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Aperçu de GPT-4.5 vs mini GPT-o3
Dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle, le choix du modèle adapté à des flux de travail spécifiques est crucial pour optimiser les performances et les coûts. Ce guide complet propose une analyse comparative approfondie des différents modèles. Aperçu de GPT-4.5 d'OpenAI et GPT-o3 miniAlors que GPT-4.5 représente le summum des connaissances à large spectre et de la perspicacité créative, GPT-o3 mini introduit une approche spécialisée du raisonnement et du codage à travers une « chaîne de pensée privée ».
Pour voir comment ces modèles se comparent à d'autres leaders du secteur, consultez notre analyse précédente : ChatGPT 4o vs. Gemini 1.5.
Spécifications techniques et indicateurs de performance
Comprendre les limitations et les capacités matérielles est la première étape du choix d'un modèle. Vous trouverez ci-dessous une description détaillée de leurs configurations techniques (début 2025).
| Spécification | Aperçu de GPT-4.5 | GPT-o3 Mini |
|---|---|---|
| Fenêtre de contexte d'entrée | 128K | 200K |
| Jetons de sortie maximum | 16K | 100K |
| Vitesse de traitement (TPS) | 37.0 | 167,3 |
| Seuil de connaissances | Octobre 2023 | Octobre 2023 |
| Date de sortie | 27 février 2025 | 30 janvier 2025 |
💡 Point clé : GPT-o3 mini est conçu pour les applications à haut débit, offrant près de 4,5 fois plus rapide génération de résultats et une capacité de contexte nettement supérieure pour la gestion d'ensembles de données massifs.
Performance de référence normalisée
Les données issues des notes de version officielles et des benchmarks ouverts indépendants révèlent une nette divergence de capacités entre les « connaissances générales » et le « raisonnement logique ».
| Catégorie de référence | Aperçu de GPT-4.5 | GPT-o3 Mini |
|---|---|---|
| MMLU (Connaissances de premier cycle) | 85.1 | 81.1 |
| GPQA (Raisonnement de niveau supérieur) | 71,4 | 79,7 |
| MATH (AIME '24) | 36,7 | 87,3 |
| Vérifié par SWE-Bench (Codage) | 38.0 | 61.0 |
Tests pratiques : raisonnement, mathématiques et programmation
Pour aller au-delà des chiffres, nous avons mené des évaluations pratiques. Ces tests évaluent le rapport « efficacité/précision » en utilisant la consommation de jetons de l’API AIML comme indicateur de coût.
1. Raisonnement verbal et logique
Scénario : Analyse des manuscrits médiévaux et de l'influence de la Poétique d'Aristote.
J'ai résolu sans effort la nuance de « demande et d'intérêt ».
Jetons : 24 740
J'ai initialement eu des difficultés avec le raisonnement de niveau « faible », et il a fallu un effort « moyen » pour le résoudre.
Jetons : 136 395
2. Géométrie mathématique
Tâche : Calculer le rayon d'un demi-cercle tangent plus petit à l'intérieur d'un quadrant plus grand.
Elle a fourni une belle explication radicale, mais a échoué au calcul final.
Jetons : 423 833
A utilisé sa chaîne de pensée pour arriver à la réponse fractionnaire correcte (14/3).
Jetons : 25 179
3. Codage algorithmique
Tâche : « Sous-chaîne avec concaténation de tous les mots » (algorithme de fenêtre glissante).
Dans ce test, Aperçu de GPT-4.5 a démontré sa domination dans l'architecture de codage, atteignant un Note de 5/5 Pour des raisons d'efficacité et de clarté logique, GPT-o3 mini, bien qu'ayant résolu le problème de fond, était moins optimisé pour le traitement de chaînes de caractères à grande échelle.
Comparaison des coûts des API (pour 1 000 jetons)
| Type de jeton | Aperçu de GPT-4.5 | GPT-o3 Mini |
|---|---|---|
| Prix des intrants | 0,07875 $ | 0,001155 $ |
| Prix de production | 0,15750 $ | 0,004620 $ |
*Tarification basée sur les tarifs standard de l'API AIML en vigueur en 2025.
Verdict final : Quel modèle choisir ?
Choisissez l'aperçu GPT-4.5 si :
- Vous avez besoin écriture créative avancée ou un ton nuancé.
- Vous êtes en train de jouer architecture logicielle de haut niveau.
- Cette tâche requiert une vaste base de connaissances en matière de « bon sens ».
- L'intuition, semblable à celle des humains, est plus importante que la simple rapidité mathématique.
Choisissez GPT-o3 Mini si :
- Vous êtes en train de résoudre énigmes mathématiques ou logiques complexes.
- Vitesse et latence sont essentielles pour votre candidature.
- Vous travaillez sur un budget (c'est nettement moins cher).
- Vous avez besoin d'une fenêtre de contexte massive pour les longs documents (jusqu'à 200 Ko).
Foire aux questions
De manière générale, oui. Grâce à son architecture de « chaîne de raisonnement », GPT-o3 mini excelle dans la vérification logique en plusieurs étapes requise pour les mathématiques, tandis que GPT-4.5 peut privilégier la fluidité conversationnelle à la précision des calculs.
GPT-o3 mini utilise des jetons de raisonnement « cachés » pour traiter les idées. Selon le niveau d'effort de raisonnement (faible, moyen, élevé), il peut consommer davantage de jetons pour garantir la précision des calculs complexes.
Oui, des plateformes comme AIML API permettent de basculer dynamiquement entre ces modèles. C'est souvent la meilleure stratégie : utiliser GPT-o3 mini pour la logique et les mathématiques et GPT-4.5 pour la synthèse créative.
Bien que les deux partagent une date limite d'octobre 2023, GPT-4.5 possède une base de paramètres « plus large », ce qui signifie qu'il se souvient généralement de faits obscurs ou de références littéraires de manière plus fiable que les modèles de raisonnement « mini ».
Souhaiteriez-vous que je vous aide à intégrer ces modèles dans votre application Python ou JavaScript spécifique ?