Porównanie modeli AI o3 mini, o1, 4o, Deepseek R1: koszty, wydajność i zastosowania

Modele sztucznej inteligencji są dziś kluczowym narzędziem w automatyzacji i optymalizacji procesów. Każdy z nich: o3-mini, o3 mini-high, ChatGPT o1 czy Deepseek R1 – ma swoje specyficzne zastosowania i różnice w działaniu. W tym artykule znajdziesz porównanie ich wydajności, jakości odpowiedzi oraz kosztów użytkowania, co pomoże wybrać najbardziej odpowiedni model do Twoich potrzeb.

Różnice między o3-mini, o3 mini-high, ChatGPT o1 i Deepseek R1

o3-mini, o3 mini-high, ChatGPT o1 i Deepseek R1 to modele zoptymalizowane pod kątem różnych zastosowań, od automatyzacji po analizę danych i kodowanie. Każdy z nich oferuje inne parametry wydajności i koszty użytkowania.

1. Architektura i wydajność

• o3-mini: Kompaktowy model AI zoptymalizowany pod kątem szybkiego przetwarzania i niskiego zużycia zasobów. Nadaje się do ogólnych zastosowań i codziennej automatyzacji.
• o3 mini-high: Bardziej wydajna wersja o3-mini, zapewniająca lepsze wyniki w zadaniach wymagających precyzji, takich jak programowanie i analiza techniczna.
• ChatGPT o1: Model zoptymalizowany pod kątem dłuższych interakcji i bardziej skomplikowanych problemów, z naciskiem na dokładność logiczną.
• Deepseek R1: Wydajny model konkurencyjny dla OpenAI, zaprojektowany do pracy z dużymi zbiorami danych, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej efektywności.

2. Koszty użytkowania

• o3-mini: Ekonomiczne rozwiązanie, zaprojektowane z myślą o minimalnym koszcie przetwarzania tokenów.
• o3 mini-high: Nieco droższy od wersji mini, ale oferujący wyższą jakość wyników, szczególnie w bardziej wymagających zastosowaniach.
• ChatGPT o1: Model zoptymalizowany kosztowo, zaprojektowany dla dużych operacji, gdzie kluczowe jest zrównoważenie ceny i wydajności.
• Deepseek R1: Konkurencyjny cenowo, często wybierany w środowiskach wymagających dużej mocy obliczeniowej przy ograniczonym budżecie.

3. Zastosowania w praktyce

o3-mini: Nadaje się do podstawowej automatyzacji, chatbotów i mniej wymagających zadań przetwarzania języka.

o3 mini-high: Lepsza opcja dla programistów i analityków danych, gdzie liczy się precyzja i wydajność.

ChatGPT o1: Idealny dla firm wymagających dokładniejszych analiz, raportowania czy wsparcia w złożonych interakcjach użytkowników.

Deepseek R1: Model wybrany do pracy z dużymi zbiorami danych, eksploracji informacji i bardziej zaawansowanej analizy tekstowej.

4. Jakość odpowiedzi

• o3-mini: Szybkie i efektywne odpowiedzi, ale mniej precyzyjne niż w wersji high.
• o3 mini-high: Wyższa jakość odpowiedzi w kodowaniu, matematyce i analizach.
• ChatGPT o1: Skupiony na poprawności i długoterminowej spójności odpowiedzi.
• Deepseek R1: Solidna jakość w analizie dużych zbiorów danych, choć nie zawsze dorównuje precyzji OpenAI.

Każdy model ma swoje specyficzne zastosowania: o3-mini do codziennych operacji, o3 mini-high do bardziej wymagających zadań technicznych, ChatGPT o1 do skomplikowanych analiz, a Deepseek R1 do obsługi dużych zbiorów danych. Wybór zależy od priorytetów użytkownika: szybkości, precyzji czy kosztów.

Performance i jakość odpowiedzi: o3-mini i o3 mini-high

Model o3-mini oferuje znaczące wyniki w zadaniach kodowania, matematyki i ogólnej wiedzy, przewyższając model o1 nawet przy średnim poziomie "wysiłku rozumowania" (medium reasoning effort). Przy najwyższym poziomie rozumowania (high reasoning effort) osiąga wydajność 0.846 w LiveBench Coding Average, co stanowi wzrost w stosunku do o1 (0.674).

Najlepsze zastosowania i wyniki testów:

1. Kodowanie (LiveBench)

• o3-mini-high uzyskuje wynik 0.833 w "Code Completion", wyraźnie przewyższając o1 (0.72), co czyni go lepszym wyborem w zadaniach związanych z programowaniem.

2. Ogólna wiedza i matematyka

• W testach matematycznych o3-mini (high) osiąga wynik 97.9%, a w ocenie ogólnej wiedzy 86.9%, przewyższając inne modele w tej kategorii.

