Head-to-Head Model Comparison

o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research

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.

o4-mini-deep-researchProfile

Gemini Deep ResearchProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

o4-mini-deep-research

محرك استدلال منطقي عميق

نموذج o4-mini-deep-research من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 70 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 48/100 (بتكلفة $2/$8 لكل مليون رمز).

Intelligence Index48 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

Google

Gemini Deep Research

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج Gemini Deep Research من Google مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 60 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 91/100 (بتكلفة $10/$40 لكل مليون رمز).

Intelligence Index91 / 100

Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

o4-mini-deep-research is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini Deep Research has a larger context window (1M vs 200K tokens).
o4-mini-deep-research is faster at 70 tok/s vs 60 tok/s.

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

Feature	o4-mini-deep-research	Gemini Deep Research
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	48	91
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$2.00 / 1M	$10.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$8.00 / 1M	$40.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.55 / 1M	$7.75 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	200K tokens~300 A4 pages of text	1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	100K	66K
Throughput Speed Tokens generated per second	70 tok/s	60 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	48.5%	N/A
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	68%	85%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.50 / 1M	$2.50 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

o4-mini-deep-research

5.0x cheaper monthly runtime

Speed

o4-mini-deep-research

+17% faster generation

Context

Gemini Deep Research

1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

o4-mini-deep-researchGemini Deep Research

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vsN/A

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68%vs85%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs89.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1318ptsvs1495pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.8%vs17.5%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

33.5%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

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

35%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

60%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

85%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

76%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs60 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

o4-mini-deep-research2.40s

Gemini Deep Research1.50s

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

o4-mini-deep-research9.54s

Gemini Deep Research9.83s

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)

o4-mini-deep-research Monthly API Bill

$10.95 / month

$2/1M in · $8/1M out

Gemini Deep Research Monthly API Bill

$54.75 / month

$10/1M in · $40/1M out

o4-mini-deep-research saves approximately $43.80 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

o4-mini-deep-research · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 100K رمز (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 68%)
سرعة توليد عالية تبلغ 70 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 2400 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$8 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 Deep Research · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 60 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1500 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $10/$40 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

Token Use & Task Economics

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

Metric	o4-mini-deep-research	Gemini Deep Research
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.10	$8.50
Output Tokens / Task Tokens generated per task	75K	50K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	30K	35K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	o4-mini-deep-research	Gemini Deep Research
Official API Model ID (SDK)	o4-mini-deep-research	models/gemini-deep-research
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2025-06	2026-04
Knowledge Cutoff	June 2024	Real-time Google Search Integration
Architecture	Compact agentic reasoning transformer	Agentic recursive research and synthesis engine
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 ($2/1M in) across full 200K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $2.5/1M 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)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
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	text, vision
Output Modalities	text	text

o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, o4-mini-deep-research or Gemini Deep Research?

Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o4-mini-deep-research is faster, generating 70 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

o4-mini-deep-research is cheaper at $1.55 per 1M tokens blended, compared with $7.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Deep Research has lower latency, with a time to first token of 1.50s compared with 2.40s.

Which model has a larger context window?

Gemini Deep Research has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 200K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من o4-mini-deep-research (مثالي لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini Deep Research (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini Deep Research في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم o4-mini-deep-research سرعة توليد أعلى، بينما يُعد o4-mini-deep-research الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، o4-mini-deep-research أم Gemini Deep Research؟+

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

ما الفرق في تكلفة API بين o4-mini-deep-research وGemini Deep Research؟+

يبلغ سعر o4-mini-deep-research نحو $2.00 / $8.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini Deep Research نحو $10.00 / $40.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد o4-mini-deep-research الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم o4-mini-deep-research سياقًا بحجم 200K رمز مقابل 1.05M رمز لنموذج Gemini Deep Research، بينما يتفوق o4-mini-deep-research 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)

o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research

بدّل وقارن بين أي نموذجين

o4-mini-deep-research

Gemini Deep Research

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

o4-mini-deep-research · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading