Modele ChatGPT - porównanie GPT-4.5, GPT-4o, o3‑mini i innych [2025]

Wraz z rozwojem usług AI modele ChatGPT w 2025 roku stały się zróżnicowane i wyspecjalizowane. Obecnie OpenAI oferuje kilka wersji ChatGPT o różnych możliwościach i zastosowaniach. W tym porównaniu modeli ChatGPT przedstawiamy najważniejsze z nich: od najnowszego GPT-4.5, poprzez udoskonalony GPT-4o i jego warianty (w tym wersję mini oraz model z zaplanowanymi zadaniami), aż po zupełnie nowe modele serii „o” – o1, o3-mini i o3-mini-high.

Wyjaśnimy, czym się charakteryzują, jakie mają koszty, dostępność, specjalizacje i ograniczenia. Na koniec podpowiemy, który model ChatGPT wybrać do konkretnych zastosowań (SEO, kodowanie, zadania logiczne, chatboty, automatyzacja).

Modele z rodziny GPT-4 (wersje 4.0, 4o, 4.5 i inne warianty)

OpenAI kontynuuje rozwój rodziny GPT-4, wprowadzając usprawnione wersje oraz eksperymentalne funkcje. Poniżej omawiamy kolejno klasyczny GPT-4 (legacy), jego ulepszoną edycję GPT-4o i odmiany (Mini oraz z zadaniami), a także najnowszy, najbardziej zaawansowany model GPT-4.5. Te modele bazują na architekturze GPT-4, ale różnią się kosztami użycia, szybkością i dodatkowymi możliwościami.

GPT-4 (legacy) – klasyczny GPT 4.0

GPT-4 (legacy) to oryginalna wersja GPT-4 (czasem nazywana GPT-4.0), udostępniona w 2023 roku. Stanowiła ogromny skok jakościowy względem GPT-3.5, oferując lepsze rozumowanie, bardziej złożone odpowiedzi i wyższy limit kontekstu. W 2025 roku jest już traktowana jako starsza generacja, obecna głównie dla porównania i kompatybilności wstecznej.

Koszt: (API) około $0,03 za 1000 tokenów wejściowych i $0,06 za 1000 tokenów wyjściowych. Jest to znacznie drożej niż nowsze modele – nowsze iteracje GPT-4 zredukowały koszt nawet o 95%.
Dostępność: Tylko dla użytkowników płatnych. W ChatGPT Plus widnieje jako GPT-4 (Legacy) – dawny model udostępniany opcjonalnie. W API OpenAI odpowiada starszym endpointom GPT-4 (8k lub 32k kontekstu) i może wymagać uprawnień.
Specjalizacje: Uniwersalny model ogólnego zastosowania – dobrze radzi sobie z większością zadań językowych: od kreatywnego pisania, przez tłumaczenia, po analizę danych tekstowych. Ma kontekst do 8k tokenów (lub 32k w rozszerzonej wersji), co pozwala przetwarzać stosunkowo długie dokumenty.
Ograniczenia: Wolniejszy i droższy od nowszych wersji. Ma starszy cutoff wiedzy (około wrzesień 2021), przez co nie zna najnowszych faktów. Nie obsługuje natywnie nowych funkcji (jak tryb wizualny czy głosowy) dostępnych w nowszych modelach. Jego odpowiedzi bywają bardziej rozwlekłe i mniej precyzyjne w porównaniu do GPT-4o. W praktyce GPT-4 (legacy) jest już rzadko wybierany, ustępując miejsca ulepszonemu GPT-4o.

GPT-4o – ulepszony następca GPT-4

GPT-4o to unowocześniona wersja GPT-4 wprowadzona w maju 2024 (nazwa „4o” oznacza zastąpienie cyfry 0 literą „o”). Powstała w odpowiedzi na potrzebę lepszej jakości merytorycznej odpowiedzi – kolejne aktualizacje GPT-4.0 rozczarowywały, więc OpenAI wypuściło GPT-4o jako usprawnienie. Model ten stał się domyślnym silnikiem ChatGPT dla użytkowników Plus, wyraźnie przewyższając poprzednika pod względem trafności i szczegółowości generowanych treści.