3. Bezpieczeństwo i spójność odpowiedzi

• Dzięki technice "deliberative alignment", model o3-mini przewyższa GPT-4o i o1 w testach bezpieczeństwa, zapewniając precyzyjne i spójne odpowiedzi oraz skuteczne unikanie jailbreaków.

4. Szybkość przetwarzania

• Testy A/B wykazały, że średni czas odpowiedzi dla o3-mini wynosi 7,7 sekundy, co jest o 24% szybsze niż o1-mini (10,16 sekundy), zapewniając lepszą wydajność w zastosowaniach wymagających szybkiego przetwarzania.

Zaawansowane funkcje dla deweloperów

o3-mini wspiera funkcje takie jak function calling, Structured Outputs oraz developer messages, co czyni go gotowym do zastosowań produkcyjnych. Wsparcie dla streamingu pozwala na płynne przetwarzanie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe w aplikacjach wymagających szybkich odpowiedzi.

Elastyczność i ograniczenia

Model oferuje trzy poziomy "wysiłku rozumowania" (low, medium, high) dostosowane do różnych potrzeb. Wersja high zapewnia najwyższą precyzję, ale o3-mini nie obsługuje reasoningowych zadań wizualnych, gdzie lepiej sprawdzi się ChatGPT o1.

Podsumowanie różnic pomiędzy modelami

o3-mini i jego bardziej zaawansowana wersja o3 mini-high to liderzy wśród modeli AI w dziedzinach STEM. Oferują wyjątkową jakość odpowiedzi, elastyczność i efektywność kosztową, przewyższając wcześniejsze modele w większości testów wydajnościowych i bezpieczeństwa. Dzięki wsparciu zaawansowanych funkcji i szybkości działania są one najlepszym wyborem w zadaniach wymagających zaawansowanego rozumowania i analizy.

Jeśli chcesz się dowiedzieć więcej o performance i jakości odpowiedzi 4o i o1 przeczytaj nasz artykuł.

Wykorzystanie w automatyzacji: o3-mini i o3 mini-high

Modele o3-mini i o3 mini-high doskonale nadają się do automatyzacji procesów w różnych środowiskach biznesowych i technicznych. Dzięki elastyczności w zakresie przetwarzania, zaawansowanym funkcjom i wysokiej wydajności, są one szczególnie efektywne w zadaniach wymagających precyzji i szybkości.

1. Automatyzacja prostych procesów z o3-mini

o3-mini jest zoptymalizowany do szybkiego przetwarzania prostych zadań, takich jak:

• Generowanie raportów w czasie rzeczywistym.
• Automatyczna klasyfikacja danych tekstowych.
• Obsługa chatbotów i systemów wsparcia klienta.

Dzięki wsparciu dla function calling i Structured Outputs, model pozwala na łatwą integrację z istniejącymi systemami, ułatwiając automatyzację powtarzalnych procesów.

2. Zaawansowana automatyzacja z o3 mini-high

o3 mini-high jest idealnym rozwiązaniem dla bardziej złożonych procesów automatyzacji, takich jak:

• Generowanie kodu i analiza programistyczna.
• Zaawansowana analiza danych finansowych i predykcyjnych.
• Automatyczne wykrywanie i raportowanie błędów w dużych zbiorach danych.

Dzięki wyższemu poziomowi "wysiłku rozumowania" (high reasoning effort), model ten zapewnia większą dokładność i niezawodność w zadaniach wymagających zaawansowanego myślenia.

3. Wsparcie dla deweloperów

Oba modele oferują funkcje przydatne w automatyzacji zadań technicznych:

• Streaming: Płynne przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, co skraca czas przetwarzania w systemach wymagających dynamicznej interakcji.
• Developer messages: Umożliwiają tworzenie bardziej intuicyjnych interfejsów i procesów dla użytkowników końcowych.

4. Przykłady zastosowania

• o3-mini: Automatyzacja obsługi klienta w e-commerce – generowanie odpowiedzi na zapytania klientów z wysoką szybkością.

• o3 mini-high: Wdrożenie systemu do analizy wydajności sprzedaży – automatyczne raportowanie wyników i wykrywanie anomalii w danych.

Koszt per token i oszczędności z Batch API

Koszt przetwarzania tokenów to kluczowy czynnik przy wyborze modelu AI. Poniżej przedstawiono aktualne stawki dla wybranych modeli oraz obniżone koszty dostępne w ramach Batch API, które pozwala na redukcję wydatków o 50%, dostarczając wyniki w ciągu 24 godzin. Chcesz poznać dokładny pricing sprawdź stronę OpenAI.

1. Standardowe koszty per token

GPT-4o

Koszt wejściowy: 2,50$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 10,00$ / 1M tokenów

GPT-4o mini

Koszt wejściowy: 0,15$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 0,60$ / 1M tokenów

o1

Koszt wejściowy: 15,00$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 60,00$ / 1M tokenów

o3-mini

Koszt wejściowy: 1,10$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 4,40$ / 1M tokenów

DeepSeek R1

Koszt wejściowy: Bezpłatny

Koszt wyjściowy: Bezpłatny

2. Koszty per token przy wykorzystaniu Batch API (zniżka 50%)

GPT-4o

Koszt wejściowy: 1,25$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 5,00$ / 1M tokenów

GPT-4o mini

Koszt wejściowy: 0,075$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 0,30$ / 1M tokenów

o1

Koszt wejściowy: 7,50$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 30,00$ / 1M tokenów

o3-mini

Koszt wejściowy: 0,55$ / 1M tokenów

Koszt wyjściowy: 2,20$ / 1M tokenów

DeepSeek R1

Nie korzysta z Batch API

3. Jak działa Batch API i kiedy warto z niego korzystać?

Batch API pozwala na zbiorcze przetwarzanie dużych ilości danych, oferując znaczące oszczędności. Jest idealnym rozwiązaniem dla:

• Firm przetwarzających miliony tokenów dziennie, gdzie liczy się maksymalna redukcja kosztów.
• Zadań niewymagających natychmiastowych odpowiedzi – modele zwracają wyniki w ciągu 24 godzin.
• Automatycznego generowania raportów, analizy tekstów, kodu i danych historycznych.

Podsumowanie kosztów modeli

Batch API pozwala na redukcję kosztów o połowę, co czyni je najtańszą metodą przetwarzania dla firm i twórców korzystających z AI na dużą skalę. o3-mini i o3-mini-high to najbardziej opłacalne modele w zadaniach związanych z automatyzacją, kodowaniem i naukami ścisłymi.

GPT-4o oferuje najwyższą jakość generowanych odpowiedzi, natomiast DeepSeek R1 pozostaje darmową alternatywą dla użytkowników publicznych.

Dzięki Batch API można znacząco ograniczyć koszty bez kompromisów w zakresie wydajności, o ile czas odpowiedzi w ciągu 24 godzin jest akceptowalny.

Jak w prosty sposób wybrać odpowiedni model?

🔹 GPT-4o – Jeśli model ma prowadzić rozmowy z użytkownikami, np. w chatbotach, obsłudze klienta czy generowaniu rozbudowanych treści, postaw na GPT-4o. Zapewni najwyższą jakość i lepsze zrozumienie kontekstu.

🔹 o1 – Gdy potrzebujesz analizy i podsumowań, np. do raportów finansowych, biznesowych czy generowania treści na dużą skalę, wybierz o1. Dobrze radzi sobie w przetwarzaniu logicznych operacji.

🔹 o3-mini / mini-high – Jeśli priorytetem jest szybkie i efektywne przetwarzanie kodu, analiza matematyczna lub automatyzacja powtarzalnych procesów w firmie, o3-mini będzie najlepszym wyborem. Mini-high sprawdzi się w zadaniach wymagających wyższej precyzji, np. w analizie błędów w kodzie.

🔹 DeepSeek R1 – Jeżeli głównym kryterium jest brak kosztów, a zadania obejmują masowe przetwarzanie tekstu, np. analizę dokumentów, badania naukowe czy testowanie AI, wybierz DeepSeek R1.

Podsumowanie

Każdy z modeli – GPT-4o, o1, o3-mini, o3 mini-high i DeepSeek R1 – ma inne zastosowania i różne parametry kosztowe. GPT-4o oferuje najwyższą jakość i najlepiej sprawdza się w interakcjach z użytkownikami, o1 zapewnia dobrą logikę i precyzję w analizach, a o3-mini i mini-high wyróżniają się w kodowaniu, matematyce i automatyzacji. DeepSeek R1 jest darmową alternatywą dla analizy dużych zbiorów danych.

Dzięki Batch API koszty można obniżyć o 50%, co sprawia, że jest to najlepsza opcja dla firm przetwarzających duże ilości danych. o3-mini i mini-high są najbardziej opłacalne w zadaniach STEM, a GPT-4o pozostaje najlepszym wyborem tam, gdzie liczy się najwyższa jakość generowanych odpowiedzi.

Wybór modelu zależy od priorytetów – jeśli liczy się jakość i kontekst, najlepszy będzie GPT-4o. o1 sprawdzi się w analizach i generowaniu raportów, o3-mini i o3 mini-high w automatyzacji i kodowaniu, a DeepSeek R1 w zadaniach o dużej skali, gdzie koszt jest kluczowy.