OpenAI: o3 (batch)

o3 è il modello di ragionamento generalista della serie o di OpenAI per compiti complessi. Il produttore mette in evidenza matematica, scienza, programmazione, ragionamento visivo, scrittura tecnica e rispetto delle istruzioni. Accetta testo e immagini e produce testo, per cui un compito può combinare un problema scritto, codice e un diagramma anziché trattare ciascuna fonte come una domanda isolata. Il risultato previsto è una risposta ponderata a un problema in più passaggi, con le informazioni necessarie per valutarla.

Per una domanda matematica o scientifica, fornite il problema completo, le definizioni, le quantità note, le unità e i vincoli. Indicate se serve una derivazione, un risultato numerico, un confronto di ipotesi o una spiegazione per un pubblico particolare. Una richiesta esemplificativa per l’uscita è: identificare le ipotesi rilevanti, presentare la soluzione con le sue unità e spiegare quali fatti forniti la supportano. Chiedete una spiegazione utile nella risposta finale; i token di ragionamento interni di OpenAI non sono esposti come traccia grezza del lavoro del modello.

Per il software, fornite il codice pertinente, il comportamento atteso e il problema osservato, compresi l’errore esatto o l’ingresso che lo rivela. Chiedete a o3 di collegare i sintomi a una causa plausibile e proporre una modifica mirata con una spiegazione. Un’attività visiva può includere un diagramma, una schermata o un risultato rappresentato graficamente: identificate la domanda e le etichette o la regione rilevanti, mantenete una scala leggibile e chiedete una conclusione legata a ciò che è effettivamente visibile. Questi passaggi preparatori danno al modello un problema definito e un’uscita concreta, anziché una richiesta senza limiti di esaminare tutto.

OpenAI elenca una finestra di contesto di 200 000 token, un’uscita massima di 100 000 token e conoscenze aggiornate fino al 1 giugno 2024. Il ragionamento interno usa la capacità del contesto e dell’uscita insieme alla risposta visibile. L’uscita massima non è quindi una promessa di 100 000 token di risposta visibile e il contesto non è una disponibilità aggiuntiva e indipendente per l’uscita. Dopo il materiale in ingresso, lasciate spazio per l’analisi e il risultato richiesto. La guida del produttore al ragionamento descrive risposte incomplete quando viene raggiunto un limite di contesto o uscita; questo può accadere prima che compaia una risposta visibile.

La specifica esatta di o3 documenta le interfacce Chat Completions, Responses e Batch, insieme a streaming, Structured Outputs, chiamate di funzione, caricamento di file, immagini in ingresso, ricerca nei file e memorizzazione dei prompt nella cache. L’insieme degli strumenti documentati comprende ricerca sul Web e nei file, interpretazione del codice, generazione di immagini e connessioni MCP. Un risultato di ricerca o un calcolo sono prove aggiuntive per il compito, mentre una chiamata di funzione richiede un’operazione all’applicazione circostante. Mantenete le prove restituite associate alla domanda a cui rispondono e distinguete un’azione proposta da un risultato confermato. L’uscita del modello resta testo anche quando uno strumento di generazione di immagini crea un artefatto separato.

Le indicazioni di OpenAI sul ragionamento privilegiano istruzioni semplici e dirette, con confini chiari tra istruzioni e materiale di origine. Indicate l’obiettivo, i vincoli e il formato richiesto per la risposta anziché prescrivere il processo di pensiero privato del modello. Usate esempi quando chiariscono un formato difficile o una regola decisionale e manteneteli coerenti con i requisiti effettivi. Per un documento tecnico lungo, etichettate le sezioni e chiedete i passaggi o le relazioni pertinenti a una domanda specifica; per una revisione del codice, specificate il comportamento e il rischio da indagare.

Un risultato utile di o3 può essere una spiegazione tecnica svolta, l’analisi di un diagramma, una correzione del codice documentata o un confronto fondato sul materiale fornito. Esplicitate le ipotesi non supportate e le informazioni mancanti e verificate i calcoli decisivi o il comportamento del codice rispetto al problema originale. La data limite delle conoscenze implica che i fatti recenti richiedono materiale fornito o uno strumento informativo adeguato. Prove chiare, un criterio esplicito di completamento e spazio sufficiente per l’uscita aiutano a trasformare un ampio compito di ragionamento in un risultato che un’altra persona possa esaminare e usare.