Koszt: (API) ok. $0,0025 / $0,01 za 1000 tokenów (wejście/wyjście). GPT-4o jest znacznie tańszy w użyciu niż oryginalny GPT-4 – redukcja kosztów rzędu 10x na token sprawia, że wykorzystanie go w aplikacjach jest bardziej opłacalne.
Dostępność: Dostępny dla subskrybentów ChatGPT Plus, ChatGPT Pro i klientów Enterprise jako podstawowy model GPT-4. W interfejsie ChatGPT oznaczany po prostu jako GPT-4 (nowsza wersja). W API OpenAI model GPT-4o jest udostępniany wybranym użytkownikom (wysokie tiery płatności) – często pod nazwami wersji (np. gpt-4-2024-05). W usługach Azure OpenAI występuje również jako GPT-4o z różnymi konfiguracjami.
Specjalizacje: Wszechstronność + dokładność. GPT-4o świetnie radzi sobie z faktograficznymi odpowiedziami – unika halucynacji, kondensuje informacje i strukturęje wypowiedzi (np. potrafi dzielić odpowiedź na sekcje z nagłówkami). Jest również modelem multimodalnym – obsługuje wejścia obrazowe i polecenia głosowe (w ramach ChatGPT Plus), co oznacza że potrafi analizować obrazki i rozumieć mowę. Ma bogatszą wiedzę (zaktualizowaną mniej więcej do października 2023) i lepsze rozumienie kontekstu – nadal obsługuje kontekst do 8k tokenów na sesję w czacie, ale w trybie API dla niektórych klientów dostępna jest wersja 128k. GPT-4o to model domyślny do zadań wymagających wysokiej jakości – generowanie treści na strony WWW, zaawansowane analizy, odpowiedzi eksperckie.
Ograniczenia: Nieco wolniejszy od mniejszych modeli (czasy odpowiedzi są dłuższe niż w GPT-4o Mini czy o3-mini, zwłaszcza przy długich zapytaniach). Mimo ulepszeń, nadal obowiązują go restrykcje – np. maksymalnie ~25 odpowiedzi na 3 godziny (choć plan Pro likwiduje te limity). Ponadto pełny potencjał (np. 128k tokenów kontekstu) nie jest dostępny dla wszystkich – w interfejsie ChatGPT Plus kontekst pozostaje ograniczony ze względów wydajności. GPT-4o, choć tańszy niż GPT-4, jest wciąż droższy w uruchomieniu niż modele serii „o” (o1, o3-mini), co może mieć znaczenie przy bardzo dużej skali zapytań.

GPT-4o Mini – szybki model do codziennych zadań

GPT-4o Mini to odchudzona wersja GPT-4o, zaprojektowana z myślą o większej szybkości i niższych kosztach przy zachowaniu zadowalającej jakości dla typowych zastosowań. Pojawiła się pod koniec 2024 roku jako mniejszy brat GPT-4o. W ChatGPT Plus model ten jest opisany jako „szybszy w przypadku większości pytań”, co dobrze oddaje jego charakter – odpowiada prędzej, choć przy wyjątkowo trudnych problemach może być nieco mniej precyzyjny niż pełny GPT-4o.

Koszt: (API) bardzo niski – rzędu $0,001-0,004 za 1000 tokenów (wejście/wyjście). GPT-4o Mini jest najbardziej ekonomicznym modelem z rodziny GPT-4: według danych z Azure jest określany jako „najbardziej opłacalny mały model”. W praktyce koszt jego użycia zbliża się do ułamków centa za zapytanie – porównywalnie lub taniej niż GPT-3.5 Turbo.
Dostępność: Dostępny dla użytkowników ChatGPT Plus i Enterprise (model widoczny jako GPT-4o mini w selektorze). Był szeroko udostępniony, jednak obecnie bywa wypierany przez nowsze modele serii o3. W API również występuje (dla wybranych klientów, np. w Azure OpenAI). Jego atrakcyjność polega na braku ścisłych limitów – mniejsze obciążenie obliczeniowe pozwoliło zwiększyć limity do nawet 150 wiadomości na godzinę w czacie Plus.
Specjalizacje: Błyskawiczne odpowiedzi na typowe pytania. GPT-4o Mini sprawdza się w zadaniach, które nie wymagają głębokiego namysłu modelu: generowanie pomysłów, proste podsumowania, krótkie porady, czatowanie w czasie rzeczywistym. Posiada również zdolności multimodalne (rozumie obraz i głos) oraz kontekst 128k tokenów, co jest imponujące jak na model „mini” – potrafi więc czytać długie rozmowy czy dokumenty, choć rzadziej potrzebuje pełnego kontekstu ze względu na zastosowania. Dzięki optymalizacjom jest idealny do zadań STEM i kodowania na poziomie codziennym (szybka pomoc w debugowaniu, krótkie skrypty).
Ograniczenia: Nieco niższa dokładność przy złożonych problemach. W zagmatwanych pytaniach wymagających wielu kroków rozumowania lub specjalistycznej wiedzy, GPT-4o Mini może ustąpić pola większym modelom – czasem udzieli odpowiedzi zbytnio uproszczonej lub pominie niuanse. Miewa też ograniczenia typowe dla mniejszych modeli: bywa mniej kreatywny literacko i częściej potrzebuje doprecyzowania pytania. Mimo dużego okna kontekstu, nie jest przeznaczony do bardzo obszernych analiz – długie wywody lepiej powierzyć GPT-4o lub GPT-4.5. Niemniej jednak, do większości codziennych zadań ten model jest wystarczający, a przy tym szybki i tani.

GPT-4o z zaplanowanymi zadaniami (Beta) – automatyzacja w ChatGPT

GPT-4o z zaplanowanymi zadaniami to specjalny wariant modelu GPT-4o uruchomiony w formie eksperymentalnej funkcji (Beta). Jego celem jest automatyzacja działań i planowanie odpowiedzi w czasie. Model ten pozwala użytkownikowi wydać polecenie, które ChatGPT zrealizuje z opóźnieniem lub według harmonogramu – innymi słowy, możemy poprosić AI o zrobienie czegoś później, np. wygenerowanie podsumowania na koniec dnia, codzienne wysyłanie raportu o określonej godzinie, czy przypomnienie o zadaniu.

Koszt: W ramach subskrypcji ChatGPT Plus nie ma osobnej opłaty za tę funkcję – korzysta ona z silnika GPT-4o, więc koszt tokenów jest podobny do zwykłego GPT-4o. Funkcja zaplanowanych zadań nie jest dostępna przez API (brak bezpośredniego kosztu jednostkowego, raczej wchodzi w koszt abonamentu).
Dostępność: Tylko użytkownicy płatni (Plus/Enterprise) i tylko w interfejsie ChatGPT. Model widnieje w selektorze jako „GPT-4o z zaplanowanymi zadaniami (beta)”. Po jego wybraniu można wprowadzić prośbę typu: „Codziennie o 9:00 wygeneruj mi brief newsów z branży AI i wyślij na e-mail”. ChatGPT zapisze takie zadanie i będzie je realizował automatycznie. Funkcja jest w fazie beta – wymaga ręcznego włączenia modelu i akceptacji warunków.
Specjalizacje: Automatyczne generowanie treści na czas. Świetnie nadaje się do tworzenia cyklicznych raportów, planowania postów (np. można kazać ChatGPT przygotowywać co poniedziałek nowy wpis na blog firmowy w szkicu), przypominania o spotkaniach czy monitorowania informacji. Model w tle wykorzystuje GPT-4o, więc zachowuje jego wysoką jakość językową. Nowością jest tu „pamięć o zadaniu” – ChatGPT może wysłać odpowiedź nawet po zakończeniu sesji, np. drogą e-mailową lub poprzez powiadomienie.
Ograniczenia: Funkcja beta – mogą występować błędy i ograniczenia. Zaplanowane zadania muszą mieścić się w ramach dozwolonych akcji (np. generowanie tekstu; ChatGPT nie wykona czynności poza własnym systemem, nie wyśle SMS-a itp. – działa w obrębie platformy OpenAI). Harmonogramy też mają limity: nie ustawimy zadań częściej niż raz na pewien okres (np. minimalna jednostka to godzina, nie co minutę). Ponadto zaplanowane polecenia nie wykorzystują narzędzi zewnętrznych (brak przeglądarki czy wtyczek w trybie zadania – model bazuje na dostępnej wiedzy). Wreszcie, wątek z zaplanowanym zadaniem może wygasnąć po pewnym czasie, więc do długofalowych harmonogramów nadal potrzebna jest kontrola użytkownika. Mimo to, jest to przełomowa nowinka pozwalająca traktować ChatGPT jak osobistego asystenta wykonującego rutynowe czynności o określonej porze.

GPT-4.5 – „Orion”, największy model GPT

GPT-4.5 to najnowszy i najbardziej zaawansowany model z rodziny GPT, zaprezentowany na początku 2025 roku (premiera w lutym 2025, kodowa nazwa Orion). Można go traktować jako pomost między GPT-4 a przyszłym GPT-5 – frontier model, który przesuwa granice pod względem wielkości i możliwości. Sam Altman określił GPT-4.5 jako „gigantyczny, kosztowny model”, co odzwierciedla jego charakterystykę: jest niezwykle potężny, ale też wymagający.

Koszt: (API) bardzo wysoki – ok. $0,075 za 1k tokenów wejściowych i $0,15 za 1k tokenów wyjściowych. Dla porównania, to 15× więcej niż GPT-4o i około 2× więcej niż nawet pełny model o1. Przykładowo przetworzenie 1 miliona tokenów wyjściowych kosztuje aż $150 (dla GPT-4o było to $10). W ramach ChatGPT Plus użytkownicy mają ograniczony dostęp ze względu na koszt – obecnie limit to kilka zapytań na miesiąc w planie Plus (plan Pro oferuje większy pakiet).
Dostępność: Udostępniony dla użytkowników ChatGPT Plus i ChatGPT Pro poprzez selektor modeli (web, mobile, desktop). Wymaga najnowszej wersji aplikacji – obecnie stanowi opcję „Preview”. Dla klientów biznesowych dostęp do GPT-4.5 jest możliwy w ramach API, ale tylko przy wysokim poziomie subskrypcji i akceptacji wysokich kosztów. Ten model nie jest dostępny w planie darmowym. W dokumentacji API GPT-4.5 figuruje jako model preview wymagający oddzielnego klucza/zgody.
Specjalizacje: Maksymalna inteligencja i kontekst. GPT-4.5 bije inne modele pod względem wielkości kontekstu – obsługuje aż 128k tokenów kontekstu wejściowego, co odpowiada mniej więcej 100 tysiącom słów (ponad 150 stron tekstu!). Oznacza to, że potrafi jednorazowo przeanalizować ogromne zbiory danych, duże raporty czy książki. Generacja wyjściowa jest ograniczona do ~16k tokenów na jedną odpowiedź, co i tak pozwala mu tworzyć bardzo obszerne opracowania. Model ten został przeszkolony na wielu językach (co najmniej 15 języków, w testach MMLU pokonał GPT-4o we wszystkich). GPT-4.5 dysponuje najświeższą wiedzą – jego trening objął późniejsze dane (prawdopodobnie do końca 2024 roku), a dodatkowo wspiera on narzędzia (potrafi korzystać z wyszukiwarki, generować kod, interpretować obrazki, itp. na poziomie wyższym niż poprzednicy). Można go używać do najbardziej złożonych zadań: zaawansowane projekty badawcze, kompleksowe planowanie strategii, wielojęzyczna analiza tekstów, skomplikowane zagadki logiczne. Tam, gdzie inne modele zaczynają się gubić lub upraszczać – GPT-4.5 nadal daje radę rozłożyć problem na czynniki pierwsze i dostarczyć wyczerpującą odpowiedź.
Ograniczenia: Bardzo wysokie wymagania i ograniczona dostępność. Ze względu na koszty i obciążenie, GPT-4.5 jest limitowany – przeciętny użytkownik Plus nie skorzysta z niego do codziennego czatowania. To raczej narzędzie do konkretnych, ważnych zadań, gdzie uzasadnione jest zużycie znacznych zasobów. Model może też odpowiadać wolniej (analiza 200 stron tekstu zajmie mu więcej czasu niż modele czytające 2 strony). Dodatkowo, nie wszędzie jego przewaga jest potrzebna – np. do prostych rozmów użycie GPT-4.5 byłoby „strzelaniem z armaty do wróbla”. Z punktu widzenia SEO czy generowania treści marketingowych, GPT-4o często wystarczy, bo GPT-4.5 ma tendencję do przeintelektualizowania odpowiedzi (udziela bardzo rozbudowanych wywodów tam, gdzie czasem lepsza jest zwięzłość). Wreszcie, trzeba pamiętać, że to model preview – może podlegać zmianom, a jego ewentualne błędy czy stronniczość nie są jeszcze w pełni zbadane. Podsumowując, GPT-4.5 to potężne narzędzie do zadań specjalnych, ale z uwagi na koszty i limity – używane z rozwagą.

