OpenAI: o3 (batch)

o3 is OpenAI’s algemeen inzetbare redeneermodel uit de o-serie voor complexe taken. De maker benadrukt wiskunde, wetenschap, programmeren, visueel redeneren, technisch schrijven en het volgen van instructies. Het accepteert tekst en afbeeldingen en produceert tekst, zodat een taak een geschreven probleem, code en een diagram kan combineren in plaats van elke bron als een afzonderlijke vraag te behandelen. Het beoogde resultaat is een doordacht antwoord op een probleem met meerdere stappen, met de informatie die nodig is om dat antwoord te beoordelen.

Lever voor een wiskundige of wetenschappelijke vraag het volledige probleem, de definities, bekende hoeveelheden, eenheden en voorwaarden aan. Geef aan of u een afleiding, een numeriek resultaat, een vergelijking van hypothesen of een uitleg voor een bepaald publiek nodig hebt. Een voorbeeldomschrijving van de uitvoer is: benoem de relevante aannames, presenteer de oplossing met de bijbehorende eenheden en leg uit welke aangeleverde feiten deze ondersteunen. Vraag om een bruikbare uitleg in het eindantwoord; OpenAI’s interne redeneertokens worden niet als het ruwe werkspoor van het model getoond.

Lever voor softwarewerk de relevante code, het verwachte gedrag en de waargenomen fout aan, inclusief de exacte foutmelding of invoer die het probleem zichtbaar maakt. Vraag o3 om de symptomen met een aannemelijke oorzaak te verbinden en een gerichte wijziging met uitleg voor te stellen. Een visuele taak kan een diagram, schermafbeelding of grafisch weergegeven resultaat bevatten: benoem de vraag en de relevante labels of het gebied, behoud een leesbare schaal en vraag om een conclusie die aansluit bij wat daadwerkelijk zichtbaar is. Deze voorbereiding geeft het model een omschreven probleem en concrete uitvoer in plaats van een onbeperkte opdracht om alles te onderzoeken.

OpenAI vermeldt een contextvenster van 200.000 tokens, een maximale uitvoer van 100.000 tokens en een kennisgrens van 1 juni 2024. Intern redeneren gebruikt context- en uitvoercapaciteit naast het zichtbare antwoord. De maximale uitvoer is dus geen belofte van 100.000 zichtbare antwoordtokens, en de context is geen extra, onafhankelijk uitvoerbudget. Laat na het invoermateriaal ruimte voor analyse en het gevraagde resultaat. De redeneerhandleiding van de maker beschrijft onvolledige antwoorden bij het bereiken van een context- of uitvoerlimiet; dit kan gebeuren voordat een zichtbaar antwoord verschijnt.

De specifieke o3-specificatie documenteert interfaces voor Chat Completions, Responses en Batch, samen met streaming, Structured Outputs, functieaanroepen, bestandsuploads, afbeeldingsinvoer, zoeken in bestanden en promptcaching. De gedocumenteerde hulpmiddelen omvatten zoeken op het web en in bestanden, code-interpretatie, afbeeldingsgeneratie en MCP-verbindingen. Een zoekresultaat of berekening is aanvullend bewijs voor de taak, terwijl een functieaanroep om een bewerking door de omringende toepassing vraagt. Houd teruggegeven bewijs gekoppeld aan de vraag die het beantwoordt en onderscheid een voorgestelde actie van een bevestigd resultaat. De eigen uitvoer van het model blijft tekst, ook wanneer een hulpmiddel voor afbeeldingsgeneratie een afzonderlijk resultaat creëert.

OpenAI’s redeneeradvies geeft de voorkeur aan eenvoudige, directe instructies met duidelijke grenzen tussen instructies en bronmateriaal. Geef het doel, de voorwaarden en het vereiste antwoordformaat aan in plaats van het privédenkproces van het model voor te schrijven. Gebruik voorbeelden wanneer die een moeilijk formaat of een beslisregel verduidelijken en houd ze in overeenstemming met de werkelijke vereisten. Label bij een lang technisch document de secties en vraag om de passages of relaties die relevant zijn voor een specifieke vraag; geef bij een codebeoordeling het gedrag en risico aan dat u wilt laten onderzoeken.

Een bruikbaar o3-resultaat kan een uitgewerkte technische uitleg, een diagramanalyse, een gedocumenteerde codecorrectie of een vergelijking op basis van aangeleverd materiaal zijn. Maak niet-onderbouwde aannames en ontbrekende informatie expliciet en controleer beslissende berekeningen of codegedrag aan de hand van het oorspronkelijke probleem. De kennisgrens betekent dat recente feiten aangeleverd materiaal of een passend informatiehulpmiddel vereisen. Duidelijk bewijs, een expliciet voltooiingscriterium en voldoende uitvoerruimte helpen een brede redeneertaak om te zetten in een resultaat dat een ander kan inspecteren en gebruiken.