OpenAI Модели

Когда использовать: Best for frontier agentic coding, deep research and mission-critical workloads where accuracy matters most.

Когда использовать: The default choice for production apps, agents and high-value everyday workloads.

Когда использовать: Ideal for chatbots, classification, extraction, batch jobs and any high-volume latency-sensitive workload.

Когда использовать: Лучше всего подходит для сложных агентов кодирования, компьютерного использования и профессиональных рабочих нагрузок, где точность имеет наибольшее значение.

Когда использовать: Используйте, когда требуется максимальная точность для юридического, медицинского или научного анализа, а стоимость вторична.

Когда использовать: Лучше всего подходит для высоконагруженных производственных приложений, требующих качества GPT-5.5 по более низкой цене — чат-боты, резюмирование, классификация.

Когда использовать: Отличный универсал для помощников по программированию, автоматизации рабочего стола и корпоративной интеллектуальной работы.

Когда использовать: Лучшее соотношение цены и качества для высокообъемных задач кодирования, чат-ботов и легких рабочих нагрузок разработки.

Когда использовать: Идеален для ассистентов на устройствах, мобильных приложений и сценариев, где важна задержка сети.

Когда использовать: Лучший выбор по умолчанию для большинства приложений, требующих высококачественного мультимодального вывода.

Когда использовать: Отлично подходит для высоконагруженных, чувствительных к стоимости задач, таких как чат-боты и суммаризация.

Когда использовать: Лучший выбор для помощников по кодингу и анализа длинных документов.

Когда использовать: Идеальный вариант для продакшн-приложений, требующих длинного контекста без затрат на флагман.

Когда использовать: Идеально подходит для классификации в реальном времени, извлечения данных и высокопроизводительных конвейеров.

Когда использовать: Используйте для задач, требующих пошаговых рассуждений, математических доказательств и научного анализа.

Когда использовать: Лучшее соотношение цены и качества для рабочих нагрузок рассуждений — отлично подходит для продакшена, где o3 избыточен.