OpenAI 推理模型完全指南

o1 → o3 → o4-mini：从思考到行动的进化之路

深度解析 2025 年最强推理模型

什么是推理模型？

OpenAI 的 o 系列模型是专门设计用于复杂推理任务的 AI 模型。与传统的 GPT 模型不同，o 系列模型经过训练会在响应之前进行更长时间的思考，通过内部"思维链"(Chain of Thought) 来解决需要深度推理的问题。

核心理念：Test-Time Scaling

传统模型通过增加训练数据和参数量来提升能力（训练时扩展），而 o 系列模型开创了推理时扩展的新范式——允许模型在推理时投入更多计算资源来获得更好的答案。这意味着同一个模型可以根据问题难度动态调整"思考时间"。

模型演进时间线

2024年9月

o1-preview & o1-mini 发布

首次引入推理模型概念，展示了深度思考的威力

2024年12月

o1 正式版 & o3 预览发布

o1 全面开放，o3 在 ARC-AGI 测试中达到 87.5% 惊人成绩

2025年4月

o3 & o4-mini 正式发布

首次实现"图像思维"，支持多模态推理和工具调用

o3 2025.04 最新

定位：OpenAI 迄今最智能的模型，接近"天才水平"的推理能力。首次将图像推理融入思维链，能像智能体一样自主调用工具。

96.7%
AIME 数学竞赛
87.5%
ARC-AGI
87.7%
GPQA Diamond
71.7%
SWE-bench
2727
Competition Code Elo

核心能力

  • 图像思维链：首次能够"思考"图片，分析草图、图表、手写笔记
  • 工具自主调用：自动组合使用网页搜索、Python、图像生成等工具
  • 十倍算力：相比 o1 投入更多推理计算，换取更准确答案
  • 60秒破题：复杂难题平均 60 秒内给出答案
  • 代码能力超群：Competition Code 得分超越 99% 人类工程师

注意：成本较高

o3 在高计算模式下单次任务可能花费数千美元。建议根据问题复杂度选择合适的计算设置（低/中/高）。

o4-mini 高性价比

定位：为快速高效推理优化的轻量级模型，保持强大推理能力的同时大幅降低成本和延迟。

核心能力

  • 快速响应：针对速度优化，适合需要快速迭代的场景
  • 图像推理：同样支持图像思维链能力
  • 成本友好：API 价格相比 o3 大幅降低
  • 工具调用：支持与 o3 相同的工具集成能力
  • 适合日常：中等复杂度问题的理想选择
o1 稳定可靠

定位：经过验证的推理模型，适合需要稳定性和可预测成本的生产环境。

83.3%
AIME 数学竞赛
48.9%
SWE-bench
78%
GPQA Diamond

适用场景

  • 需要可预测成本的生产环境
  • 中等复杂度的推理任务
  • 对最新功能要求不高的应用

模型对比

特性 o1 o3 o4-mini
发布时间 2024.12 2025.04 2025.04
图像推理 有限支持 完整支持 完整支持
工具调用 部分支持 完整支持 完整支持
AIME 得分 83.3% 96.7% ~90%
推理速度 中等 较慢(深度思考) 快速
成本 中等 较高 较低
推荐场景 生产环境 复杂难题 日常推理

Codex CLI：开源编程智能体

伴随 o3/o4-mini 发布，OpenAI 开源了 Codex CLI——一个轻量级 AI 编程助手，可直接在终端运行。

# 安装 Codex CLI npm install -g @openai/codex # 使用示例 codex "帮我写一个 Python 函数，实现快速排序算法" # 从截图生成代码 codex --image screenshot.png "根据这个设计稿生成 React 组件"

Codex CLI 特性

使用场景

🧮

数学与科学研究

竞赛级数学问题、博士级科学问题、复杂公式推导

推荐：o3

💻

复杂编程任务

算法设计、系统架构、代码重构、Bug 深度分析

推荐：o3 + Codex CLI

📊

图表与数据分析

图像中的数据提取、图表解读、可视化生成

推荐：o3 / o4-mini

📝

文档与草图理解

手写笔记识别、草图转代码、倒置图片处理

推荐：o4-mini

🔍

多步骤信息整合

需要搜索、计算、生成图像等多工具协作的任务

推荐：o3

⚡

日常推理任务

逻辑推理、决策辅助、方案比较

推荐：o4-mini

如何使用

1. ChatGPT 网页/App

ChatGPT Plus ($20/月) 和 Pro ($200/月) 用户可直接在对话中选择 o1/o3/o4-mini 模型。

2. API 调用

from openai import OpenAI client = OpenAI() response = client.chat.completions.create( model="o3", # 或 "o4-mini", "o1" messages=[ {"role": "user", "content": "解释黎曼假设"} ] ) print(response.choices[0].message.content)

3. Codex CLI

# 安装 npm install -g @openai/codex # 设置 API Key export OPENAI_API_KEY="your-api-key" # 使用 codex "你的任务描述"

定价参考

o3

输入

$10/1M tokens

输出

$40/1M tokens

o4-mini

输入

$1.1/1M tokens

输出

$4.4/1M tokens

o1

输入

$15/1M tokens

输出

$60/1M tokens

* 价格可能随时调整，请以 OpenAI 官网为准

最佳实践

使用建议

  • 问题分级：简单问题用 GPT-4o，中等用 o4-mini，复杂用 o3
  • 详细提示：推理模型对详细、清晰的 prompt 响应更好
  • 图像利用：充分利用图像推理能力，上传草图、图表、截图
  • 工具组合：让模型自主选择工具，而不是手动指定
  • 成本控制：监控 token 使用，必要时限制最大 token 数

与其他推理模型对比

模型 公司 特点 适用场景
o3 OpenAI 最强综合推理，图像思维链 复杂推理、多工具任务
Claude Opus 4.5 Anthropic 创意写作、长文本理解 分析、写作、编程
Gemini 3 Pro Google 100万 token 上下文 超长文档、多模态
DeepSeek R1 DeepSeek 开源、数学推理强 数学、代码、开源需求

相关资源