Modele OpenAI serii „o” – nastawione na rozumowanie

Poza rodziną GPT-4, OpenAI wprowadziło nową linię modeli oznaczanych literą „o” (od OpenAI lub objective reasoning). Są to modele zaprojektowane z myślą o rozumowaniu, logice i wydajności. W 2025 roku kluczowe modele tej serii to OpenAI o1, oraz jego mniejsze odmiany o1-mini, a także o3-mini wraz z trybem o3-mini-high. (Nazwa „mini” wskazuje na mniejszy rozmiar modelu, natomiast cyfra oznacza kolejną generację/wersję w tej rodzinie).

Poniżej skupimy się na modelach dostępnych dla użytkowników ChatGPT: o1, o3-mini i o3-mini-high. (Model o1-mini również istnieje, ale został w dużej mierze zastąpiony przez o3-mini i nie jest bezpośrednio wybierany w czacie przez użytkowników Plus).

OpenAI o1 – duży model reasoningowy

OpenAI o1 to flagowy model „rozumujący” OpenAI, uruchomiony w wersji preview jesienią 2024. Stanowi on alternatywę dla GPT-4o w zadaniach wymagających głębokiej analizy i logicznego myślenia. Cechuje go podejście nastawione na konsensus i wnioskowanie – potrafi „myśleć na głos” (wewnętrznie), aby lepiej rozwiązywać skomplikowane problemy. O1 uchodzi za model o najszerszej wiedzy ogólnej i zdolności dedukcji w ofercie (poza GPT-4.5).

Koszt: (API) około $0,005 / $0,015 za 1000 tokenów (wejście/wyjście). O1 jest tańszy od GPT-4 (o ok. 50% na token wejściowy), ale nie tak tani jak GPT-4o – wynika to z większych rozmiarów i mocy obliczeniowej. W przeliczeniu, 1 milion tokenów wyjściowych kosztuje ok. $15 (podczas gdy GPT-4o to $10, a GPT-4.5 aż $150). Dla użytkowników ChatGPT Plus koszt jest ukryty w abonamencie, ale model jest udostępniany z ograniczeniami ilościowymi.
Dostępność: Dostępny dla posiadaczy ChatGPT Plus, Team, Enterprise – po wybraniu w menu jako OpenAI o1. W ChatGPT Plus obowiązuje limit 50 wiadomości na tydzień dla modelu o1 (w momencie wprowadzenia), ze względu na obciążenie. Użytkownicy ChatGPT Pro (droższy plan dla zaawansowanych) mają niemal nieograniczony dostęp do o1. W API model o1-preview i o1-mini jest udostępniany deweloperom z wysokimi limitami (Tier 3+). Warto dodać, że o1 w ChatGPT nie ma dostępu do pewnych funkcji – nie obsługuje przeglądarki, wtyczek, trybu Advanced Data Analysis, obrazów ani głosu (to świadomy zabieg: o1 skupia się czysto na tekście i rozumowaniu). Jeśli potrzebujemy tych narzędzi, trzeba przełączyć z powrotem na GPT-4o.
Specjalizacje: Zaawansowane zadania problemowe i analityczne. O1 został zoptymalizowany pod kątem trudnych wyzwań: skomplikowane obliczenia krok po kroku, rozwiązywanie złożonych zagadek, tworzenie logicznych argumentacji, analiza przypadków naukowych czy prawniczych. W testach wypada świetnie w matematyce, programowaniu i naukach ścisłych, często dorównując GPT-4 (a nierzadko go przewyższając w precyzji odpowiedzi). Posiada kontekst aż 128k tokenów (na API; w ChatGPT efektywnie używa do 32k), co pozwala mu uwzględniać bardzo długie instrukcje i dane. Model ten stara się udzielać jasnych, krok po kroku wyjaśnień – w odpowiedziach często wyczujemy uporządkowane myślenie. Doskonale sprawdza się też w kodowaniu na wysokim poziomie złożoności (np. generowanie rozbudowanych fragmentów kodu, analiza algorytmów) – choć ciekawostka: w niektórych zadaniach programistycznych mniejszy o1-mini bywa szybszy i skuteczniejszy, gdyż o1 czasem „przedobrza” analizując problem zbyt szczegółowo.
Ograniczenia: Brak wsparcia narzędzi i mniejszy „kreatywny polot”. O1 nie korzysta z przeglądarki ani własnej pamięci długotrwałej – polega wyłącznie na tym, co ma w kontekście wiadomości. Nie wygeneruje więc najświeższych informacji ze świata (jego wiedza kończy się na ok. październiku 2023). Przy próbie użycia np. komendy do załadowania pliku – o1 odmówi, bo te funkcje są niedostępne. W porównaniu do GPT-4o, model o1 może wydawać się mniej twórczy w luźnych tematach – został stworzony do rzeczowości, więc np. w pisaniu humorystycznego opowiadania GPT-4o wypadnie lepiej (o1 może być zbyt poważny). Jego odpowiedzi są też zwykle krótsze i bardziej zwięzłe – to zaleta w analityce, ale czasem użytkownik oczekuje bardziej „ludzkiego” rozwinięcia tematu. No i oczywiście, limit 50 wiadomości tygodniowo na Plus wymaga oszczędnego korzystania – o ile do debugowania programu czy rozwiązania paru zadań to wystarczy, o tyle do prowadzenia codziennej długiej rozmowy z AI – już nie. Mimo tych ograniczeń, o1 jest bezkonkurencyjny w swojej niszy: gdy potrzebujemy pewności rozumowania i maksymalnej logiki, sięgamy po ten model.

OpenAI o3-mini – szybki model rozumujący do codziennych zadań (Reasoning)

OpenAI o3-mini to następca o1-mini, zaprezentowany w grudniu 2024 jako pierwszy „mały” model nastawiony na rozumowanie. Łączy on szybkość i niski koszt z zaskakująco silnymi umiejętnościami w zadaniach technicznych. Można powiedzieć, że o3-mini to odpowiedź OpenAI na potrzebę modelu „pomiędzy” GPT-3.5 a GPT-4 – znacznie mądrzejszy niż GPT-3.5, ale lżejszy i tańszy w użyciu niż pełne GPT-4. W ChatGPT model ten bywa określany trybem „Reason”, a jego opis to „szybkie zaawansowane rozumowanie”.

Koszt: (API) niski – rzędu $0,00015 / $0,0006 za 1000 tokenów (wejście/wyjście). Innymi słowy, 1000 tokenów wygenerowanej odpowiedzi kosztuje około 0,06 centa (!). Te wartości oznaczają, że o3-mini jest niezwykle opłacalny – kosztuje kilkakrotnie mniej niż nawet GPT-3.5 Turbo. W praktyce większość zapytań to groszowe ułamki. Dzięki temu model ten jest świetny do aplikacji masowo przetwarzających dane (gdzie liczy się każdy dolar).
Dostępność: Dostępny dla wszystkich planów, w tym ChatGPT Free – to ważna zmiana, bo po raz pierwszy model z rodziny „o” trafił do bezpłatnej wersji ChatGPT (free user może go użyć wybierając tryb “Reason” przy pisaniu wiadomości). Użytkownicy Plus, Team mają o3-mini jako następcę o1-mini, z wysokimi limitami: aż 150 wiadomości dziennie (Plus) dla tego modelu, co pozwala korzystać z niego praktycznie bez obaw o wyczerpanie. Istnieje też wariant o3-mini-high (omówiony poniżej) dla płacących użytkowników, który oferuje wyższą „inteligencję” kosztem prędkości. API: model o3-mini jest dostępny szeroko dla deweloperów (często bez potrzeby specjalnych wniosków, bo to model mały), co umożliwia integrację w wielu narzędziach.
Specjalizacje: Zadania techniczne, kod i szybkie wnioskowanie. O3-mini został szczególnie dostrojony do STEM (Science, Technology, Engineering, Math). Świetnie radzi sobie z programowaniem – generuje kod, znajduje błędy, tłumaczy działanie algorytmów. W matematyce i logice potrafi rozwiązać złożone zadania z dużo mniejszą ilością błędów niż GPT-3.5. Dzięki profilowaniu reasoningowemu, o3-mini stara się unikać halucynacji: jeśli czegoś nie wie, częściej się do tego przyzna zamiast zmyślać. Ma spory kontekst (128k tokenów) jak na lekki model, co oznacza, że można mu dostarczyć całkiem duży zbiór informacji do przeanalizowania. W ChatGPT domyślnie działa na tzw. medium reasoning effort – balansując między dokładnością a szybkością. W testach wewnętrznych o3-mini osiąga porównywalne wyniki do o1 w wielu trudnych zadaniach, ale dostarcza odpowiedzi znacznie szybciej.
Ograniczenia: Mniejsza ogólna wiedza i brak „myślenia na najwyższych obrotach”. O3-mini jest wężej wyspecjalizowany – zoptymalizowano go pod zadania techniczne, przez co w pytaniach ogólnokulturowych czy bardzo otwartych (np. porady życiowe, wymyślanie fabuły) może spisywać się nie lepiej niż GPT-3.5. Jego logika jest mocna przy umiarkowanym wysiłku – przy domyślnych ustawieniach rozumowania nie zawsze dorówna pełnemu o1, szczególnie w wieloetapowych dowodzeniach. Dlatego w sytuacjach, gdy liczy się maksymalna jakość, można przełączyć go w tryb high (kosztem czasu). Poza tym, podobnie jak o1, nie ma dostępu do przeglądarki czy pluginów – działa wyłącznie na podstawie dostarczonych informacji i swojej wbudowanej wiedzy (cutoff wiedzy to październik 2023). Podsumowując, o3-mini to idealny kompromis dla większości zadań – w 80% przypadków da świetny wynik błyskawicznie i tanio, ale pozostałe 20% (szczególnie wymagające kreatywności lub ekstremalnej precyzji) warto wtedy powierzyć któremuś z większych modeli.

