Posso eseguire o3 localmente o scaricare i pesi?

No. o3 è solo API; OpenAI non ha rilasciato i pesi, quindi non è possibile un deployment locale o self-hosted.

Quanto costa o3 e quanto contesto supporta?

Il prezzo è $2,00 per milione di token in input e $8,00 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 200.000 token.

In cosa differisce o3 dai modelli OpenAI più veloci?

o3 è costruito per un ragionamento profondo e multi-step piuttosto che per la velocità; scambia latenza e costo per prestazioni sostanzialmente più forti su problemi difficili di matematica, scienza, coding e ragionamento visivo.

O3

2213°

#llm #openai #visione #ragionamento #programmazione #matematica

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OpenAI | contesto da 200.000 token | $2.00/M input, $8.00/M output. o3 è un modello versatile e potente in diversi domini. Stabilisce un nuovo standard per compiti di matematica, scienza, codifica e ragionamento visivo. Eccelle anche nella scrittura tecnica e nel seguire istruzioni. Usalo per ragionare su problemi multi-step che coinvolgono analisi di testo, codice e immagini.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

o3 è il modello di punta di OpenAI per il ragionamento, costruito per affrontare i problemi più difficili in matematica, scienza, coding e analisi visiva. Pensa attraverso compiti multi-step su testo, codice e immagini invece di limitarsi a riconoscere schemi per una risposta rapida. Se raggiungi spesso il limite dei modelli più veloci, questo è il passo successivo.

Conosciuto per

Prestazioni di alto livello su problemi di matematica, scienza e coding
Ragionamento visivo: analizza immagini insieme a testo e codice
Scrittura tecnica forte e precisa esecuzione delle istruzioni
Contesto da 200.000 token per documenti o codebase lunghi e complessi

Attenzione a

Pesi chiusi, solo API — non puoi eseguirlo localmente o self-hosted
A $8,00 per milione di token in output, i costi crescono rapidamente con catene di ragionamento lunghe
Più lento dei modelli OpenAI più leggeri; non è la scelta giusta per compiti semplici e veloci

Ideale per

Prompt da provare

Debug di un errore logico sottile

Ecco una funzione Python che calcola l'interesse composto. Passa i test base ma restituisce risultati errati quando la frequenza di capitalizzazione è maggiore di 12. Cammina passo passo nella logica, identifica il bug, spiega perché produce l'output sbagliato e dammi una versione corretta con una breve spiegazione della correzione.

Problema scientifico multi-step

Un contenitore sigillato da 10 litri contiene un gas ideale a 300 K e 2 atm. Il contenitore viene riscaldato finché la pressione raggiunge 3 atm. Qual è la nuova temperatura? Poi, se una piccola valvola rilascia gas finché la pressione torna a 2 atm alla nuova temperatura, quale frazione delle moli originali di gas rimane? Mostra ogni passaggio.

Analizza un grafico o diagramma

Allego un grafico da un rapporto finanziario. Identifica la tendenza principale, nota eventuali anomalie o punti di flesso, e dimmi quali domande un analista attento dovrebbe porsi prima di trarre conclusioni da questi dati. Sii specifico su cosa il grafico mostra e cosa no.

Confronta con

GPT-6 Luna
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $0.10/M, output $0.50/M
GPT-5.6 Sol
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $4.00/M, output $20.00/M
GPT-6.1 Sol
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M
GPT-6 Sol
Modello solo API
Contesto di 1,050,000 token · Input $2.00/M, output $10.00/M

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Domande frequenti

Posso eseguire o3 localmente o scaricare i pesi?: No. o3 è solo API; OpenAI non ha rilasciato i pesi, quindi non è possibile un deployment locale o self-hosted.
Quanto costa o3 e quanto contesto supporta?: Il prezzo è $2,00 per milione di token in input e $8,00 per milione di token in output, con una finestra di contesto da 200.000 token.
In cosa differisce o3 dai modelli OpenAI più veloci?: o3 è costruito per un ragionamento profondo e multi-step piuttosto che per la velocità; scambia latenza e costo per prestazioni sostanzialmente più forti su problemi difficili di matematica, scienza, coding e ragionamento visivo.

Verdetto del capitano
Il modello a cui ricorrere quando un problema è davvero difficile e una risposta sbagliata costa più della bolletta dei token.

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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