Laatste update: Maart 2025

OpenAI's O1 en O3-mini zijn geavanceerde "reasoning" modellen die verschillen van de basis GPT-4 (oftewel GPT-4o) in hoe ze prompts verwerken en antwoorden produceren. Deze nieuwe AI-modellen zijn speciaal gemaakt om beter na te denken en werken heel anders dan GPT-4o als het gaat om het verwerken van vragen en het oplossen van ingewikkelde problemen. Terwijl GPT-4o goed is in snelheid en alledaagse taken, zijn O1 en O3-mini juist sterk in "reasoning" taken waarbij meerdere denkstappen nodig zijn.

In deze blogpost vergelijken we deze modellen met GPT-4o en kijken we hoe hun verbeterde reasoning vermogen bedrijven kan helpen hun AI-toepassingen beter te maken. We bespreken de sterke punten van O1 en O3-mini, zoals hun grotere geheugen en betere nauwkeurigheid, en geven praktische tips om het juiste model te kiezen voor jouw bedrijfsbehoeften.

Verschillen tussen O1/O3-mini en GPT-4o

Ingebouwde reasoning vs. geprompt reasoning

Waar GPT-4o expliciete instructies nodig heeft zoals "Laten we stap voor stap denken", hebben O1-modellen dit al ingebouwd. Dit "chain-of-thought reasoning" betekent dat O1-modellen vanzelf stapsgewijs redeneren zonder extra aanwijzingen. Reasoning is eigenlijk het vermogen van AI-modellen om logisch te beredeneren zodat ze systematisch informatie kunnen analyseren, verbanden kunnen leggen en tot onderbouwde conclusies kunnen komen. O1-modellen analyseren problemen automatisch diepgaand met dit ingebouwde reasoning-vermogen, terwijl GPT-4o dit niet standaard doet.

💡 Tip: Met O1/O3 kun je het probleem direct presenteren zonder extra instructies voor reasoning stappen. Dit bespaart kostbare prompt ruimte die je kunt gebruiken voor andere belangrijke context.

Behoefte aan externe informatie

GPT-4o beschikt over een indrukwekkend brede kennisbasis en heeft in bepaalde implementaties toegang tot tools zoals browsen (internet), plugins (extensies) en vision (foto's en beelden). Dit maakt het model tot een echte alleskunner die weinig externe informatie nodig heeft. De O1-modellen daarentegen zijn als gespecialiseerde experts: uitzonderlijk sterk in reasoning taken, maar met een nauwere kennisbasis buiten hun trainingsfocus. O1-preview blonk bijvoorbeeld uit in reasoning taken, maar kon geen vragen over zichzelf beantwoorden vanwege een beperkte kenniscontext.

Wat betekent dit voor jouw bedrijf?

Bij het gebruik van O1/O3-mini moet je belangrijke achtergrondinformatie of context in de prompt opnemen als de taak buiten de algemene kennis valt. Neem niet aan dat het model nichefeiten kent die specifiek zijn voor jouw branche. Waar GPT-4o mogelijk al bekend is met een juridisch precedent of obscuur detail, vereist O1 dat jij die tekst of gegevens expliciet verstrekt. Dit geeft je echter ook meer controle over welke informatie het model gebruikt!

Praktijkvoorbeeld: Bij MSTR hielpen we een financiële instelling die overstapte van GPT-4o naar O1. Hoewel GPT-4o probleemloos financiële wetgeving kon citeren, moesten we bij O1 relevante wetteksten en regelgeving opnemen in de prompt voor dezelfde taak. Het resultaat was echter een veel gerichtere analyse die uitsluitend de relevante bepalingen gebruikte, zonder afleiding door irrelevante jurisprudentie.

Context window

De reasoning modellen worden geleverd met contextwindow tot 128k tokens voor O1 en maar liefst 200k tokens voor O3-mini (met tot 100k tokens output), wat de contextlengte van GPT-4o aanzienlijk overtreft. Deze gigantische contextwindow zijn een game-changer voor bedrijven die werken met omvangrijke datasets of documenten. Je kunt nu complete dossierbestanden, technische specificaties of uitgebreide datasets direct in O1/O3 invoeren voor analyse, zonder ze op te splitsen.

