Pwede ko bang patakbuhin ang o1-pro nang lokal?

Hindi. API-only ang o1-pro at walang inilabas na open weights, kaya hindi pwedeng i-deploy nang lokal.

Magkano ang o1-pro at ano ang context window nito?

Pinapresyo ito ng OpenAI sa $150.00 kada milyon input tokens at $600.00 kada milyon output tokens, na may 200,000-token context window.

Paano naiiba ang o1-pro sa standard o1?

Parehong gumagamit ng reinforcement-learning-based reasoning, pero ang o1-pro ay naglalaan ng mas maraming compute kada query, na sinasabi ng OpenAI na nagreresulta sa mas consistent na tamang sagot sa mahihirap na problema — sa mas mataas na presyo.

O1 pro

5509°

#llm #openai #paningin #pangangatwiran #pananaliksik #pag-coding

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

OpenAI | 200,000 token context | $150.00/M input, $600.00/M output. Ang serye ng mga modelong o1 ay sinanay gamit ang reinforcement learning upang mag-isip bago sumagot at magsagawa ng kumplikadong pangangatwiran. Ang o1-pro na modelo ay gumagamit ng mas maraming compute upang mag-isip nang mas malalim at magbigay ng palagian na mas mahusay na mga sagot.

Mga gabay para sa model na ito

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang o1-pro ang pinakamataas na compute reasoning model ng OpenAI, na ginawa sa parehong reinforcement-learning na pundasyon tulad ng o1 pero binigyan ng mas maraming oras para mag-isip bago sumagot. Ang dagdag na compute na ito ay nagreresulta sa mas consistent na performance sa mahihirap na problema — yung mga minsang nagkakamali ang mas murang model. Angkop ito para sa mga mananaliksik, engineer, at analyst na nangangailangan ng maaasahang sagot sa komplikadong gawain at kayang tanggapin ang mataas na API bill.

Kilalang-kilala sa

Pinalawig na internal reasoning bago sumagot, na nagpapababa ng mga error sa mahihirap na problema.
200,000-token context window na kaya ang mahahabang dokumento at malalaking codebase.
Kakayahan sa vision kasabay ng text reasoning.
Palaging mas magagandang sagot kaysa sa standard o1 sa parehong mahihirap na prompts.

Mag-ingat sa

Sa $150/M input at $600/M output, mabilis tumaas ang gastos — mag-prototype muna sa ibang lugar.
Closed weights, API-only: walang lokal na deployment, walang fine-tuning, walang offline na paggamit.
Mas mabagal dahil sa disenyo; hindi angkop para sa latency-sensitive na aplikasyon.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

I-audit ang isang komplikadong algorithm

Narito ang isang recursive dynamic-programming solution para sa weighted interval scheduling problem. Ilarawan ang lohika nang hakbang-hakbang, tukuyin ang mga edge case na mali ang paghawak, at isulat muli ang function para ayusin ito. Ipaliwanag ang bawat pagbabago at bakit ito mahalaga.

Stress-test ng research argument

Nagsusulat ako ng papel na nagsasabing ang mandatory code review ay nagpapababa ng defect rates nang higit kaysa automated static analysis lang. Ilahad ang tatlong pinakamalakas na kontra-argumento na maaaring itaas ng isang hostile reviewer, suriin ang ebidensya sa likod ng bawat isa, at imungkahi kung paano ko ito matutugunan sa papel.

Pangangatwiran sa isang legal na senaryo

Isang SaaS company ang nag-iimbak ng data ng EU customer sa mga US server sa ilalim ng standard contractual clause na nilagdaan bago mag-expire ang pinakabagong adequacy decision. Tukuyin ang mga compliance risk, i-ranggo ayon sa tindi, at ilahad ang mga minimum na hakbang na dapat gawin ng kumpanya para mabawasan ang exposure.

Ihambing sa

gpt oss 120b Turbo
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.15/M input, $0.60/M output
GPT-6 Luna
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $0.10/M input, $0.50/M output
GPT-5.6 Sol
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $4.00/M input, $20.00/M output
GPT-6.1 Sol
Modelong API lang
1,050,000 token na konteksto · $2.00/M input, $10.00/M output

Higit pang mga text model mula sa openai

Mga tanong na madalas itanong

Pwede ko bang patakbuhin ang o1-pro nang lokal?: Hindi. API-only ang o1-pro at walang inilabas na open weights, kaya hindi pwedeng i-deploy nang lokal.
Magkano ang o1-pro at ano ang context window nito?: Pinapresyo ito ng OpenAI sa $150.00 kada milyon input tokens at $600.00 kada milyon output tokens, na may 200,000-token context window.
Paano naiiba ang o1-pro sa standard o1?: Parehong gumagamit ng reinforcement-learning-based reasoning, pero ang o1-pro ay naglalaan ng mas maraming compute kada query, na sinasabi ng OpenAI na nagreresulta sa mas consistent na tamang sagot sa mahihirap na problema — sa mas mataas na presyo.

Hatol ng Kapitan
Ang pinaka-maaasahang reasoning model na inaalok ng OpenAI, pero ang presyo ay nangangahulugang dapat talagang sigurado kang kailangan ito.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang O1 pro ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm openai paningin pangangatwiran pananaliksik pag-coding mahabang konteksto

Mag-browse ayon sa pamilya ng model