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Acceso
const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'o1-mini',
messages: [
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="o1-mini",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Detalles del producto
✨ Presentamos OpenAI o1-mini: Tu potente herramienta de razonamiento centrada en STEM.
OpenAI o1-mini es un modelo de IA innovador y altamente eficiente diseñado específicamente para tareas complejas. Razonamiento STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas)Este modelo sobresale en áreas críticas como matemáticas avanzadas, codificación sofisticada y resolución de problemas científicos. Diseñado como un alternativa rentable Para modelos de mayor tamaño, o1-mini ofrece un razonamiento lógico robusto, lo que garantiza tiempos de respuesta más rápidos y una reducción significativa de los costes operativos. Es la solución ideal para flujos de trabajo exigentes en investigación, educación y tecnología que requieren precisión y eficiencia.
⚙️ Especificaciones técnicas
- Arquitectura: Basado en transformadores, optimizado específicamente para tareas de razonamiento STEM a gran escala.
- Razonamiento: Mejorado con aprendizaje por refuerzo para brindar soporte a capacidades avanzadas de resolución de problemas mediante cadenas de pensamiento.
- Punto de corte de conocimiento: Octubre de 2023, garantizando conocimientos actualizados basados en diversos conjuntos de datos de entrenamiento.
- Ventana de contexto: Una generosa ventana de contexto de tokens de 128K.
- Salida máxima: Hasta 65.000 tokens, lo que permite gestionar respuestas extensas y generar código complejo.
📈 Puntos de referencia de rendimiento: Estableciendo nuevos estándares
- Logró un impresionante 70,0% en el Examen Americano de Matemáticas por Invitación (AIME).
- Obtuvo un Puntuación Elo de 1650 en Codeforces, lo que la sitúa en el percentil 86 entre los programadores competitivos.
- Demuestra un rendimiento superior a GPT-4o en pruebas de referencia críticas de razonamiento STEM, incluyendo: GPQA y MATH-500.
- Exhibe sólidas capacidades en Desafíos de codificación y ciberseguridad de HumanEval, demostrando su robustez en aplicaciones prácticas.
Representación visual de los logros de OpenAI o1-mini en las pruebas de rendimiento.
💰 Precios de API: Excelencia rentable
- Tokens de entrada: $0,00315 por cada 1.000 tokens
- Tokens de salida: $0,0126 por cada 1.000 tokens
- o1-mini es aproximadamente 80% más barato que el modelo o1-preview de mayor tamaño, ofreciendo una relación calidad-precio inigualable por sus capacidades.
💡 Capacidades clave de OpenAI o1-mini
- 🔬 Razonamiento STEM: Ofrece alta precisión en matemáticas complejas, codificación avanzada y análisis científico detallado mediante sofisticados métodos de razonamiento lógico.
- 💲 Eficiencia de costos: Proporciona una capacidad de razonamiento avanzada con costes computacionales significativamente reducidos, lo que hace que la IA de alto rendimiento sea accesible.
- ⚡ Velocidad: Logra un rendimiento de 3 a 5 veces más rápido en tareas de razonamiento complejas en comparación con GPT-4o, con una impresionante velocidad de salida de 73,9 tokens por segundo.
- 💻 Experiencia en programación: Capaz de generar, analizar y depurar código avanzado de forma fiable en múltiples lenguajes de programación.
- 🛡️ Robustez: Demuestra una mayor resistencia contra los intentos de jailbreak en conjuntos de datos adversarios robustos, lo que garantiza implementaciones más seguras.
🚀 Casos de uso óptimos
- Desarrollo de software: Ideal para el desarrollo de software complejo y la depuración de código técnico.
- Educación y aprendizaje: Proporciona herramientas avanzadas para la educación STEM y plataformas de aprendizaje innovadoras.
- Investigación científica: Facilita el análisis de datos científicos y la investigación matemática con alta precisión.
- Implementaciones con costes ajustados: Ideal para aplicaciones que requieren precisión en el razonamiento focalizado sin necesidad de un amplio conocimiento del mundo, priorizando la rentabilidad.
🧑💻 Ejemplo de código
A continuación se muestra un ejemplo de cómo podría interactuar con el modelo OpenAI o1-mini a través de su API:
Nota: El `
🆚 Comparación con otros modelos
- vs OpenAI o1-preview: o1-mini iguala la precisión del razonamiento STEM central de o1-preview mientras que es Un 80 % más rentable y significativamente más rápido..
- vs GPT-4o: o1-mini supera a GPT-4o en razonamiento STEM especializado y velocidad., aunque GPT-4o sigue siendo más eficaz en tareas de lenguaje general.
📚 Documentación y recursos de la API
Para obtener información detallada sobre la integración y el uso de OpenAI o1-mini, consulte la documentación oficial:
✅ Directrices éticas y compromisos de seguridad
- Entrenado utilizando las mismas técnicas rigurosas de alineación y seguridad que el modelo o1-preview.
- Se sometió a pruebas exhaustivas, incluyendo extensas simulaciones de ataques de tipo "red team", y a esfuerzos de colaboración con los principales institutos de seguridad de IA de EE. UU. y el Reino Unido.
- Diseñado para adherirse estrictamente a las directrices éticas y a los sólidos protocolos de seguridad integrados en sus procesos de razonamiento fundamentales.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Para qué se diseñó principalmente OpenAI o1-mini?
A1: OpenAI o1-mini está diseñado principalmente como un modelo de razonamiento altamente eficiente y rentable, centrado en tareas STEM, incluidas las matemáticas, la programación y la resolución de problemas científicos.
P2: ¿Cómo se compara el coste de o1-mini con el de otros modelos de OpenAI?
A2: o1-mini es significativamente más rentable, siendo aproximadamente un 80% más barato que el modelo o1-preview, de mayor tamaño, para una precisión de razonamiento STEM similar.
P3: ¿Puede o1-mini manejar tareas de codificación complejas?
A3: Sí, o1-mini destaca por su experiencia en codificación, siendo capaz de generar, analizar y depurar código avanzado de forma fiable en múltiples lenguajes.
P4: ¿Cuáles son las principales ventajas de usar o1-mini en lugar de GPT-4o para tareas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM)?
A4: o1-mini supera a GPT-4o en razonamiento especializado en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM) y en velocidad, ofreciendo una finalización de tareas más rápida y una mayor precisión en estos dominios específicos.
P5: ¿Cuál es el umbral de conocimiento para OpenAI o1-mini?
A5: El punto de corte del conocimiento para OpenAI o1-mini es octubre de 2023, basándose en los diversos conjuntos de datos con los que se entrenó hasta ese período.
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