基准分:78.5
速度:极慢
知识截止:2024-06

规格与价格

每100万Token的API单价及核心规格
📥
输入单价(1M)
$20.0000
📤
输出单价(1M)
$80.0000
⚡
缓存单价(1M)
-
📏
上下文窗口
200K
200,000 tokens
📝
最大输出
100K
100,000 tokens
🎯
基准分 & 速度
78.5
速度:极慢

成本估算器

输入预期的使用条件,计算估计的API调用费用

计算条件

计费时段
▶ 详细设置
▶ 预设

模拟结果

输入成本$0.40
输出成本$0.2400
总計$0.64

详情费用明细

INPUT
10req × (2,000 / 1M) × $20 = $0.40
OUTPUT
10req × (300 / 1M) × $80 = $0.2400

替代与类似模型

性能评分和价格相近的替代与比较候选模型
模型提供方上下文窗口最大输出知识截止输入单价(1M)缓存单价(1M)输出单价(1M)基准分速度总計
OpenAI
400K272K2024-09$15.00-$120.0092低速$0.6600
OpenAI
200K100K2024-06$10.00$2.50$40.0077.5极慢$0.2432
Anthropic
200K32K2025-03$15.00$1.50$75.0077.25标准$0.4044
OpenAI
200K100K2023-10$15.00$7.50$60.0066.25低速$0.4032
OpenAI
8K8K2023-12$30.00-$60.0061低速$0.78

提供方

OpenAI

基准分

92

速度

低速

知识截止

2024-09

上下文窗口

400K

最大输出

272K

输入单价(1M)

$15.00

缓存单价(1M)

-

输出单价(1M)

$120.00

总計(試算)
In: $0.30 / Out: $0.36
$0.6600

提供方

OpenAI

基准分

77.5

速度

极慢

知识截止

2024-06

上下文窗口

200K

最大输出

100K

输入单价(1M)

$10.00

缓存单价(1M)

$2.50

输出单价(1M)

$40.00

总計(試算)
In: $0.0976 / Out: $0.1200
$0.2432

提供方

Anthropic

基准分

77.25

速度

标准

知识截止

2025-03

上下文窗口

200K

最大输出

32K

输入单价(1M)

$15.00

缓存单价(1M)

$1.50

输出单价(1M)

$75.00

总計(試算)
In: $0.1464 / Out: $0.2250
$0.4044

提供方

OpenAI

基准分

66.25

速度

低速

知识截止

2023-10

上下文窗口

200K

最大输出

100K

输入单价(1M)

$15.00

缓存单价(1M)

$7.50

输出单价(1M)

$60.00

总計(試算)
In: $0.1464 / Out: $0.18
$0.4032

提供方

OpenAI

基准分

61

速度

低速

知识截止

2023-12

上下文窗口

8K

最大输出

8K

输入单价(1M)

$30.00

缓存单价(1M)

-

输出单价(1M)

$60.00

总計(試算)
In: $0.60 / Out: $0.18
$0.78
⚡ 核心功能

所有AI模型价格对比与成本模拟器

一站式对比来自OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek等最新模型。精确模拟Prompt缓存、长上下文费率及不同业务规模下的真实API调用成本。

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o3-pro 常见问题解答(FAQ)

关于 o3-pro 的API计费标准、上下文长度限制、缓存优化及综合性能评测详解

Q. o3-pro 的API调用价格是多少?每100万Token的收费标准是什么?+

o3-pro(OpenAI)的标准API单价为:输入每100万Token $20.0000,输出每100万Token $80.0000。输出价格约为输入价格的 4.0 倍。您可以在本页的成本计算器中输入业务规模,实时模拟实际API调用月度支出。

Q. o3-pro 的最大上下文长度(Context Window)与最大输出Token限制是多少?+

o3-pro 支持最高 200K Token 的上下文窗口,单次请求最大生成输出为 100K Token。能够充分满足多轮长对话与复杂文档解析需求。

Q. 使用 o3-pro 时,如何优化并降低API调用成本?+

由于输出Token($80.0000/1M)价格高于输入,建议在API调用中合理设置 max_tokens 限制避免冗余生成。同时推荐采用多模型分流架构,将简单分类与抽取任务交给低成本小模型处理。

Q. o3-pro 的基准性能评分(78.5)与处理速度如何?适合哪些场景?+

o3-pro 的综合基准评分为 78.5分(满分100分),处理速度评级为「超慢」。在高性能推理、响应速度与成本之间达到了优秀的平衡。

Q. 有哪些可以替代或与 o3-pro 横向对比的模型?+

在相近性能与价格区间内的主要替代模型包括:GPT-5 pro、o3-deep-research、Claude Opus 4。建议您根据响应速度、上下文长度以及缓存折扣等具体业务需求进行综合选型。