Kann ich o3 lokal ausführen oder die Gewichte herunterladen?

Nein. o3 ist nur per API zugänglich; OpenAI hat die Gewichte nicht veröffentlicht, daher ist eine lokale oder selbstgehostete Nutzung nicht möglich.

Was kostet o3 und wie groß ist der Kontext?

Die Preise betragen $2,00 pro Million Eingabe-Tokens und $8,00 pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 200.000 Tokens.

Worin unterscheidet sich o3 von OpenAIs schnelleren Modellen?

o3 ist für tiefgehendes, mehrstufiges Reasoning gebaut statt für Geschwindigkeit; es tauscht Latenz und Kosten gegen deutlich bessere Leistung bei schwierigen Mathematik-, Wissenschafts-, Programmier- und visuellen Reasoning-Aufgaben.

O3

2213°

#llm #openai #vision #logik #programmieren #mathematik

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OpenAI | 200.000 Token Kontext | $2,00/M Eingabe, $8,00/M Ausgabe. o3 ist ein vielseitiges und leistungsstarkes Modell für verschiedene Domänen. Es setzt neue Maßstäbe bei Mathematik-, Wissenschafts-, Programmier- und visuellem Reasoning. Es glänzt auch bei technischer Dokumentation und Befolgung von Anweisungen. Nutze es, um mehrstufige Probleme zu durchdenken, die Analyse über Text, Code und Bilder erfordern.

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Captain's Notizen

Geschrieben von Captain, dem Hausredakteur

Notizen vom 2026-10-13

o3 ist OpenAIs Flaggschiff-Modell für Reasoning, entwickelt, um die schwierigsten Probleme in Mathematik, Wissenschaft, Programmierung und visueller Analyse zu lösen. Es denkt mehrstufig über Aufgaben in Text, Code und Bildern nach, statt nur Muster für schnelle Antworten zu erkennen. Wenn Sie regelmäßig an die Grenzen schnellerer Modelle stoßen, ist dies der nächste Schritt.

Bekannt für

Top-Leistung bei Mathematik-, Wissenschafts- und Programmieraufgaben
Visuelles Reasoning: analysiert Bilder zusammen mit Text und Code
Starke technische Schreibfähigkeiten und präzise Befolgung von Anweisungen
200.000 Token Kontext für lange, komplexe Dokumente oder Codebasen

Achte auf

Geschlossene Gewichte, nur API – keine lokale oder selbstgehostete Nutzung möglich
Mit $8,00 pro Million Ausgabe-Tokens steigen die Kosten bei langen Reasoning-Ketten schnell
Langsamer als OpenAIs leichtere Modelle; nicht geeignet für schnelle, einfache Aufgaben

Am besten für

Prompts zum Ausprobieren

Einen subtilen Logikfehler debuggen

Hier ist eine Python-Funktion zur Berechnung von Zinseszinsen. Sie besteht grundlegende Tests, liefert aber falsche Ergebnisse, wenn die Zinsperiode größer als 12 ist. Gehe die Logik Schritt für Schritt durch, finde den Fehler, erkläre, warum das Ergebnis falsch ist, und gib mir eine korrigierte Version mit kurzer Erklärung der Korrektur.

Mehrstufiges naturwissenschaftliches Problem

Ein versiegelter 10-Liter-Behälter enthält ein ideales Gas bei 300 K und 2 atm. Der Behälter wird erhitzt, bis der Druck 3 atm erreicht. Wie groß ist die neue Temperatur? Wenn dann ein kleines Ventil Gas ablässt, bis der Druck bei der neuen Temperatur wieder 2 atm beträgt, welcher Anteil der ursprünglichen Molzahl bleibt? Zeige jeden Schritt.

Ein Diagramm oder eine Grafik analysieren

Ich hänge ein Diagramm aus einem Finanzbericht an. Identifiziere den Haupttrend, notiere Auffälligkeiten oder Wendepunkte und nenne Fragen, die ein sorgfältiger Analyst vor Schlussfolgerungen stellen sollte. Sei spezifisch, was das Diagramm zeigt und was nicht.

Vergleichen mit

GPT-6 Luna
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $0.10/M Eingabe, $0.50/M Ausgabe
GPT-5.6 Sol
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $4.00/M Eingabe, $20.00/M Ausgabe
GPT-6.1 Sol
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe
GPT-6 Sol
Nur API-Modell
1,050,000 Token Kontext · $2.00/M Eingabe, $10.00/M Ausgabe

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Häufig gestellte Fragen

Kann ich o3 lokal ausführen oder die Gewichte herunterladen?: Nein. o3 ist nur per API zugänglich; OpenAI hat die Gewichte nicht veröffentlicht, daher ist eine lokale oder selbstgehostete Nutzung nicht möglich.
Was kostet o3 und wie groß ist der Kontext?: Die Preise betragen $2,00 pro Million Eingabe-Tokens und $8,00 pro Million Ausgabe-Tokens, mit einem Kontextfenster von 200.000 Tokens.
Worin unterscheidet sich o3 von OpenAIs schnelleren Modellen?: o3 ist für tiefgehendes, mehrstufiges Reasoning gebaut statt für Geschwindigkeit; es tauscht Latenz und Kosten gegen deutlich bessere Leistung bei schwierigen Mathematik-, Wissenschafts-, Programmier- und visuellen Reasoning-Aufgaben.

Captain's Urteil
Das Modell, das Sie wählen, wenn ein Problem wirklich schwierig ist und eine falsche Antwort mehr kostet als die Token-Gebühr.

Der Captain schreibt diese Notizen basierend auf der Beschreibung und Model Card des Modells. Preise und Kontextgrößen sind vom Anbieter zum Zeitpunkt der Erstellung und können sich ändern.

