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OpenAI: o3 (batch)
openai/o3:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter presenta openai/o3:batch como una variante por lotes de o3-2025-04-16 de OpenAI, que genera texto a partir de entradas de texto, imagen y archivo. La ficha indica razonamiento obligatorio y enumera llamadas a herramientas, salidas estructuradas, controles de formato de respuesta y una amplia ventana de contexto. También incluye resultados medidos en una arena de diseño con resultados dispares. Como el paquete de fuentes solo contiene datos del catálogo y ninguna ficha de modelo independiente, el comportamiento en cargas reales por lotes sigue sin verificarse.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo atribuye amplitud en matemáticas, ciencias, programación, razonamiento visual, redacción técnica y seguimiento de instrucciones.[1]
- Acepta entradas de texto, imagen y archivo y produce texto; la ficha también enumera herramientas, salidas estructuradas y opciones de formato de respuesta.[1]
- La ficha reporta una amplia ventana de contexto y razonamiento obligatorio; son capacidades declaradas, no resultados medidos.[1]
Limitaciones
- Solo se aportó evidencia del catálogo de OpenRouter; no había una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes.[1]
- El catálogo marca el razonamiento como obligatorio y no enumera niveles seleccionables de esfuerzo, por lo que no consta un control documentado sobre ese esfuerzo.[1]
- No se documentan latencia, capacidad de procesamiento, fiabilidad ni comportamiento de finalización específicos del modo por lotes; valide la variante con cargas representativas.[1]
Dónde utilizarlo
- Considérelo para evaluar cargas por lotes que requieran razonamiento y entradas combinadas de texto, imagen y archivo, probando primero el comportamiento de extremo a extremo.[1]
- Puede evaluarse para tareas de programación, visualización de datos, desarrollo de juegos, componentes de interfaz y borradores de sitios web, ya que el catálogo ofrece mediciones de arena en esas áreas y los resultados son dispares.[1]
- Puede ser útil para redacción técnica, seguimiento de instrucciones y tareas de matemáticas, ciencias o razonamiento visual, según las afirmaciones del catálogo y sujeto a verificación.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: o3 (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
o3 is a well-rounded and powerful model across domains. It sets a new standard for math, science, coding, and visual reasoning tasks. It also excels at technical writing and instruction-following....
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/o3:batch
- ID canónico
- openai/o3-2025-04-16
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 16.04.2025
- Longitud de contexto
- 200,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- image, text, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1 / salida $4
- Corte de conocimiento
- 30.06.2024
- Fecha de expiración
- 11.12.2026
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 51.9% · posición 128 | 1,010Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 48.1% · posición 62 | 1,200Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 56.9% · posición 122 | 1,025Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 53.3% · posición 121 | 1,009Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 53.8% · posición 129 | 1,029Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI | 200,000 | $1 | $4 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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