o4-mini 。这表明其先进的推理和分析功能是高度资源密集型的。输出 token 相对于输入 token 的更高定价，则普遍说明了在当前的大型语言模型技术中，生成（创造）信息比理解（处理）信息需要更多的计算力。这种分层和差异化的定价策略，使得开发者必须在使用模型时仔细权衡其应用场景对模型性能的需求与可承受的预算限制。同时，OpenAI 提供功能强大且价格相对亲民的 “mini” 版本（如 o3-mini 和 o4-mini），也使得先进的人工智能技术能够被更广泛的应用场景所采纳，尽管最顶尖的推理能力（如 o3 所提供的）仍然属于高价值的付费服务。这种多层次的定价模型预计将成为人工智能服务提供商普遍采用的模式。

为了更清晰地比较各模型的成本和关键参数，下表进行了汇总：

表4: OpenAI o3 系列 API 定价详情 (及关键参数)

数据来源主要为 。上下文窗口和知识截止日期信息参考了 。请注意，o4-mini 的缓存输入成本在不同资料中略有差异 ($0.28 vs $0.275)。

关键考量：局限性、安全与道德准则

尽管 OpenAI o3 系列模型在能力上取得了显著进展，但在实际应用中，开发者和用户仍需关注其固有的局限性、潜在的安全风险，并遵循相关的道德准则和使用规范。

模型局限性：幻觉、偏见等

• **幻觉 (Hallucinations)**：这是大型语言模型普遍存在的问题，即模型可能生成看似合理但实际上不准确或完全捏造的信息。

• 具体到 o3 系列，有评估指出，o4-mini 在 PersonQA（关于人物事实的问答）评估中的表现不如 o1 和 o3。这可能与其模型规模相对较小、所包含的世界知识量有限有关，从而更容易产生幻觉 。

• 而旗舰 o3 模型，虽然能力更强，但也观察到它倾向于做出更多、更广泛的陈述，这在提升信息覆盖面的同时，也可能导致其产生的不准确或幻觉式声明相应增多 。

• **公平性与偏见 (Fairness and Bias)**：模型的训练数据源于广泛的互联网文本，其中不可避免地包含了人类社会存在的各种偏见。这些偏见可能被模型学习并体现在其输出中。

• 评估显示，像 o4-mini 这样规模较小的推理模型，在处理涉及公平性判断的模糊问题时，其准确性可能低于规模更大的模型 。

• **指令遵循 (Instruction Following)**：虽然 o3 系列模型在理解和执行复杂指令方面有所提升，但并非完美。

• 有评估指出，o4-mini 在某些指令遵循任务上的表现略逊于 o1 。这意味着在复杂或多步骤指令下，模型有时可能无法完全、准确地执行用户的意图。

• 社区反馈与实际体验差异：值得注意的是，尽管 OpenAI 官方发布的数据和基准测试结果展示了 o3 和 o4-mini 在推理、工具使用和多项性能指标上的显著进步 ，但在开发者社区中，也出现了一些关于这些模型在实际应用（尤其是在复杂编码任务中）表现不佳的反馈。部分用户报告称，相较于之前的 o3-mini-high 或 o1 模型，新的 o3 和 o4-mini 在处理长代码、保持上下文连贯性、严格遵循指令等方面显得“懒惰”、容易“遗忘”或产生逻辑错误，甚至认为其表现是一种“退步” 。 这种官方宣传与部分用户实际体验之间的潜在差异，揭示了一个重要现象：模型的“原始智能”或在特定、结构化基准测试上的高分，并不能完全等同于其在所有真实世界复杂交互场景中的稳定和高效表现。诸如长程上下文管理、在多轮交互中保持指令遵循的一致性、以及避免在资源受限或特定条件下出现“敷衍”行为（如仅提供部分代码片段）等因素，虽然难以被标准基准全面量化，却极大地影响着用户的实际使用感受和工作效率。模型内部的“深思熟虑”或“模拟推理”机制，如果在实际部署中未能完美校准，或者在面对资源压力时做出妥协，也可能导致一些非预期的行为。这提示我们，除了关注基准测试结果外，对模型进行多样化的、贴近实际应用场景的评估，以及持续收集和分析社区的真实反馈，对于全面理解和改进模型至关重要。对于开发者而言，这意味着不能仅仅依据模型的发布代次或宣传亮点来做技术选型，深入的实际测试和细致的提示工程依然是确保模型在特定应用中发挥最佳效能的关键环节。这也凸显了 AI 研究机构在追求更高能力上限的同时，如何确保模型的可靠性、稳定性和可预测性，依然是一个持续面临的挑战。

OpenAI 的安全评估与措施

OpenAI 对其模型的安全性给予了高度重视，并采取了一系列措施来评估和降低潜在风险。

• **重新定义的拒绝训练 (Redefined Refusal Training)**：OpenAI 重建了其安全训练数据集，并引入了数千个针对性的拒绝提示，专门用于训练模型识别并拒绝生成涉及生物威胁、恶意软件以及尝试绕过安全机制（越狱）的有害内容 。

• **使用推理 LLM 进行监控 (Monitoring with Reasoning LLMs)**：在模型响应流程中增加了一个额外的安全层，即“以安全为中心的推理监视器”。这是一个独立的、经过专门训练的“看门狗”模型，它会并行运行，并基于人工编写的安全规则来推理用户输入的意图和潜在风险 。

