GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

o4-mini-deep-research vs o3-deep-research

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
o4-mini-deep-research vs o3-deep-research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد o4-mini-deep-research من OpenAI وo3-deep-research من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر o4-mini-deep-research نافذة سياق بحجم 200K رمز بسعر $2.00/$8.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر o3-deep-research سياقًا بحجم 200K رمز بسعر $10.00/$40.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

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

Profile
Profile
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%

OpenAI

o3-deep-research

محرك استدلال منطقي عميق

نموذج o3-deep-research من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 45 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 55/100 (بتكلفة $10/$40 لكل مليون رمز).

Intelligence Index55 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

55%

أهم الفروقات في لمحة

  • o4-mini-deep-research is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • o4-mini-deep-research is faster at 70 tok/s vs 45 tok/s.
  • o3-deep-research leads on SWE-bench coding (55.0% vs 48.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo4-mini-deep-researcho3-deep-research
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4855
Provider
OpenAIOpenAI
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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K100K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s45 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
48.5%55%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68%74.5%
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
o3-deep-research
+6.5% SWE-bench lead
Cost
o4-mini-deep-research
5.0x cheaper monthly runtime
Speed
o4-mini-deep-research
+56% faster generation
Context
Tied
200K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

o4-mini-deep-researcho3-deep-research
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vs55%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68%vs74.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs85.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1318ptsvs1336pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.8%vs13.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

33.5%vs41%
SciCode (Scientific Computing)

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

35%vs43%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

60%vs68%
AIME (Advanced Math Competition)

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

85%vs87.5%
Long-Context Reasoning

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

76%vs82%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs45 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
o3-deep-research3.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o4-mini-deep-research9.54s
o3-deep-research14.51s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
o4-mini-deep-research Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
o3-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

o3-deep-research · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 100K رمز (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 74.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 45 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 3400 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.

Metrico4-mini-deep-researcho3-deep-research
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.10$7.28
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
75K90K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
30K42K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo4-mini-deep-researcho3-deep-research
Official API Model ID (SDK)o4-mini-deep-researcho3-deep-research
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-062025-06
Knowledge CutoffJune 2024June 2024
ArchitectureCompact agentic reasoning transformerAgentic reasoning transformer with web and file tools
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 200K windowFlat rate ($10/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $2.5/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

o4-mini-deep-research vs o3-deep-research: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, o4-mini-deep-research or o3-deep-research?

o3-deep-research is more intelligent. It scores 55 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 45 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?

o4-mini-deep-research has lower latency, with a time to first token of 2.40s compared with 3.40s.

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.) وo3-deep-research (مثالي لـالاستدلال المنطقي العميق والرياضيات المتقدمة والبحث العلمي متعدد الخطوات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق o3-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 o3-deep-research؟+

يتصدر o3-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 وo3-deep-research؟+

يبلغ سعر o4-mini-deep-research نحو $2.00 / $8.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر o3-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 200K رمز لنموذج o3-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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من OpenAI وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).