o3-deep-research et o4-mini-deep-research

2025-06-26 · Éditeur : OpenAI · Domaine : Intelligence Artificielle

OpenAI ouvre dans l'API deux modèles de recherche approfondie, o3-deep-research et o4-mini-deep-research, dérivés des modèles de raisonnement o3 et o4-mini pour analyser et synthétiser des sources web et privées.

Ce qui change

  • Versions API des moteurs de deep research de ChatGPT, pour des recherches multi-étapes sur Internet.
  • Sources privées connectables via des connecteurs MCP.
  • o4-mini-deep-research est la variante plus rapide et moins chère.
  • Fonctionnent dans l'API Responses, avec la recherche web comme outil et des notifications par webhooks (lancés le même jour).
  • Positionnés comme modèles spécialisés : ils ne remplacent ni o3 ni o4-mini pour le raisonnement généraliste, mais visent des rapports longs et documentés.
  • Conçus pour des exécutions longues qui se traitent en arrière-plan plutôt qu'en requête interactive.

OpenAI ouvre dans l'API deux modèles de recherche approfondie, o3-deep-research et o4-mini-deep-research, dérivés des modèles de raisonnement o3 et o4-mini pour analyser et synthétiser des sources web et privées. ### Ce qui change - Versions API des moteurs de deep research de ChatGPT, pour des recherches multi-étapes sur Internet. - Sources privées connectables via des connecteurs MCP. - o4-mini-deep-research est la variante plus rapide et moins chère. - Fonctionnent dans l'API Responses, avec la recherche web comme outil et des notifications par webhooks (lancés le même jour). - Positionnés comme modèles spécialisés : ils ne remplacent ni o3 ni o4-mini pour le raisonnement généraliste, mais visent des rapports longs et documentés. - Conçus pour des exécutions longues qui se traitent en arrière-plan plutôt qu'en requête interactive. ### Caractéristiques - Contexte 200 000 tokens, sortie maximale 100 000 tokens, entrée texte et image, sortie texte. - Date de coupure : 1er juin 2024. - Identifiants API : o3-deep-research et o4-mini-deep-research (snapshots 2025-06-26). ### Tarifs Tarifs par million de tokens (USD), d'après la documentation. | Modèle | Entrée | Entrée en cache | Sortie | | --- | --- | --- | --- | | o3-deep-research | 10 | 2,50 | 40 | | o4-mini-deep-research | 2 | 0,50 | 8 | ### Benchmarks Aucun score publié par l'éditeur pour ces modèles dans les sources consultées. Les résultats de la version ChatGPT (26,6 % sur Humanity's Last Exam) figurent dans la fiche Deep research du 2 février 2025. ### À retenir Ces modèles permettent d'intégrer une recherche documentaire agentique dans des applications d'entreprise, avec des sources internes via MCP. Les requêtes sont longues et coûteuses, à traiter en tâches de fond.

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Tags : LLM, OpenAI, o-series, Deep research, Agent