• **审议对齐 (Deliberative Alignment)**：这是一种主动的安全策略。在训练阶段，会使用一个推理模型为各种提示生成“思考链”输出，帮助主模型更好地理解上下文和用户意图。在实际推理（用户交互）时，这个推理模型也会评估用户提示，并提供其思考链解释，从而动态地评估意图和潜在风险，辅助主模型做出更安全的响应 。

• 有害内容与过度拒绝评估：OpenAI 会系统性地评估模型是否会遵从生成有害内容（如仇恨言论、非法建议等）的请求。同时，也会评估模型是否会在面对与安全主题相关但本身无害的良性提示时，出现“过度拒绝”的情况，以确保模型的可用性不受不当影响 。

• 第三方独立评估：为了更客观地评估模型的潜在风险，OpenAI 还引入了第三方机构进行独立评估，这些评估涵盖了诸如模型的自主能力 (由 METR 进行)、欺骗与策划行为 (由 Apollo Research 进行) 以及在网络安全领域的攻防能力 (由 Pattern Labs 进行) 等多个敏感方面 。

负责任的 AI 实践建议

对于使用 OpenAI o3 系列模型及其他类似 AI 技术的开发者和用户，遵循负责任的 AI 实践至关重要：

• 评估输出的准确性与适用性：开发者应始终对模型生成的输出进行严格的评估，尤其是在将这些输出用于可能产生重大法律、财务、医疗或其他重要影响的决策时，不能将其作为唯一的事实来源或专业建议的替代品 。
• 警惕并处理幻觉与偏见：认识到模型可能产生不准确信息（幻觉）和带有偏见的输出，并采取措施（如人工审核、多样化数据测试、偏见缓解技术等）来识别和减轻这些负面影响。
• 遵守 OpenAI 的使用政策与安全准则：严格遵守 OpenAI 发布的使用政策、服务条款以及所有相关的安全指南和文档，不将模型用于任何非法、有害或滥用活动 。
• 确保透明度：在将 AI 生成的内容呈现给最终用户时，应考虑适当的透明度措施，让用户了解内容的来源。
• 持续学习与适应：AI 技术发展迅速，开发者应持续关注最新的研究进展、最佳实践以及平台提供商发布的安全更新和指南。

总结与未来展望

OpenAI o3 系列模型的推出，无疑是人工智能发展历程中的又一个重要里程碑。它不仅在多个关键能力维度上实现了突破，也为我们揭示了未来 AI 技术演进的一些重要趋势。

o3 模型家族的核心价值与影响

o3、o3-mini 和 o4-mini 共同构成的 o3 模型家族，其核心价值体现在以下几个方面：

• 高级推理能力的显著提升：通过引入“模拟推理”等机制，o3 系列模型在处理需要深度逻辑思考和多步骤演绎的复杂问题时，展现出前所未有的能力。
• 自主工具使用的实现：赋予模型自主调用和组合外部工具（如搜索、代码执行、图像分析）的能力，极大地拓展了其解决现实世界问题的边界，使其更像一个具备行动能力的智能体。
• 多模态理解的深化：尤其对于 o3 和 o4-mini，其强大的视觉感知和分析能力，结合文本理解，使得模型能够更全面地认知和交互于复杂的世界。
• 开发者生态的赋能：通过提供函数调用、结构化输出等开发者友好特性，以及不同层级、不同性价比的模型选项，o3 系列降低了开发者构建复杂智能应用的门槛。

这些核心进步使得 o3 系列模型在自动化复杂工作流、辅助科学研究与发现、提升软件开发效率、创造个性化教育体验以及赋能各种新型智能应用方面，展现出巨大的潜力。

对开发者和行业的启示

o3 系列模型的问世，对开发者和整个 AI 行业都带来了深刻的启示：

• 从“模型即服务”到“能力即平台”：开发者不仅可以调用模型进行文本生成或问答，更可以将其作为核心引擎，通过编排工具和构建复杂逻辑，打造出具备特定领域专业能力的智能应用和自主代理。
• 提示工程与工具集成的核心地位：要充分发挥 o3 这类高级模型的能力，仅仅依赖基础的提示已不足够。精细化的提示工程、巧妙的工具函数设计以及对模型推理过程的理解，将成为开发者提升应用效果的关键技能。
• 关注模型的持续迭代与演进：正如 o3-mini 到 o4-mini 的快速迭代所展示的，AI 模型的技术更新速度极快。开发者需要保持对 OpenAI 及其他领先机构模型发布、API 更新和最佳实践的持续关注，以便及时将最新的技术进展融入自身的产品和服务中。
• 对特定行业的深远影响：o3 系列模型在数学、科学、工程、编程等领域的强大能力，预示着它们将对科研方法、工程设计、软件开发模式乃至教育方式等产生深远影响，可能催生新的研究范式和生产力工具。
• 责任与伦理的持续挑战：随着模型能力的增强，其潜在的滥用风险和社会影响也随之增大。开发者和行业参与者必须将负责任的 AI 原则置于核心位置，积极参与关于数据隐私、算法偏见、信息真实性等伦理问题的讨论，并采取切实措施确保技术的健康发展和应用的安全性。

展望未来，我们可以预见，以 o3 系列为代表的新一代推理引擎，将进一步推动人工智能从感知智能向认知智能的跨越，并在更广泛的领域与人类社会深度融合，共同塑造一个更加智能化的未来。然而，这一进程也伴随着对技术边界、安全规范和伦理框架不断探索与完善的持续需求。

​