GPT-4o vs o3-mini

Les deux modèles viennent de OpenAI : même tokeniseur, même surface d'API, même compte de facturation. Passer de l'un à l'autre se résume à changer une chaîne de caractères — pas de nouveau SDK, pas de re-tokenisation de vos prompts pour ré-estimer le coût, pas de second fournisseur à intégrer. Router entre eux coûte donc bien moins cher à mettre en place qu'une répartition entre fournisseurs.

Ce sont le même laboratoire et le même palier, à 8 mois d'écart : c'est donc une question de mise à niveau, pas un choix entre alternatives. o3-mini est l'entrée actuelle ; GPT-4o figure ici parce qu'une part notable du trafic de production tourne encore dessus. Pour un nouveau projet, peu de raisons de prendre l'ancien ; si vous y êtes déjà, la question est de savoir si le coût de migration vaut le gain.

o3-mini offre la fenêtre de contexte la plus large, 200K tokens contre 128K pour GPT-4o. L'écart est réel mais pas décisif : il compte si vos prompts s'allongent régulièrement, et n'a aucune importance s'ils restent là où se situe la majorité en production, bien en dessous de 100K. Gardez aussi à l'esprit que remplir une grande fenêtre est précisément ce qui rend une requête coûteuse.

Le débit est assez proche pour être ignoré : 90/100 contre 78/100. Aucun ne paraîtra sensiblement plus rapide dans un produit interactif ; la latence n'est donc pas un motif de choix entre les deux.