💡 Tip: Voor effectieve prompt engineering met deze grote contextwindow:

• Structureer je input met duidelijke secties en kopjes (markdown text is hierin industry standaard)

• Gebruik opsommingstekens voor belangrijke punten

• Help het model navigeren door grote hoeveelheden informatie met duidelijke referenties

Zowel GPT-4o als O1 kunnen lange prompts verwerken, maar de verhoogde capaciteit van O1/O3 betekent dat je in één keer meer gedetailleerde context kunt opnemen. Dit is handig bij complexe analyses waar verschillende informatiebronnen tegelijk moeten worden beoordeeld.

Reasoning vermogen

Diepte van reasoning

O1 en O3-mini nemen letterlijk meer tijd om na te denken voordat ze antwoorden. Dit methodische, meervoudige reasoning resulteert in opvallend nauwkeurigere oplossingen bij complexe taken. Deze modellen voeren intern chain-of-thought reasoning uit en controleren zelfs hun eigen werk. GPT-4o is ook krachtig, maar geeft antwoorden directer. Zonder expliciete prompting analyseert GPT-4o mogelijk niet zo volledig, wat kan leiden tot fouten in zeer complexe gevallen die O1 wel zou opmerken.

Visualisatie van het reasoningsproces:

GPT-4o proces: Vraag → [Snelle verwerking] → Antwoord

O1/O3 reasoning-proces: Vraag → [Interne stap 1] → [Interne stap 2] → [Zelfverificatie] → [Interne stap 3] → Antwoord

Complexe vs. eenvoudige taken: wanneer gebruik je welk model?

O1-serie modellen blinken echt uit bij problemen die veel denkstappen vereisen. Op taken met vijf of meer reasoning stappen presteren ze aanzienlijk beter (16%+ hogere nauwkeurigheid!) dan GPT-4o.

💡 Tip: Let op: deze diepgaande analyse heeft ook een keerzijde. Bij eenvoudige vragen kan O1 gaan "overdenken".

Respons kenmerken en output optimalisatie

Detail en uitgebreidheid

Door intensieve reasoningproces produceren O1 en O3-mini vaak gedetailleerde, gestructureerde antwoorden op complexe vragen. Ze splitsen bijvoorbeeld een wiskundige oplossing in meerdere stappen op of geven een onderbouwing voor elk onderdeel van een strategieplan.

GPT-4o geeft standaard vaak een beknopter antwoord of een samenvatting op hoofdlijnen, tenzij specifiek gevraagd wordt om uit te weiden.

Voor jouw prompts betekent dit:

• Met O1: Wil je beknoptheid? Vraag er expliciet om, anders kan het uitgebreid worden.

• Met GPT-4o: Wil je een stapsgewijze uitleg? Vraag erom, anders krijg je mogelijk een samenvatting.

Voorbeeld instructie voor beknoptheid bij O1:
"Analyseer deze bouwverordening en geef een samenvatting van maximaal één alinea over de belangrijkste compliance-eisen."

Nauwkeurigheid en zelfcontrole: hoe betrouwbaar is het antwoord?

O1 is merkbaar beter in het opmerken van eigen fouten tijdens het genereren van antwoorden, wat leidt tot verbeterde feitelijke nauwkeurigheid. GPT-4o is over het algemeen nauwkeurig, maar kan soms zelfverzekerd onjuiste informatie presenteren als het niet de juiste begeleiding krijgt. De architectuur van O1 vermindert dit risico door details te verifiëren tijdens het "denkproces".

Snelheid en processing tijd

O1-modellen nemen meer tijd voor hun analyses, wat logisch is gezien hun diepgaande reasoningproces. GPT-4o reageert doorgaans sneller op typische vragen, wat handig is voor real-time interacties waarbij directe antwoorden gewenst zijn. De nieuwkomer O3-mini biedt een interessante middenweg: een sneller reasoningmodel met lagere latentie.

Respons vergelijking in seconden (gemiddelde tijden gebaseerd op benchmarks):

Zo haal je het maximale uit O1/O3 en GPT-4o

Hoe communiceer je effectief met deze krachtige AI-modellen? Het effectief aansturen van O1/O3-mini vergt een andere aanpak dan bij GPT-4o. Hier zijn de slimste prompt engineering strategieën om de beste resultaten te behalen.

Krachtige beknoptheid: minder is meer!

Bij traditionele AI-modellen voeg je vaak veel context en voorbeelden toe. Met O1 en O3 werkt het precies andersom. Deze reasoningmodellen presteren optimaal met heldere, directe prompts zonder overbodige tekst. Vermijd complexe instructies of herhalingen. De modellen voeren al intensieve interne reasonings uit, overdreven instructies kunnen hun denkproces juist verstoren. Begin bij complexe taken met een zero-shot prompt (alleen de taakbeschrijving) en voeg alleen meer toe als dat echt nodig blijkt.

In plaats van dit: "In deze uitdagende puzzel wil ik dat je zorgvuldig elke stap doorloopt om tot de juiste oplossing te komen. Begin met een analyse van het probleem, denk dan logisch na over mogelijke oplossingen, en beredeneer stap voor stap wat het juiste antwoord is. Laten we het methodisch aanpakken..."

Doe eenvoudigweg dit: ""Los de volgende puzzel op: [puzzel details]. Leg je redenering uit."

Vermijd onnodige few-shot voorbeelden

Een verrassend inzicht: waar GPT-modellen vaak baat hebben bij few-shot voorbeelden (demonstraties in je prompt), geldt voor O1/O3-modellen het tegenovergestelde.

OpenAI's eigen richtlijn sluit hierbij aan:

• Gebruik zero-shot (geen voorbeelden) als standaard aanpak

• Voeg maximaal één voorbeeld toe als absoluut noodzakelijk

• Houd eventuele voorbeelden zeer relevant en eenvoudig

💡 Tip: Soms is het effectiever om het gewenste format te beschrijven dan een voorbeeld te geven.

Systeeminstructie (system prompts)

Systeem-/ontwikkelaarsinstructies zijn perfect om de rol en het outputformaat te bepalen. O1 en O3-mini reageren uitstekend op duidelijke roldefinities:

• Definieer de rol: "Handel als een bouwkundig inspecteur die een pand beoordeelt" of "Werk als een financieel adviseur die vastgoedinvesteringen analyseert voor een gemeentelijk project"

• Specificeer het outputformaat: "Structureer je inspectierapport met secties voor constructie, installaties en veiligheid" of "Presenteer de juridische risico's in een overzichtelijke tabel met impactniveau en mitigatiemaatregelen"

• Stel duidelijke grenzen: "Beperk je analyse tot de milieueffecten volgens de huidige omgevingswet" of "Baseer je fiscale beoordeling alleen op de aangeleverde jaarcijfers zonder aannames over toekomstige marktontwikkelingen"

Focus op wat voor soort output je wilt, niet op hoe het model moet denken.

De unieke mogelijkheden van O3-mini

Voor O3-mini biedt OpenAI een extra, krachtige parameter: de "reasoning effort" (laag, middel, hoog). Bij MSTR gebruiken we deze instelling om de balans tussen snelheid en diepgang te optimaliseren:

• Hoog: Ideaal voor complexe analyses waar maximale diepgang cruciaal is.

• Middel: Geschikt voor de meeste zakelijke toepassingen met een goede balans tussen diepte en snelheid.

• Laag: Perfect voor snelle, beknopte antwoorden waar reactietijd prioriteit heeft.

Zonder directe toegang tot deze parameter kun je vergelijkbare effecten bereiken door je prompt aan te passen:

• Voor lage inspanning: "Geef een snel antwoord zonder diepe analyse"

• Voor hoge inspanning: "Neem alle noodzakelijke stappen om tot een correct antwoord te komen, zelfs als de uitleg lang is"

Bij onze maatwerk AI-oplossingen stemmen we deze parameters zorgvuldig af op de specifieke behoeften van onze klanten, zodat de output precies de juiste balans tussen diepgang en beknoptheid biedt.

Wanneer kies je voor welk AI-model?

De keuze tussen deze geavanceerde AI-modellen hangt af van jouw specifieke behoeften:

Kies voor O1/O3 wanneer je:

• Complexe reasoning taken moet uitvoeren zonder uitgebreide prompt engineering

• Werkt met zeer grote documenten of datasets (tot 200k tokens!)

• De volledige controle wilt over welke informatie het model gebruikt

• Diepgaande analyse nodig hebt van specifieke bedrijfsgegevens

• Maximale nauwkeurigheid bij complexe reasoning opgave prioriteert boven snelheid

Kies voor GPT-4o wanneer je:

• Een breder scala aan algemene taken wilt uitvoeren

• Profiteert van de grotere algemene kennisbasis

• Toegang hebt tot de visuele mogelijkheden en plugins

• Minder specifieke bedrijfsgegevens hoeft te verwerken

• Snelle responstijden belangrijker vindt dan maximale reasoning capaciteit

  
  

*Kostenoverwegingen zijn gebaseerd op prijzen ten tijde van publicatie en kunnen wijzigen.