OpenAI • LLM#395 de 704 em inteligência
OpenAI o3-mini-high is the same model as [o3-mini](/openai/o3-mini) with reasoning_effort set to high. o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and...
Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 076f2674-bc4b-4925-be59-50832eb8c090 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3
AA Intelligence Index
11.0
Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26
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
$0.1202
US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26
Métricas da Artificial Analysis para o3-mini (High). Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Agentic Index | 0.9 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Coding Index | 16.3 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Cost Per Task | 0.1 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia | Fonte / versão / data |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 11.0 | 100.0 | Artificial Analysis official API | Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026 |
O o3-mini (High) 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 (High) 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 (High) em reais fica em torno de R$ 6.79/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O o3-mini (High) foi avaliado em 4 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Cost, 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 (High) 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 (High) 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 (High) 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-high is the same model as [o3-mini](/openai/o3-mini) with reasoning_effort set to high. o3-mini is a cost-efficient language model optimized for STEM reasoning tasks, particularly excelling in science, mathematics, and...
O o3-mini (High) 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 (High), 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 (High) obteve scores como: AA Agentic Index: 0.9/100, AA Coding Index: 16.3/100, AA Cost Per Task: 0.1202/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Não, o o3-mini (High) 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 →