OpenAI o3-mini-high – tryb wysokiej dokładności dla o3

OpenAI o3-mini-high nie jest odrębnym modelem w sensie architektury, lecz trybem działania modelu o3-mini z ustawionym wysokim nakładem rozumowania. W interfejsie ChatGPT Plus figuruje jako osobna pozycja, dzięki czemu użytkownik może explicite wybrać o3-mini-high do ważniejszych zapytań. Ten tryb sprawia, że model „myśli dłużej i intensywniej” nad odpowiedzią, poświęcając więcej kroków na analizę problemu, co przekłada się na wyższą jakość odpowiedzi – zbliżoną do o1 – przy nieco dłuższym czasie generowania.

Koszt: (API) taki jak o3-mini, choć w praktyce użycie trybu high może zużyć więcej tokenów (model generuje bardziej rozbudowaną odpowiedź). OpenAI nie nalicza wyższego kosztu za samą opcję high, płaci się za tokeny – czyli nadal około $0,0006 za 1000 wygenerowanych tokenów. Należy jednak pamiętać, że dłuższe odpowiedzi = więcej tokenów, więc koszt jednego zapytania w trybie high będzie minimalnie wyższy niż w medium. W ChatGPT Plus wybór trybu high nie wiąże się z dodatkowymi opłatami, a jedynie z ograniczeniem liczby wiadomości.
Dostępność: Dostępny dla płatnych planów (Plus, Pro, Enterprise). Użytkownicy Plus mają limit ok. 50 wiadomości dziennie w trybie o3-mini-high (oddzielny licznik od zwykłego o3-mini). W API można uzyskać efekt high reasoning ustawiając parametr “reasoning=high” przy wywołaniu o3-mini – nie ma osobnego endpointu. Użytkownicy darmowi nie mają dostępu do tego trybu (free używa tylko medium).
Specjalizacje: Trudniejsze wersje zadań dla o3-mini. Tryb high zaleca się w sytuacjach, gdy o3-mini (medium) nie dał rady udzielić poprawnej odpowiedzi lub potrzebujemy bardziej dopracowanej i pewnej odpowiedzi. Przykładowo: skomplikowane zadanie matematyczne konkursowe – o3-mini może popełnić błąd, ale o3-mini-high już rozwinie wszystkie kroki i dojdzie do właściwego wyniku. Podobnie przy generowaniu kodu – tryb high lepiej poradzi sobie z bardzo złożonym projektem wymagającym planowania wielu modułów. Innym zastosowaniem jest codzienna praca – wiele osób używa o3-mini-high jako domyślnego modelu do wszystkiego, bo wciąż jest tańszy od o1, a oferuje bardzo dobrą jakość. W testach wskazuje się, że o3-mini-high to najlepszy wybór do zwykłego użytku: łączy balans wydajności i precyzji.
Ograniczenia: Wydajność. Tryb high jest wolniejszy – odpowiedź zajmuje więcej czasu (model wykonuje więcej obliczeń wewnętrznych). Przy pojedynczych pytaniach różnica jest sekundowa, ale przy dużej liczbie zapytań może się sumować. Ponadto wciąż jest to „tylko” o3-mini – ma mniejszą bazę wiedzy niż o1 czy GPT-4o, więc jeśli pytanie wykracza poza jego horyzont (np. bardzo niszowy fakt z literatury), to tryb high nie pomoże – model i tak nie będzie tego wiedział. Trzeba również pilnować limitu wiadomości (50/dzień na Plus) – intensywne korzystanie z o3-mini-high może szybko go wyczerpać. Ogólnie jednak, o3-mini-high konkuruje skutecznie z większymi modelami przy ułamku ich kosztu, więc jego ograniczenia są stosunkowo niewielkie w zestawieniu z zaletami.

Tabela porównawcza modeli ChatGPT (2025)

Dla lepszego oglądu, poniżej zamieszczamy zestawienie kluczowych parametrów wszystkich omawianych modeli. Porównanie obejmuje koszty, dostępność oraz główne mocne strony i ograniczenia każdego z nich:

Model	Koszt (USD za 1K tokenów)	Dostępność	Specjalizacje	Ograniczenia
GPT-4.5	$0.075 / $0.15	Podgląd badawczy (ChatGPT Pro, częściowo Plus)	Największy, najbardziej zaawansowany model (128k kontekstu); świetny w kreatywnych zadaniach i planowaniu	Niezwykle drogi i w fazie testów (ograniczony dostęp); nieoptymalny do obliczeniowych zadań
GPT-4o	$0.0025 / $0.01	Plan Plus/Pro ChatGPT; API	Wszechstronny model o wysokiej inteligencji do złożonych zadań; 128k kontekstu, obsługa trybu multimodalnego (tekst + obraz)	Wymaga subskrypcji; w najbardziej złożonych problemach ustępuje modelowi o1
GPT-4o Mini	$0.00015 / $0.0006	Plan Plus/Pro (opcjonalny model); API	Uproszczona, szybsza wersja GPT-4o do prostych zapytań; minimalny koszt i błyskawiczne odpowiedzi	Niższa dokładność; podatny na drobne błędy przy złożonych poleceniach; nie nadaje się do bardzo wymagających problemów
GPT-4o z zadaniami	$0.0025 / $0.01	Beta (Plus, Pro, Team)	GPT-4o z funkcją harmonogramu zadań; potrafi planować i automatycznie wykonywać zadania (np. przypomnienia, codzienne podsumowania)	Funkcja beta (tylko dla płatnych planów); maks. 10 zaplanowanych zadań, ograniczona do przypomnień tekstowych
GPT-4 (legacy)	$0.03 / $0.06	Plan Plus/Pro (model “Legacy GPT-4”)	Pierwotna wersja GPT-4; solidne rozumowanie i kreatywność na danych do 2021, jednak tylko 8k kontekstu	Nie zna nowych danych po 2021; brak ulepszeń nowszych modeli (np. wizji)
OpenAI o1	$0.015 / $0.06	Plus (limitowany) / Pro (pełny); API	Zaawansowany model z „łańcuchem myślenia”; świetny w trudnych zadaniach STEM; obsługuje narzędzia, kontekst 200k	Wolniejszy i droższy; zbędny do prostych zadań; pełna moc głównie dla użytkowników Pro
OpenAI o3-mini	$0.0011 / $0.0044	Publicznie dostępny (ChatGPT, API)	Lekki model nastawiony na szybkość; dobry w kodowaniu i naukach ścisłych; kontekst 200k	Mniej dokładny od większych modeli; tryb wysokiego wysiłku tylko dla płatnych
OpenAI o3-mini-high	$0.0011 / $0.0044	Tylko dla płatnych (Plus/Pro)	Wariant o3-mini z większym wysiłkiem rozumowania; bardzo precyzyjny i nadal szybki	Ustępuje modelowi o1 w najtrudniejszych problemach; wymaga płatnego planu

Podsumowanie – który model ChatGPT wybrać?

W 2025 roku wybór modelu ChatGPT zależy od konkretnego zastosowania oraz balansu między kosztami, szybkością i jakością, jakiego oczekujemy. Poniżej kilka rekomendacji, który model sprawdzi się najlepiej w danej roli:

Tworzenie treści SEO, blogi, marketing: Postaw na GPT-4o. Zapewnia on wysoką jakość tekstu, poprawność merytoryczną i ładną strukturę wypowiedzi. Wygeneruje rozbudowane, płynne artykuły i opisy. Jeśli zależy Ci na szybszym otrzymaniu wyniku i niższym koszcie (przy nieco mniejszej kreatywności), możesz spróbować GPT-4o Mini – do wielu prostszych tekstów reklamowych jego odpowiedzi będą wystarczające, a dostaniesz je szybciej. GPT-4.5 raczej nie jest potrzebny dla contentu SEO – chyba że tworzysz ogromne, eksperckie opracowanie i musisz przeanalizować setki stron źródeł (wtedy jego 128k kontekstu może pomóc). Na co dzień jednak GPT-4.5 byłby za drogi do generowania treści marketingowych hurtowo.
Programowanie i zadania techniczne: Tutaj prym wiodą modele serii o. Do codziennego kodowania, debugowania, pisania funkcji i testów idealny będzie o3-mini (szybko udzieli wskazówek, podpowie poprawki, a błąd w składni wyłapie praktycznie od razu). Gdy utkniesz z trudniejszym problemem algorytmicznym, przełącz na o3-mini-high – wysoki wysiłek rozumowania pomoże znaleźć bardziej wyrafinowane rozwiązanie. Model GPT-4o również świetnie radzi sobie z kodem (i zna kontekst całego projektu lepiej, bo może przyjąć więcej kodu naraz niż o3-mini w czacie), ale jest wolniejszy – możesz go użyć do wygenerowania większego fragmentu aplikacji lub analizy złożonego błędu. OpenAI o1 bywa przydatny do naprawdę ciężkich przypadków (np. optymalizacja skomplikowanego algorytmu, gdzie trzeba rozważyć wiele opcji logicznych – o1 myśli najgłębiej). Natomiast GPT-4.5 w programowaniu raczej ustępuje pola tańszym alternatywom: jego przewaga ujawnia się dopiero przy projektach tak dużych, że wymagają załadowania ogromnej ilości kodu i dokumentacji jednocześnie.
Zadania logiczne, analityczne, naukowe: Jeśli potrzebujesz rozwiązania problemu krok po kroku, dowodu matematycznego, analizy danych – zacznij od OpenAI o1. To model nastawiony na logikę i poprawność – idealny do rozwiązywania zadań, gdzie liczy się brak błędów w rozumowaniu. Jeżeli jednak masz limit wiadomości (np. wykorzystałeś o1 w tym tygodniu), o3-mini-high będzie następną najlepszą opcją – poradzi sobie z wieloma problemami, choć czasem może wymagać dodatkowego dopytania. GPT-4o również jest kompetentny w tej dziedzinie, ale zdarza mu się udzielić odpowiedzi bardziej „eseistycznej” niż konkretnej (lubi dużo tłumaczyć). GPT-4.5 natomiast przoduje, gdy problem jest naprawdę złożony i wymaga olbrzymiego kontekstu – np. analiza wyników wielu badań naukowych jednocześnie czy wyjaśnienie skomplikowanego zagadnienia naukowego z odniesieniem do różnych dziedzin. W większości przypadków jednak, do pojedynczego zadania logicznego GPT-4.5 nie będzie potrzebny – o1 da radę równie dobrze znacznie taniej.
Chatboty i asystenci konwersacyjni (dla obsługi klientów, wsparcia użytkowników itp.): Kluczowe jest tu szybkie tempo odpowiedzi i niski koszt, przy akceptowalnej jakości. Idealnym kandydatem jest GPT-4o Mini lub o3-mini. Oba są szybkie i tanie, a ich jakość w typowych pytaniach użytkowników (FAQ, pomoc techniczna) jest bardzo dobra. O3-mini ma tę zaletę, że został zaprojektowany, by unikać halucynacji – ważne, gdy chatbot ma udzielać faktów (np. o statusie zamówienia czy specyfikacji produktu). GPT-4o Mini z kolei może sprawniej przetwarzać kontekst emocjonalny wypowiedzi klienta (bo pochodzi z modelu trenującego się też na czacie ogólnym). Jeśli chatbot ma prowadzić bardziej skomplikowane dialogi lub negocjacje, warto rozważyć GPT-4o, ale należy pamiętać o wyższym koszcie. Modelu GPT-4.5 do zwykłego chatbota raczej się nie używa – byłby zbyt drogi, no i niepotrzebny do prostych konwersacji.
Automatyzacja, integracje, zadania cykliczne: Jeżeli Twoim celem jest zlecenie AI pewnych czynności według harmonogramu (np. generowanie raportu co tydzień, podsumowanie maili co rano) – skorzystaj z GPT-4o z zaplanowanymi zadaniami. Ta funkcja pozwoli Ci używać ChatGPT jak asystenta, który sam wykona zadanie o wyznaczonej porze. Upewnij się tylko, że zadanie jest jasno sformułowane i nie wymaga interwencji zewnętrznych systemów. Do automatyzacji w ramach własnej aplikacji (poza ChatGPT) lepiej nada się po prostu połączenie API i np. o3-mini – jego niski koszt i wysoka dostępność sprawią, że Twoja aplikacja AI może działać 24/7 na wielu żądaniach jednocześnie, bez rujnowania budżetu.

Podsumowanie

Na zakończenie warto podkreślić: GPT-4o vs GPT-4.5 – czym się kierować? GPT-4.5 to technologiczna ciekawostka i narzędzie do zadań specjalnych. W zdecydowanej większości zastosowań biznesowych i projektów w 2025 roku GPT-4o pozostaje „złotym środkiem” – oferuje świetną jakość przy rozsądnym koszcie. Wraz z dodatkowymi modelami (o1, o3-mini) mamy możliwość dostosowania AI dokładnie do naszych potrzeb.

Dlatego przed wyborem modelu zawsze zadaj sobie pytanie: czy potrzebuję maksymalnej możliwej mocy, czy wystarczy mi coś lżejszego?. Dzięki zróżnicowaniu ChatGPT możemy dobrać AI niczym narzędzie z warsztatu – czasem użyjesz precyzyjnego, ciężkiego młota (GPT-4.5), ale częściej wystarczy zwinny śrubokręt (o3-mini) lub uniwersalna wiertarko-wkrętarka (GPT-4o). Powodzenia w korzystaniu z odpowiedniego modelu do odpowiedniego zadania!

Modele ChatGPT – porównanie GPT-4.5, GPT-4o, o3‑mini i innych [2025]