O3 Mini
5918°
Executar modelo
Ofertas / Anúncios
OpenAI | contexto de 200.000 tokens | $1,10/M entrada, $4,40/M saída. OpenAI o3-mini é um modelo de linguagem econômico otimizado para tarefas de raciocínio STEM, destacando-se em ciência, matemática e codificação. Este modelo suporta o parâmetro reasoning_effort, que pode ser definido como "high", "medium" ou "low" para controlar o tempo de pensamento do modelo. O padrão é "medium". OpenRouter também oferece o slug do modelo openai/o3-mini-high para definir o parâmetro como "high" por padrão. O modelo apresenta três níveis ajustáveis de esforço de raciocínio e suporta capacidades essenciais…OpenAI | contexto de 200.000 tokens | $1,10/M entrada, $4,40/M saída. OpenAI o3-mini é um modelo de linguagem econômico otimizado para tarefas de raciocínio STEM, destacando-se em ciência, matemática e codificação. Este modelo suporta o parâmetro reasoning_effort, que pode ser definido como "high", "medium" ou "low" para controlar o tempo de pensamento do modelo. O padrão é "medium". OpenRouter também oferece o slug do modelo openai/o3-mini-high para definir o parâmetro como "high" por padrão. O modelo apresenta três níveis ajustáveis de esforço de raciocínio e suporta capacidades essenciais para desenvolvedores, incluindo chamadas de função, saídas estruturadas e streaming, embora não inclua capacidades de processamento de visão. O modelo demonstra melhorias significativas sobre seu predecessor, com testadores especialistas preferindo suas respostas 56% das vezes e notando redução de 39% em erros graves em perguntas complexas. Com configurações de esforço médio, o o3-mini iguala o desempenho do modelo maior o1 em avaliações desafiadoras de raciocínio como AIME e GPQA, mantendo menor latência e custo.
Guias para este modelo
As 10 alternativas mais baratas ao ChatGPT em 2026: modelos locais grátis, planos gratuitos e planos fixos
Como escolher um modelo de IA em outubro de 2026: as novidades de código fechado e os pesos abertos que valem a pena baixar
Pesos abertos vs código aberto vs só API: o que você realmente pode fazer
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
o3-mini é o modelo de raciocínio com custo reduzido da OpenAI, focado em trabalho STEM: ciência, matemática e codificação. Seu destaque é um controle ajustável de esforço de raciocínio — baixo, médio ou alto — para pagar só pelo quanto o problema precisa pensar. No esforço médio, iguala o maior o1 em benchmarks difíceis de raciocínio, tornando-o uma escolha prática para desenvolvedores que querem resultados de classe raciocínio sem contas de classe raciocínio.
Conhecido por
- Três níveis de esforço de raciocínio para trocar velocidade e custo pela qualidade da resposta.
- Iguala o o1 nos benchmarks de matemática e ciência AIME e GPQA no esforço médio.
- 39% menos erros graves em perguntas complexas comparado ao predecessor.
- Kit completo para desenvolvedores: chamadas de função, saídas estruturadas e streaming.
- Janela de contexto de 200.000 tokens para lidar com bases de código longas e documentos técnicos.
Fique atento a
- Sem suporte a visão — não processa imagens, então tarefas multimodais precisam de outro modelo.
- Pesos fechados; você aluga acesso via API e não pode rodar localmente.
- Tokens de saída custam quatro vezes o valor dos tokens de entrada, então cadeias de raciocínio verbosas somam.
Sugestões para tentar
Depurar uma recursão complicada
Aqui está uma função recursiva Python que calcula o número de formas de cobrir um tabuleiro 2×N com dominós 1×2. Ela dá respostas erradas para N maior que 20. Encontre o bug, explique por que ocorre e dê uma versão corrigida com uma breve explicação da correção:
def tile(n):
if n == 0: return 1
if n == 1: return 1
return tile(n-1) + tile(n-2)
Provar um resultado de combinatória
Prove que para qualquer inteiro positivo n, a soma dos primeiros n números ímpares é igual a n ao quadrado. Faça uma prova por indução e depois uma segunda prova usando argumento geométrico ou combinatório. Mantenha cada prova autocontida e explique cada passo.
Planejar um agente em múltiplas etapas
Projete um agente minimalista que chama ferramentas para responder perguntas sobre um banco de dados SQLite local. Liste as ferramentas necessárias, o esquema JSON para cada chamada e resposta, o loop de decisão em pseudocódigo e os dois ou três modos de falha que você protegeria primeiro.
Comparar com
- gpt-oss-120bModelo com pesos abertosContexto de 131,072 tokens · entrada $0.15/M, saída $0.60/M
- gpt-oss-20bModelo com pesos abertosContexto de 131,072 tokens · entrada $0.02/M, saída $0.09/M
- GPT-5.6 SolModelo apenas para APIContexto de 1,050,000 tokens · entrada $4.00/M, saída $20.00/M
- GPT-6.1 SolModelo apenas para APIContexto de 1,050,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $10.00/M
Mais modelos de texto de openai
Perguntas frequentes
- Posso rodar o o3-mini localmente ou baixar os pesos?
- Não. o3-mini é um modelo apenas via API da OpenAI; os pesos não são públicos e não há como rodá-lo no seu hardware.
- Quanto custa o o3-mini e qual o tamanho do contexto?
- Custa $1,10 por milhão de tokens de entrada e $4,40 por milhão de tokens de saída, com janela de contexto de 200.000 tokens.
- Como o o3-mini difere do o1 e do o3?
- o3-mini é menor e mais barato que ambos, mas no esforço médio de raciocínio iguala o o1 em benchmarks difíceis de matemática e ciência; troca um pouco do teto por menor latência e custo, e adiciona o parâmetro reasoning_effort que o o1 não expõe.
Veredito do capitãoO controle de esforço de raciocínio é o verdadeiro diferencial: padrão sensato, fácil de aumentar quando o problema merece.
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
O3 Mini é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
Navegar por família de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153