Head-to-Head Model Comparison

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

GPT-4oProfile

Gemini 1.5 ProProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-4o

نموذج الصوت والكلام الطبيعي

نموذج GPT-4o من OpenAI مصمم خصيصاً لـتوليد الكلام البشري الطبيعي ومعالجة الصوت الفورية والنسخ الصوتي الدقيق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 105 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 41/100 (بتكلفة $2.5/$10 لكل مليون رمز).

Intelligence Index41 / 100

Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Google

Gemini 1.5 Pro

نموذج من الجيل الكلاسيكي

نموذج Gemini 1.5 Pro من Google مصمم خصيصاً لـالمحادثات المؤسسية وتلخيص النصوص ومعالجة المهام اللغوية الموثوقة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 2M وسرعة 65 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 46/100 (بتكلفة $1.25/$5 لكل مليون رمز).

Intelligence Index46 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

أهم الفروقات في لمحة

Gemini 1.5 Pro is 2.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 1.5 Pro has a larger context window (2M vs 128K tokens).
GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 65 tok/s.
GPT-4o leads on SWE-bench coding (38.8% vs 32.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	GPT-4o	Gemini 1.5 Pro
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	41	46
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$2.50 / 1M	$1.25 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$10.00 / 1M	$5.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$2.38 / 1M	$0.97 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	2M tokens~3,000 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	105 tok/s	65 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	38.8%	32.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	53.6%	58.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$1.25 / 1M	$0.31 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-4o

+6.3% SWE-bench lead

Cost

Gemini 1.5 Pro

2.1x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-4o

+62% faster generation

Context

Gemini 1.5 Pro

2M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-4oGemini 1.5 Pro

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

38.8%vs32.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

53.6%vs58.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

72.6%vs75.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1286ptsvs1290pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

4.1%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

18.5%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

27.3%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

43.9%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

29.7%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

58.2%vs89.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs65 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-4o0.41s

Gemini 1.5 Pro0.80s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-4o5.17s

Gemini 1.5 Pro8.49s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-4o Monthly API Bill

$14.63 / month

$2.5/1M in · $10/1M out

Gemini 1.5 Pro Monthly API Bill

$6.84 / month

$1.25/1M in · $5/1M out

Gemini 1.5 Pro saves approximately $7.79 / month (53%) under this workload.2.1x Savings

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
سرعة توليد عالية تبلغ 105 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 410 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $2.5/$10 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 2M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 58.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 65 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 800 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.25/$5 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-4o	Gemini 1.5 Pro
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.68	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-4o	Gemini 1.5 Pro
Official API Model ID (SDK)	gpt-4o	models/gemini-1-5-pro
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2024-05	2024-02
Knowledge Cutoff	October 2023	May 2024
Architecture	Omni-Multimodal Dense	Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Multimodal
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($2.5/1M in) across full 128K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision, audio	text, vision, audio, video
Output Modalities	text, audio	text

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4o or Gemini 1.5 Pro?

Gemini 1.5 Pro is more intelligent. It scores 46 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GPT-4o (مثالي لـتوليد الكلام البشري الطبيعي ومعالجة الصوت الفورية والنسخ الصوتي الدقيق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini 1.5 Pro (مثالي لـالمحادثات المؤسسية وتلخيص النصوص ومعالجة المهام اللغوية الموثوقة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini 1.5 Pro في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-4o سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini 1.5 Pro الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GPT-4o أم Gemini 1.5 Pro؟+

يتصدر Gemini 1.5 Pro في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GPT-4o وGemini 1.5 Pro؟+

يبلغ سعر GPT-4o نحو $2.50 / $10.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini 1.5 Pro نحو $1.25 / $5.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini 1.5 Pro الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GPT-4o سياقًا بحجم 128K رمز مقابل 2M رمز لنموذج Gemini 1.5 Pro، بينما يتفوق GPT-4o في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro

بدّل وقارن بين أي نموذجين

GPT-4o

Gemini 1.5 Pro

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading