OpenAI o3는 복잡하고 고차원적인 사고가 필요한 작업을 처리하기 위해 특별히 설계된 OpenAI의 가장 진보된 추론 모델입니다. 2025년 4월 출시된 이 모델은 소프트웨어 엔지니어링, 수학, 과학 문제 해결에서 탁월한 성능을 보여줍니다. 저·중·고 세 단계의 추론 수준을 제공하여 작업 복잡도에 따라 지연 시간과 추론 깊이 사이에서 균형을 맞출 수 있습니다. 함수 호출, 구조화된 출력, 시스템 메시지 등 개발자용 핵심 도구를 지원하며, 내장된 비전 기능을 통해 이미지 해석 및 분석도 가능합니다. 이 모델은 Chat Completions API, Assistants API, Batch API를 통해 제공되어 기업 및 연구 환경에 유연하게 통합할 수 있습니다.
웹사이트 AI 모델 웹페이지 | |
제공자 이 모델을 제공하는 주체. | |
채팅 채팅을 시작하려면 메시지를 입력하세요 | |
출시일 모델이 처음 출시된 날짜. | 1 년 ago 4월 16, 2025 |
모달리티 이 모델이 처리할 수 있는 데이터 유형 | 텍스트 이미지 |
API 제공자 이 모델을 제공하는 업체들. (전체 목록이 아님) | OpenAI API |
지식 업데이트 종료일 모델의 지식이 마지막으로 업데이트된 날짜. | - |
오픈 소스 모델 코드가 공개적으로 사용 가능한지 여부. | 아니오 |
입력 가격 프롬프트 토큰 처리 비용 | $10.00 100만 토큰당 |
출력 가격 모델이 생성한 토큰 비용 | $40.00 100만 토큰당 |
MMLU Massive Multitask Language Understanding - 수학, 역사, 법학 등 57개 과목에 걸친 지식 테스트 | 82.9% 출처 |
MMLU-Pro 더 어렵고 추론 중심의 질문, 더 큰 선택지, 프롬프트 민감도 감소로 강화된 MMLU 벤치마크 | - |
MMMU Massive Multitask Multimodal Understanding - 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오에 걸친 이해력 테스트 | - |
HellaSwag 도전적인 문장 완성 벤치마크 | - |
HumanEval 코드 생성 및 문제 해결 능력 평가 | - |
MATH 다양한 난이도의 수학 문제 해결 능력 테스트 | - |
GPQA 화학, 생물학, 물리학 분야의 박사 수준 지식을 깊은 전문성이 필요한 객관식 문제로 테스트 | 83.3% Diamond, no tools 출처 |
IFEval 모델이 명시적 형식 지침을 정확히 따르고 적절한 출력을 생성하며 다양한 작업에서 일관된 지침 준수를 유지하는 능력 테스트 | - |
SimpleQA 간단한 질문의 정확성 평가 | - |
AIME 2024 | 91.6% 출처 |
AIME 2025 | 88.9% 출처 |
Aider Polyglot 다국어 프로그래밍 벤치마크. | - |
LiveCodeBench v5 실시간 프로그래밍 벤치마크 | - |
Global MMLU (Lite) 전 세계적으로 모델의 범용성을 평가하기 위한 간소화된 벤치마크 버전. | - |
MathVista 시각적 맥락에서 AI 모델의 수학적 추론 능력을 평가합니다 | - |
모바일 앱 | |
MathArena | |
| 평균 점수 | 86% |
| AIME 2025 American Invitational Mathematics Examination의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 89% |
| HMMT February 2025 2025년 2월 Harvard-MIT Mathematics Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 78% |
| BRUMO 2025 | 96% |
| SMT 2025 2025년 Stanford Math Tournament의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 88% |
| CMIMC 2025 2025년 Canadian Mathematical Olympiad의 문제를 기반으로 한 테스트로, 모델의 수학적 능력을 검증하기 위해 설계되었습니다. | 78% |