OpenAI: o3 Deep Research openai/o3-deep-research

Модель OpenAI: o3 Deep Research от OpenAI (семейство gpt) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Создатель ChatGPT и GPT-серии. Самая известная AI-компания в мире.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

200K

контекст, токенов

1 000 ₽

за 1 млн входных токенов

4 000 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое OpenAI: o3 Deep Research

Многошаговые исследовательские задачи, где требуется актуальная информация из сети, глубокий анализ и синтез разрозненных источников.

OpenAI o3 Deep Research — специализированная модель из семейства o3, созданная для выполнения сложных многошаговых исследовательских задач. В отличие от универсальных языковых моделей, она ориентирована на глубокий анализ: самостоятельно формулирует подзадачи, итеративно рассуждает и синтезирует информацию из множества источников. Встроенный инструмент веб-поиска активируется автоматически при каждом запросе — это означает, что модель работает с актуальными данными, а не только с тем, что было в обучающей выборке.

Контекстное окно в 200 000 токенов позволяет обрабатывать объёмные документы, загруженные файлы и изображения в рамках одного запроса. Внутренний механизм рассуждений (chain-of-thought) помогает модели последовательно разбирать запутанные темы, где требуется не просто поиск факта, а его верификация и сопоставление с другими источниками. Важно учитывать, что обязательное использование веб-поиска увеличивает стоимость каждого запроса по сравнению со стандартными моделями.

Модель подходит для задач, где важна глубина проработки: конкурентный анализ, технические обзоры, due diligence, научные сводки. Если задача требует быстрого ответа или не предполагает исследовательского контекста, стоит рассмотреть более лёгкие варианты из линейки OpenAI.

Когда брать эту модель

✓ Глубокий конкурентный и рыночный анализ с актуальными данными
✓ Технические исследования и обзоры литературы по сложным темам
✓ Due diligence: сбор и верификация информации о компаниях, продуктах, технологиях
✓ Подготовка аналитических отчётов на основе множества источников
✓ Мониторинг и сводка последних изменений в быстро развивающихся областях

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проведи сравнительный анализ архитектурных подходов к построению RAG-систем в 2024–2025 годах: какие методы улучшения retrieval-качества получили наибольшее распространение, какие open-source фреймворки лидируют и какие ограничения остаются нерешёнными.

Использование OpenAI: o3 Deep Research через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/o3-deep-research",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/o3-deep-research",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/o3-deep-research",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);