OpenAI于2025年6月26日宣布推出两款全新的 Deep Research API模型:o3-deep-research-2025-06-26和 o4-mini-deep-research-2025-06-26，标志着其在自动化研究与复杂任务处理领域的重大突破。
这两款模型专为高阶分析和深度信息合成设计，支持开发者通过API实现自动化的网页搜索、数据分析、代码执行等功能，为企业、研究人员和开发者提供了强大的工具。
o3与o4-mini:性能与效率的平衡
o3-deep-research 是OpenAI目前最强大的深度研究模型，推论能力达到最高等级（5/5），专为需要复杂推理和精准分析的任务打造，例如金融分析、科学研究等。相比之下，o4-mini-deep-research 则注重高效和成本效益，适合快速处理大规模查询，同时保持较高的智能水平。定价方面，o3模型每1000次调用价格为10至40美元，而o4-mini价格更低，为2至8美元，满足不同预算需求。
核心功能与应用场景
Deep Research API通过结合OpenAI的o3和o4-mini模型，支持多步骤研究、网页搜索、文件分析和代码解释器等功能。与ChatGPT中的Deep Research功能不同，API版本跳过了交互式澄清步骤，要求开发者提供清晰的输入提示，以直接生成结构化、带引用的报告。AIbase注意到，该API特别适用于需要快速整合大量信息的场景，例如市场竞争分析、学术研究或消费者产品比较。开发者还可以通过异步处理和Web hook功能监控长时间运行的任务，提升工作流效率。
安全与局限性考量
OpenAI强调，Deep Research API目前仅限ChatGPT生态内使用，暂未向API开放更广泛的模型，以评估潜在的“现实世界说服风险”，如生成误导性信息。测试显示，o3模型在说服性任务中表现优于其他OpenAI模型，但在某些场景下未超越人类基准，显示其在安全性和实用性上的平衡考量。未来，OpenAI计划进一步优化模型，探索与更多专业数据源的整合。
行业影响与开源竞争
AIbase观察到，OpenAI的Deep Research API发布正值竞争加剧之际。谷歌的Gemini Deep Research、DeepSeek的R1等开源模型，以及Perplexity的API都在快速迭代，试图抢占AI研究工具市场。尤其值得注意的是，开源社区已在Hugging Face等平台上推出了类似Deep Research的框架，支持本地化部署和多模型集成，显示出开源生态的强大活力。OpenAI的API战略通过提供高性能和易用性，旨在巩固其在企业级市场的领先地位。