OpenAI o1-pro API — статус, reasoning и токены

Контекст: 200 000токенов
Результат: Текстформат ответа
Вход / выход: 27 220 ₽ / 108 860 ₽за 1 млн токенов

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/o1-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

Официальный каталог помечает o1-pro deprecated. Tokenmost указывает контекст 200 000 токенов, текст, изображения и файлы на входе и текстовый выход. Перед повторением старого опыта нужно подтвердить доступность endpoint, параметры reasoning и фактическую цену; модель не следует выбирать только ради прежнего имени. Исследовательский preflight сохраняет контрольные суммы данных, версию вычислительной среды, единицы, точность, seed, лимит ответа и usage. Без этих полей различие моделей нельзя отделить от изменения эксперимента. Приёмка требует совпадения численного вывода, списка ограничений и причины каждого расхождения. Один успешный пример не закрывает миграцию всего исследовательского протокола.

Восстановите исходный эксперимент

Сохраните prompt, данные, версию библиотек, параметры и ожидаемые численные результаты. Вывод модели отделяется от вычислений. Если исходные файлы изменились, новая попытка не считается воспроизведением и получает собственный идентификатор.

Повторите критичные вычисления кодом

o1-pro может объяснить метод и найти логическую связь, но числа проверяются детерминированным скриптом. Единицы, округление и случайные seed фиксируются. Несовпадение оформляется как результат, а не скрывается повторным запросом до удобного ответа.

Сравните замену на закрытом наборе

Актуальная reasoning-модель получает те же материалы и формат результата. Эксперт вслепую оценивает формулу, ограничения и корректность вывода. Миграция принимается по воспроизводимости и полной цене, а не по длине объяснения.

Сохраните происхождение результата

Журнал содержит model ID, дату, usage, хеш данных и инструментальные вызовы. Публикация отчёта ссылается на исходный расчёт и reviewer. Смена модели отражается в методике, чтобы последующий исследователь понимал источник различий.

Токены и цена воспроизведения

В расход входят данные, изображения, reasoning, ответ и параллельный прогон замены. Сокращать научный контекст можно только без потери условий. Считайте стоимость подтверждённого вывода и документированной миграции, используя текущие ставки маршрутов.

Вопросы и ответы

o1-pro ещё поддерживается OpenAI?

Официальный каталог помечает модель deprecated.

Какой контекст у маршрута?

Tokenmost указывает 200 000 токенов.

Зачем страница deprecated-модели?

Для статуса, оценки старой интеграции и безопасного плана миграции.

Можно доверять научным вычислениям?

Нет, числа и статистику нужно повторять проверяемым кодом.

Как выбрать замену?

По слепому сравнению воспроизводимости, ограничений, времени и общей стоимости.