把复杂结论拆成可检查的论证
o3-pro 的核心价值在于延长思考，适合处理条件交织、不能靠直接检索答案解决的问题。使用时可要求它区分前提、推导与结论，并列出反例或失效条件，让交付物成为可以逐项复核的分析，而不只是一个看似确定的判断。
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 版本定位
- o3 的延长思考版本，侧重回答可靠性
- 输入与输出
- 文本、图像输入；文本回答
- 响应式入口
- /openai/responses：model + input
- 消息式入口
- /openai/chat/completions：model + messages
- 托管会话
- /aichat2/conversations 与 /aichat/conversations；使用 stateful、id 延续对话
- 入口控制字段
- Responses 提供 reasoning、max_output_tokens、background
延长思考是模型定位；会话管理与控制字段属于调用入口，字段可填写不等于所有取值都适用于 o3-pro。
核心能力
了解 o3-pro 能为你的工作带来什么。
让图像参与问题分析
文本与图像可以共同构成任务输入，例如用一张示意图补充位置关系，再用文字说明需要验证的条件。o3-pro 可围绕图中信息生成解释与推理结果。适合把图表、草图或题目截图转化为分析材料，而不是将视觉能力当作绘图功能。
按工作方式组织连续讨论
需要自行控制上下文时，可用 Responses 或 Chat Completions 组织输入；希望围绕同一问题持续追问时，可用托管会话保存并延续讨论。由此能够先分析假设，再补充条件、修订结论，减少每次重新拼接问题背景的工作。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
数学证明与解法复核
输入题目、已知条件和已有证明，要求 o3-pro 检查隐含假设、分情况讨论是否完整，以及结论是否真正由前提推出。交付物可包含证明草案、疑点清单和待验证步骤；若题目含几何图，也可附图帮助说明对象之间的关系。
复杂方案的条件推演
提交方案目标、资源约束和候选路径，让模型分别推演不同假设下的结果，再整理取舍理由与关键依赖。适合在工程设计或业务决策前形成论证稿，尤其是多个条件互相影响、需要说明为何选择某条路径的任务。
图文资料的逻辑核查
把图表或流程图与说明文字一起输入，要求 o3-pro 对照检查文字结论是否符合图中信息，并指出歧义、遗漏或需要补充的数据。最终可输出分项核查报告，明确哪些结论能由现有材料支持，哪些仍需额外验证。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
在 o3 与 o3-pro 之间选择
o3-pro 不是 o3 的另一个写法，而是以更长思考为设计目标的版本。任务涉及复杂约束、证明审阅或重要结论复核，且允许等待充分分析时，可以优先考虑 o3-pro；一般分析可先用 o3 建立基线，再以同一批实际问题比较结果，不必把所有任务都升级。
在深度分析与快速处理之间取舍
o4-mini 的定位更偏向快速、成本高效的推理，适合作为大量日常任务的候选；o3-pro 更适合把分析质量放在首位的复杂问题。可用小模型完成初步整理，再把争议点交给 o3-pro 深入论证。选择依据应是任务难度与可接受等待，而不是仅看型号名称。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 延长思考不等于结论必然正确。数学证明中的关键引理、复杂方案中的边界条件，仍需独立验证；要求模型提供可检查的推导摘要、假设和反例，比只索要最终答案更利于发现问题，也不需要依赖完整内部思考过程。
- 图像理解应以清晰、完整的输入为基础。图表中的小字、坐标和标注若难以辨认，应补充文字数据或局部截图，避免让后续推理建立在错误读图之上。o3-pro 的图像输入用于理解与分析，不应当作图片生成入口。
- 更长思考的定位不适合用固定秒数衡量，也不保证即时回复。长任务应预留合理等待与结果检查流程；涉及外部数据或代码执行时，要配置相应工具及权限，不能把生成分析文本等同于已经完成检索、运行或修改操作。
常见问题
解答使用 o3-pro 时的常见疑问。
o3-pro 和 o3 是同一个型号吗？
不是。o3-pro 是 OpenAI 公开的 o3 延长思考版本，目标是获得更可靠的回答；调用时使用 o3-pro。它更适合复杂论证与复核，但不意味着每个简单问题都需要选它，也不意味着所有任务都会获得同样幅度的改善。
o3-pro 可以分析图片吗？
可以用于图文理解与推理。在 Chat Completions 中，可将 text 与 image_url 放进消息内容；在 AI Chat v2 中，可用结构化 message 搭配图片和问题。建议明确指出要分析的区域、条件与交付形式，而不是只上传图片让模型猜测任务。
首次调用 o3-pro 应选择哪个入口？
需要自行组织任务输入时，可从 /openai/responses 开始，提交 model: o3-pro 与 input；已有 messages 客户端可使用 Chat Completions。若主要需求是连续追问和保存讨论，则托管会话入口更方便，可直接读取 answer 与 id。
如何让 o3-pro 接着上一轮继续分析？
使用托管会话时，开启 stateful，并在后续请求带回同一个 id，即可围绕原问题追加条件或要求修订。使用消息式调用时，则由应用组织历史消息。重要前提最好在追问中再次明确，避免长期讨论中任务目标发生偏移。
提高输出上限会让 o3-pro 思考更深入吗？
输出长度控制与模型延长思考的定位不是同一件事。max_output_tokens 用于约束响应预算，不应视作质量保证。更有效的做法是提供完整条件、明确验证目标，并要求区分假设与结论；推理控制也不能照搬其他型号的取值。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。