DeepSeek R1 vs OpenAI o1
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
ডিপসিকের DeepSeek-R1 এবং ওপেনএআই-এর OpenAI o1 কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জগতে গভীর যুক্তি ও চেইন-অব-থট (Chain-of-Thought) চিন্তাশক্তির নতুন বিপ্লব এনেছে। OpenAI o1 যেখানে ক্লোজড ফ্রন্টিয়ার সার্ভিসে ডক্টরেট-লেভেল সায়েন্স ও গণিতে শীর্ষ ফলাফল অর্জন করেছে, সেখানে DeepSeek-R1 প্রায় সমমানের সক্ষমতা উন্মুক্ত ওপেন-ওয়েটস এবং ২০ গুণেরও বেশি সাশ্রয়ী মূল্যে প্রদান করে গোটা বিশ্বকে তাক লাগিয়ে দিয়েছে।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
DeepSeek R1
ওপেন-ওয়েটস রিজনিং মডেলDeepSeek-এর DeepSeek R1 হলো ওপেন-ওয়েটস রিজনিং ও উন্নত গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য নির্মিত এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 45 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.55/$2.19 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 49/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$0.55 / 1M
$2.19 / 1M
128K tokens
49.2%
OpenAI o1
ডিপ রিজনিং ইঞ্জিনOpenAI-এর OpenAI o1 হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 60 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $15/$60 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 55/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান
$15.00 / 1M
$60.00 / 1M
200K tokens
48.9%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- DeepSeek R1 is 29.2x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- OpenAI o1 has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- OpenAI o1 is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
- DeepSeek R1 leads on SWE-bench coding (49.2% vs 48.9%).
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek R1 | OpenAI o1 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 49 | 55 |
Provider | DeepSeek | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.55 / 1M | $15.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.19 / 1M | $60.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.43 / 1M | $14.25 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 45 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 49.2% | 48.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71.5% | 77.3% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.14 / 1M | $7.50 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
DeepSeek R1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 8K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 49.2% · GPQA Diamond 71.5%)
- 45 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 950ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (671B Total (37B )) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
OpenAI o1 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 100K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 48.9% · GPQA Diamond 77.3%)
- 60 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 3200ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $15/$60 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | DeepSeek R1 | OpenAI o1 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.65 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 25K | 15K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | DeepSeek R1 | OpenAI o1 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | deepseek-reasoner | o1 |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-01 | 2024-12 |
| নলেজ কাটঅফ | July 2024 | October 2023 |
| আর্কিটেকচার | Open-Weights Reasoning MoE | Chain-of-Thought Reasoning Foundation |
| প্যারামিটার স্কেল | 671B Total (37B Active) | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.55/1M) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($15/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.14/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $7.5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 416 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1443 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
DeepSeek R1 vs OpenAI o1: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, DeepSeek R1 or OpenAI o1?
OpenAI o1 is more intelligent. It scores 55 compared with 49 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
OpenAI o1 is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
DeepSeek R1 is cheaper at $0.43 per 1M tokens blended, compared with $14.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
DeepSeek R1 has lower latency, with a time to first token of 0.95s compared with 3.20s.
Which model has a larger context window?
OpenAI o1 has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
অতিরিক্ত ব্যয় না করে শীর্ষ পর্যায়ের ম্যাথমেটিক্যাল রিজনিং ও স্ব-হোস্টিং সুবিধার জন্য DeepSeek R1 সেরা। আর ওপেনএআই ইকোসিস্টেম ও ফ্রন্টিয়ার স্ট্যান্ডার্ডের জন্য OpenAI o1 উপযুক্ত।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য DeepSeek R1 নাকি OpenAI o1 কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে OpenAI o1 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
DeepSeek R1 এবং OpenAI o1-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
DeepSeek R1-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.55 / $2.19 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং OpenAI o1-এর মূল্য $15.00 / $60.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে DeepSeek R1 বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
DeepSeek R1 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন এবং OpenAI o1 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে OpenAI o1 দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude 3.7 Sonnet বনাম DeepSeek R1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- DeepSeek R1 বনাম o3-mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Grok 4.20 (Reasoning) বনাম DeepSeek R1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- OpenAI o1 বনাম Claude 3.7 Sonnet: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- OpenAI o1 বনাম o1-mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- OpenAI o1 বনাম o3: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: DeepSeek ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।