O3 Deep Research custa 5x mais que o o3 — e a conta não para no token
OpenAI empurrou busca web obrigatória para dentro do modelo e multiplicou o preço da saída. Faz sentido para quem?
O o3 da OpenAI é o modelo mais inteligente do catálogo hoje — índice 31,1, pela medição atual. Sai por US$ 8 por milhão de tokens de saída. O o3 Deep Research, lançado há oito dias, é o mesmo o3 com uma busca web obrigatória colada atrás. E custa US$ 40 por milhão de saída. Cinco vezes mais.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Identificador | openai/o3-deep-research |
| Criador | openai |
| Preço de entrada | US$ 10.00 / M tokens |
| Preço de saída | US$ 40.00 / M tokens |
| Janela de contexto | 200k |
| Modalidade | text+image+file->text |
| Leitura de cache | US$ 2.50 / M (75% de desconto) |
O pulo do gato que ninguém pediu
Releases de "deep research" costumam prometer que o modelo lê fontes, cruza dados e entrega relatório com citações. O o3 Deep Research faz isso. O detalhe sujo está na primeira linha da descrição oficial: "This model always uses the 'web_search' tool which adds additional cost."
"Adicional" é a palavra que merece destaque. O catálogo da OpenAI lista US$ 10 por milhão de entrada e US$ 40 por milhão de saída — mas não publica quanto custa cada chamada de busca web. Você só descobre rodando e vendo a fatura.
A conta que ninguém mostra no release
Para uma tarefa de pesquisa típica — 50 mil tokens de entrada (artigos, PDFs, contexto) e 10 mil tokens de saída (o relatório) — o custo base fica em:
- Entrada: 50 mil × US$ 10/M = US$ 0,50
- Saída: 10 mil × US$ 40/M = US$ 0,40
- Subtotal visível: US$ 0,90
Some a isso o custo da busca web, que não está tabelado. E some iterações: o modelo não entrega o relatório de primeira. Ele pesquisa, lê, re-pesquisa, reescreve. Cada ciclo custa entrada, saída e busca. Uma sessão séria pode passar de US$ 5 antes de você ver uma linha útil.
Se você não precisa de busca ao vivo, o o3 puro sai por US$ 8/M de saída — um quinto do preço, sem a camada de busca.
Para quem resolve — e para quem é tiro na água
Vale a pena se você precisa de relatório com fontes citadas, atualizado em tempo real, e está disposto a pagar pela comodidade de não montar o pipeline. Analista de due diligence, pesquisador montando briefing, jornalista com prazo curto — esse é o público.
Não vale se você tem corpus próprio (documentos internos, base de clientes, papers internos). Aí o o3 comum resolve, ou um modelo menor com RAG bem montado, por uma fração do custo. Também não vale para responder pergunta factual simples — o overhead da busca web é desperdício puro.
E um aviso: o catálogo não publicou índice de inteligência, coding ou agentic para o o3 Deep Research. Não tem benchmark público para comparar com o o3 comum além do preço. Você está comprando no escuro técnico.
O tabuleiro hoje
| Modelo | Inteligência | Saída US$/M |
|---|---|---|
| o3 | 31.1 | 8 |
| Claude Haiku 4.5 | 29.9 | 5 |
| gpt-oss-120b | 24.1 | 0.17 |
| Qwen3 Next 80B A3B Thinking | 16.9 | 1.2 |
| gpt-oss-20b | 15.2 | 0.13 |
O o3 lidera o ranking de inteligência do catálogo, seguido do Claude Haiku 4.5 (29,9) e do gpt-oss-120b (24,1). O Haiku 4.5 sai por US$ 5/M de saída — oito vezes mais barato que o Deep Research, com IQ quase tão alto. Se a tarefa é raciocínio sem busca web, ele é o concorrente a olhar de perto.
Em oito dias desde o lançamento, mais 31 modelos entraram no catálogo — que já passa de 260 modelos de 40 criadores. O mercado não esperou a OpenAI para oferecer pesquisa profunda; o diferencial aqui é a integração nativa, não a qualidade bruta.
O que fazer na segunda-feira
Antes de plugar o o3 Deep Research no pipeline, rode três testes com o o3 puro e o Claude Haiku 4.5. Compare qualidade do resultado e custo total — incluindo as buscas que você não controlou. Se a diferença de qualidade não pagar o prêmio, volte para o modelo base.
E peça à OpenAI o custo da web_search por chamada. Enquanto não publicar, você está assinando contrato sem linha de assinatura.
Só vale se você precisa de busca web ao vivo com fontes citadas e aceita pagar o prêmio; para qualquer outro caso, o o3 puro ou o Claude Haiku 4.5 entregam 80% do resultado por uma fração do custo.
Perguntas frequentes
O que é o o3 Deep Research?
É uma variante do o3 da OpenAI com a ferramenta de busca web ativada por padrão, voltada para tarefas de pesquisa multi-etapa com fontes citadas. Lançado em 10 de outubro de 2025, oito dias antes desta análise.
Quanto custa o o3 Deep Research pela API?
US$ 10 por milhão de tokens de entrada, US$ 40 por milhão de saída e US$ 2,50 por milhão em cache. A esse valor se soma o custo da busca web, que a OpenAI não publica tabelado.
Quando NÃO vale a pena usar o o3 Deep Research?
Quando você tem corpus próprio (RAG resolve mais barato), quando a tarefa é factual simples, ou quando o orçamento é sensível — nesses casos, o o3 puro ou o Claude Haiku 4.5 cobrem a maioria dos cenários por um quinto a um oitavo do preço.