為了強化 ChatGPT 的推理能力與可靠性，OpenAI 於2025年6月10日推出最新版的 o3‑pro。此款模型採用 o3 系列的核心架構（「私有 chain‑of‑thought」），加上更高算力，專為科學、數學、程式與企業應用等高要求場景而設計，比前代 o1‑pro 表現更為優異。
在 ChatGPT Pro / Team 方案中，o3‑pro 自6月10日起取代 o1‑pro，同時開放 API 使用。輸入/輸出令牌費率分別為每百萬令牌 USD 20 / USD 80，顯示 OpenAI 正積極下調成本、擴大部署。
OpenAI o3-pro is available in the model picker for Pro and Team users starting today, replacing OpenAI o1-pro.
— OpenAI (@OpenAI) June 10, 2025
Enterprise and Edu users will get access the week after.
As o3-pro uses the same underlying model as o3, full safety details can be found in the o3 system card.…
歷史背景
o3‑pro 屬於 OpenAI 推理模型（reasoning model）系列，其前身包括 o1（2024‑12）、o3‑mini（2025‑01）與正式 o3（2025‑04）。
o1 首次引入思考鏈（chain‑of‑thought）方式，在回答前進行內部推理，提升科學與數學解題能力。o3 系列則進一步架構改進，支援圖片推理、工具調用與更高層次的自我檢視能力。
2025年6月10日，OpenAI 將 o3‑pro 推出為 Pro 用戶的預設「思考更深入版」，置換 o1‑pro，並同步推出新費率與定價策略，強調性能與成本雙優表現。此舉不僅技術完整升級，亦標誌 OpenAI 加速邁向高階商業化時代。
概念定義與技術原理
推理模型（Reasoning Model）
推理模型透過「私有 chain‑of‑thought」機制，在回答前反覆思考、生成多個候選草稿，最終選擇最準確答案。這與即時生成（eager generation）形成對比。
o3‑pro 的核心技術
- 高效算力分配：較 o3 採用更多的中間步推理與計算資源，強化思考深度。
- 工具整合：支持網頁搜尋、Python 運算、檔案分析、圖像推理以及記憶庫個性化，完善推理環境。
- 可靠性測試：採用 4/4 Reliability 評估，即同一題目連續四次測試皆正確，o3‑pro 據稱穩定度超越 o3 與 o1‑pro。
- 費率結構：API 費用為每一百萬輸入令牌 USD 20，輸出 USD 80，比此前 o1‑pro 大幅下調超過 80%。
分類與比較
模型系統比較
| 模型 版本 | 發布 時間 | 推理 能力 | 工具 支持 | API 價格 (輸入/輸出) | 張力 平衡 |
|---|---|---|---|---|---|
| o1‑pro | 2024‑12‑05 | 中階推理 | 部分 | 高 | 快→穩 |
| o3 | 2025‑04‑16 | 高階推理 | 全面支援 | n/a | 均衡 |
| o3‑pro | 2025‑06‑10 | 超高推理 | 全工具+更深算力 | $20 / $80 | 降速換穩 |
與其他模型比較
- 相較 GPT‑4.1 或 GPT‑4o，在科學與程式任務中，o3‑pro 在深度推理能力上更突出。
- 與 Google Gemini 2.5 Pro、Anthropic Claude 4 Opus 等競品相比，在 GPQA Diamond、AIME、Codeforces 等基準中具顯著優勢（o3‑pro 拿 GPQA Diamond 領先 Gemini 2.5 Pro）。
實務應用與場景
學術與研究領域
o3‑pro 具備解題與研究分析能力，適合用於以下場景：
- 高等教育：可撰寫法學、經濟、資料分析類論文，通過 Maryland 法學院實測多科 A+ / B 成績。
- 科學研究：在 GPQA Diamond、AIME 等科學與數學挑戰賽中，提供人類級答案。
工程與程式開發
- 支援 Python 在 ChatGPT 中執行，助力自動化及測試開發階段。
- 在 SWE‑bench 等工程基準取得高分，展現強大的程式設計與錯誤排除能力。
企業商業智能
- 可用於深度報告撰寫、產品分析、客戶數據解讀等高階 BI 場景。
- 得益於記憶庫與搜尋功能整合，適合內部知識庫查詢、客戶支援介入。
視覺推理及多媒體任務
雖不支援即時圖像生成，o3‑pro 支援圖像、檔案分析推理能力，適用於結構圖表解析等任務。
政策與法務領域
在 Maryland 法學成績實驗中，o3 系列獲得 A+，但因知識截止點未涵蓋 2024 判例，顯示其應用仍需最新數據支援。
挑戰與風險
幻覺效應
儘管推理能力提升，低概率但高影響的「推理幻覺」仍存在，特別出現在附加資訊不具信任程度或缺乏最新法律判例時。如 Maryland 法院案例不在知識庫内，模型未正確處理。
時效性與知識更新
o3‑pro 的知識截止於發布時，缺乏動態遷移機制，對最新事件或法規可能反應遲鈍，需依賴外部爬蟲或手動更新。
成本與速度
高算力換來準確性，卻導致回覆延遲（可能數十秒至數分鐘），須評估「使用場景是否值得等待」。
安全性控管
功能越強，濫用隱患越大。OpenAI 持續迭代安全v系統卡（system card），但仍需監控 shutdown_callback 流程與未知漏洞。
技術透明度問題
開源界呼籲更詳盡的參數細節。目前透過說明算力增強，具體技術配置仍未公開，增加分析落差風險。
FAQ
Q1. o3‑pro 與 o3 差別在哪？
A1. o3‑pro 是 o3 的加強版，採用了更高的算力與推理深度，同時保持工具支援，但回覆時間較長，適用於高準確性需求的任務。
Q2. 為何使用 o3‑pro 價格比 o1‑pro 還便宜？
A2. OpenAI 將 o3‑pro 定價在 USD 20/80，較 o1‑pro 明顯下調，反映其推動「技術民主化」策略，同時鼓勵 Pro / Team 用戶轉移至性能更強模型。
Q3. o3‑pro 適合哪些工作？
A3. 適用科學研究（AIME、法學測驗）、程式開發（Codeforces / SWE‑bench）、報告撰寫、數據分析與商業決策支援等高精度場景。
Q4. o3‑pro 有哪些限制？
A4. 回覆速度較慢、圖像生成功能尚未開啟、知識可能滯後、潛在幻覺仍需人類監控與輔助。
結語
o3‑pro 代表 OpenAI 在 AI 推理領域的大躍進。它不僅提升了回覆的可靠性與深度，也兼具成本控制策略，標誌著從技術展示邁向高端商業化的新階段。
建議使用策略如下：
- 專案階段：在高需求科學、程式或法律推理任務中使用 o3‑pro，確保品質。
- 日常應用：以 o3 或 GPT‑4.1 為主，節省時間與成本，高階查詢時切換至 o3‑pro。
- 持續監控：任何回覆均需驗證判準與資料正確性。
未來，o3‑pro 的全功能將更完善，監管與商業生態也將推動其應用規範化。如果你是高度依賴 AI 解題與深度分析的用戶，值得將 o3‑pro 列入優先工具列表。