把复杂条件转成解题路径
o1 适合处理不能只靠直接检索或套用模板回答的问题。提交目标、已知条件和约束后，可以要求它给出解题路径、关键假设及检验方法。对于数学推导和逻辑分析，重点应放在结论是否满足条件，而不只是回答是否详尽。
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 核心定位
- 对话推理，面向数学、编程与科学复杂任务
- 文本输入输出
- 输入问题、条件或代码，输出文字分析与代码建议
- Responses 调用
- POST /openai/responses，使用 model: "o1" 与 input
- 消息式调用
- POST /openai/chat/completions，使用 model: "o1" 与 messages
- 托管会话
- /aichat/conversations 与 /aichat2/conversations；文本 question，返回 answer、id
- 连续讨论
- 托管会话可通过 stateful 与 id 延续上下文
推理定位属于 o1 系列的公开能力，消息组织与会话保存属于本平台调用入口的功能。
核心能力
了解 o1 能为你的工作带来什么。
围绕根因分析复杂代码
代码任务可以同时提供相关函数、异常信息、预期行为与失败样例，让 o1 分析实现和需求之间的偏差。它更适合需要理解多个条件的调试讨论，可交付修复建议与测试思路；生成代码后，仍需在真实环境中运行验证。
支持逐轮修正问题设定
复杂问题往往需要补充边界条件。使用托管会话时，可保存会话并携带同一 id 继续讨论，把新发现的限制加入已有分析；使用消息式入口时，则由应用组织相关历史。这样的工作方式适合逐步收敛方案，而非只接受首次回答。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
数学推导与解法检查
输入题目、符号定义和已有推导，请 o1 检查条件遗漏、讨论特殊情况，并给出可复核的解法说明。交付物可以是推导草稿、错误定位或替代方法，适合研究和学习中的复杂问题讨论，不应把生成文字直接视为已验证证明。
疑难程序缺陷定位
提供最小复现代码、报错日志和期望结果，让 o1 比较可能原因，解释修改位置，并建议覆盖边界条件的测试。适合多个分支或约束共同造成的缺陷；先缩小到关键代码，比一次提交大量无关文件更便于判断建议是否有效。
科学问题与技术方案推演
将研究问题、已知关系、数据摘要和假设整理成文本，要求 o1 区分事实与推测，推演方案成立所需的条件。可用于形成公式草稿、分析提纲和待验证问题清单，尤其适合需要先理清逻辑、再进入实验或计算验证的阶段。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
推理任务选 o1，通用交互按需取舍
当问题涉及多步推导、复杂调试或相互制约的条件时，可以选择 o1。若主要任务是日常问答、文案改写或图文交互，则应同时考虑 GPT-4o 等通用模型。选择依据是任务需要的能力，而不是默认推理模型在所有工作中都更合适。
不要把同系列名称当作同一版本
o1、o1-preview、o1-mini 与 o1-pro 是不同名称，不能互换理解。o1-mini 的公开定位偏向更精简的编程推理；本页 o1 适合数学、代码与科学问题的综合讨论。已有应用迁移时，应使用自己的典型题目比较结果，不沿用其他版本的评测或参数假设。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 推理能力不等于正确性保证。数学任务可能遗漏定义域或特殊情况，代码建议也可能依赖不存在的环境条件。应要求回答明确假设、列出检查点，并通过计算、测试或专业审阅验证关键结论。
- o1 的文本回答不是自动执行结果。生成程序、实验步骤或工作流建议，并不代表代码已经运行、数据已经处理或外部操作已经完成。需要执行的任务应交由应用配置的运行环境，并保留执行记录。
- 不要将服务接口中的所有可选字段都视为 o1 的能力。图片、音频、文件和搜索应按任务分别选择合适的功能；纯文本推理时，建议直接提供必要内容、符号定义与约束，避免仅附链接而缺少问题背景。
常见问题
解答使用 o1 时的常见疑问。
o1 与 o1-preview 是同一个型号吗？
不是可互换的名称。本页调用使用 model: "o1"，o1-preview 是系列早期预览版本名称。预览时期的功能限制、使用限额和评测结果，不应直接用于判断 o1；实际选型应围绕自己的数学、代码或分析任务。
什么问题最值得交给 o1？
需要多步分析、条件相互影响或必须检查解法的问题更适合，例如数学推导、复杂代码调试和科学假设讨论。提交时明确目标、已知条件与验收要求，并让它说明关键假设，通常比只要求“深入思考”更有用。
调用 o1 应选哪个接口？
已有 messages 历史管理的应用可使用 /openai/chat/completions；采用 Responses 数据结构的应用可使用 /openai/responses。若希望简化连续讨论，可选择托管会话入口，用 question 提问，并通过会话 id 延续对话。
o1 能自动运行它写出的代码吗？
不能把代码文本当作执行结果。o1 可用于生成和调试建议，但实际运行需要应用提供执行环境。建议先检查依赖、输入和权限，再运行测试，把异常与测试结果补充给模型，继续定位问题并验证修改。
怎样让 o1 的数学回答更容易验证？
把变量范围、单位、边界条件和已有推导写清楚，要求区分假设与结论，并给出关键等式、反例检查或数值检验方法。重点审核每个关键步骤是否成立，不要仅因回答篇幅长或语气确定就认定证明正确。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。