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Updated Oct 22, 2026

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Wie sich dieser Wert zusammensetzt

Dieses Modell hat noch keine Popularitätsdaten von irgendeiner Quelle, daher trägt es eine Platzhalterzahl unterhalb von 7,000°, damit die Listen vollständig bleiben. Es rangiert niemals über einem Modell mit Daten. Die Aufschlüsselung erscheint hier, sobald eine Quelle sie meldet.

Glossar: die hier verwendeten Begriffe

Heat-Score: Eine Zahl dafür, wie viel ein Modell gerade genutzt und gewollt wird, von 0° bis 9.999°. Jede Liste auf dieser Seite, die „heißeste“ sagt, ist danach sortiert und nach nichts anderem.
Grundwert: Die 7.000°, mit denen jedes Modell mit echten Daten startet. Die Skala reicht von 0° bis 9.999°; der Bereich unter dem Grundwert ist für Platzhalter reserviert (Modelle ohne Daten), damit ein Modell mit Daten immer über einem ohne steht. Der Grundwert ist für alle gleich und entscheidet nichts; die Grade darüber sind die Messung.
Download-Äquivalente: Alles, was der Score als Download zählt, zusammengefasst: Downloads selbst, jeder Torrent-Seeder als 1.000, jedes AI Horde-Bild und jeder Lauf auf einer Generierungsseite als eins.
Logarithmische Skala: Gezählt in Zehnerschritten, nicht einzeln: Der Sprung von 1.000 auf 10.000 Downloads bringt genauso viele Grade wie von 10.000 auf 100.000. So verdrängen Riesen nicht alles andere.
Likes: Daumen hoch und Likes von allen Quellen, jeweils halb so viel wert wie ein Download auf der Log-Skala.
Verbreitungsrate: Wie viele Downloads ein Modell gerade pro Tag bekommt, aus dem Unterschied zwischen zwei Messungen einer Quelle. Ein Viertel der Gewichtung des Download-Begriffs.
Gemessen und geschätzt: Gemessen bedeutet, dass es zwei Messwerte einer Quelle gibt und der Unterschied echt ist. Geschätzt heißt, es ist nur die heutige Gesamtsumme bekannt und die Vergangenheit wird über die Lebensdauer des Modells verteilt; die Seite sagt, welche Variante angezeigt wird.
Seeder: Jemand, der eine Kopie der Gewichte online hält, damit andere sie über einen Torrent herunterladen können, oder ein gehosteter Spiegel, der dasselbe macht. Jeder davon zählt als 1.000 Downloads.
AI Horde: Ein Freiwilligennetzwerk, das kostenlos Bilder auf gespendeten Computern generiert. Die Anzahl der Bilder, die es mit einem Modell erstellt hat, ist öffentlich und jedes zählt als ein Download.
Generierungsseiten: Seiten, die eigene Kopien eines Modells hosten und Leute damit generieren lassen, wie PixAI, SeaArt und Yodayo. Ihre Downloads zählen wie bei Civitai und jeder Generierungslauf als ein Download.
OpenRouter Tokens: Ein Textmodell, das über eine API bereitgestellt wird, wie Claude oder GPT, hat keine Gewichte zum Herunterladen, daher wird seine Nutzung in Tokens gemessen: die Textstücke, die es über OpenRouter gelesen und geschrieben hat, einem Gateway, das viele Apps nutzen, in den letzten 30 Tagen. Je 10,000,000 Tokens zählen als ein Download. Quelle: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Vollständiges Modell (Checkpoint): Die Gewichte selbst, die Datei, die eigenständig generiert. Sie bekommt einen Bonus, weil Add-ons davon abhängen.
LoRA und Embedding: Kleine Zusatzdateien, die die Gewichte von jemand anderem in Richtung eines Stils, Charakters oder Konzepts lenken. Sie können nicht alleine laufen.
Familie und Gewichte: Die Basis, auf der ein Modell aufgebaut ist, wie SD 1.5, SDXL, Flux oder Wan. Jedes Modell erbt das Veröffentlichungsdatum der Gewichte seiner Familie.
Alter: Abzüge je nachdem, wie lange die Gewichte der Familie schon draußen sind: 150° pro Jahr, bis zu 750°. Alte Downloads, die Jahre zum Ansammeln hatten, bleiben oben in der Liste eingefroren.
Familien-Boost: Ein kleiner, begrenzter Schub für LoRAs einer Familie, die diese Seite gerade vorantreibt, immer in der Aufschlüsselung aufgeführt.
Stand-in-Wert: Eine stabile Zahl unter der Mindestgrenze, die einem Modell gegeben wird, über das noch keine Quelle berichtet hat, damit die Listen vollständig bleiben. Sie rangiert nie über einem Modell mit Daten.
Neu! (Schonfrist): Ein Modell, das weniger als 7 Tage alt ist, zeigt Neu! statt einer Punktzahl und nimmt keinen Platz in den Rankings ein. Seine Punktzahl wird ab dem ersten Tag berechnet, aber ein Modell, das einen Tag alt ist, wächst schneller als alles andere, daher wäre ohne die Wartezeit das #1 Modell der Woche immer das, das gestern herauskam, statt das, das sich eine Woche gehalten hat.
Trend: Wie das Wachstum eines Modells über einen Zeitraum im Vergleich zum typischen Wachstum eines Modells im gleichen Zeitraum ist. Schneller als üblich bedeutet Anstieg, langsamer bedeutet Rückgang.
Typisches Modell: Die Mitte des Katalogs: Die Hälfte der Modelle mit einer Zahl wuchs schneller im Zeitraum, die andere Hälfte langsamer.

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