OpenAI • LLM#354 de 704 em inteligência
OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the `reasoning_effort` parameter, which can be set to...
Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 2dad8957-4c16-4e74-bf2d-8b21514e0ae9 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 15:00:24 · Versão da metodologia: 4.3
AA Intelligence Index
12.5
Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24
Context Window
200K tokens
Preço Input/1M
$1.10
#272 de 445
Preço Output/1M
$4.40
Parâmetros
—
Max Output
100K tokens
Custo por Tarefa
—
US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 15:00:24
Métricas da Artificial Analysis para o3-mini. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 12.5 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
O o3-mini é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela OpenAI, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. Como modelo proprietário, está disponível via API cloud da OpenAI. Com uma janela de contexto de 200K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O o3-mini é cobrado por uso, com preço de US$ 1.1/1M tokens de input e US$ 4.4/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. O posicionamento de preço é intermediário, equilibrando qualidade e custo para a maioria das aplicações profissionais.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do o3-mini em reais fica em torno de R$ 6.79/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O o3-mini foi avaliado em 1 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como overall. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O o3-mini é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), processamento multimodal combinando texto e imagens, raciocínio complexo, resolução de problemas matemáticos e análise lógica, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o o3-mini compete diretamente com modelos de nível similar. Os principais concorrentes incluem Claude (Anthropic), Gemini (Google) e modelos open source como Llama (Meta) e Qwen (Alibaba). A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O o3-mini oferece suporte multimodal que funciona em múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
OpenAI o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and coding. This model supports the `reasoning_effort` parameter, which can be set to...
O o3-mini custa US$ 1.1/1M tokens de input e US$ 4.4/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o o3-mini, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o o3-mini obteve scores como: AA Intelligence Index: 12.5/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o o3-mini é um modelo proprietário da OpenAI. Ele está disponível via API cloud. Para alternativas open source, confira nosso ranking de modelos open source.
Última atualização: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →