হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-4.1 mini vs Kimi K3

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (4)
OpenAIMoonshot AIlightweightflagship

OpenAI-এর GPT-4.1 mini এবং Moonshot AI-এর Kimi K3-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.

জনপ্রিয় তুলনা:
OpenAI

GPT-4.1 mini

বাজেট লং-কনটেক্সট

বাজেট cut এর GPT-4.1 — দ্রুত কোডিং এবং সুসংগঠিত নিষ্কাশন সহ same 1M-টোকেন window.

Intelligence Index36 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$1.60 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

36.5%

Moonshot AI

Kimi K3

২.৮T ওপেন রিজনার

Moonshot AI-এর ২.৮T প্যারামিটারের ওপেন MoE দৈত্যাকার মডেল, যা ১ মিলিয়ন কনটেক্সট উইন্ডো এবং দীর্ঘমেয়াদী কোডিংয়ে যুগান্তকারী সক্ষমতা প্রদান করে।

Intelligence Index93 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

74.5%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Kimi K3 is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Kimi K3 has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • GPT-4.1 mini is faster at 165 tok/s vs 58 tok/s.
  • Kimi K3 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 36.5%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGPT-4.1 miniKimi K3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
3693
Provider
OpenAIMoonshot AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.40 / 1M$0.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$1.60 / 1M$0.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.31 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,571 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
33K131K
Throughput Speed
Tokens generated per second
165 tok/s58 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
36.5%74.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
49.5%79%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.10 / 1M$0.00 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Kimi K3
+38.0% SWE-bench lead
খরচ
Kimi K3
1.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
GPT-4.1 mini
+184% faster generation
কনটেক্সট
Kimi K3
1.05M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-4.1 miniKimi K3
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

36.5%vs74.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

49.5%vs79%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

68%vs88.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1258ptsvs1480pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

6.2%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

19%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

24.5%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

38%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

42%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

57.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

165 tok/s vs58 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
GPT-4.1 mini0.30s
Kimi K30.72s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-4.1 mini3.33s
Kimi K39.34s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-4.1 mini মাসিক API বিল
$2.19 / month
$0.4/1M in · $1.6/1M out
Kimi K3 মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Kimi K3 saves approximately $2.19 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GPT-4.1 mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 1M-টোকেন কনটেক্সট এর জন্য fraction এর GPT-4.1 মূল্য
  • দ্রুত enough এর জন্য ইন্টারঅ্যাক্টিভ রাউটিং এবং নিষ্কাশন
  • নির্ভরযোগ্য সুসংগঠিত JSON আউটপুট
  • শক্তিশালী ভিশন পারফরম্যান্স এর জন্য এর মূল্য ক্লাস
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Weak এর ওপর জটিল মাল্টি-স্টেপ রিজনিং
  • Noticeably কম accurate চেয়ে সম্পূর্ণ GPT-4.1 এর ওপর দীর্ঘ নথিপত্র

Kimi K3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Largest ওপেন-ওয়েটস ফাউন্ডেশন মডেল মধ্যে existence (2.8T প্যারামিটারসমূহ)
  • 1480 LMSYS Chatbot Arena Elo rivaling প্রোপ্রাইটারি ক্লোজড ফ্রন্টিয়ার leaders
  • সম্পূর্ণ 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো paired সহ বিশাল 131K max আউটপুট টোকেন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Extreme হার্ডওয়্যার prerequisites (distributed মাল্টি-নোড ক্লাস্টার ডেপ্লয়মেন্ট)
  • তৈরি করে extensive রিজনিং traces যা demand careful টোকেন বাজেট management

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricGPT-4.1 miniKimi K3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.14$2.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
48K35K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K18K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যGPT-4.1 miniKimi K3
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)gpt-4-1-minikimi-k3
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
রিলিজ তারিখ2025-042026-07
নলেজ কাটঅফJune 2024March 2026
আর্কিটেকচারDense multimodal transformer (small)Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
প্যারামিটার স্কেলConfidential2.8T total (MoE)
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPMUnlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 1048K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.4/1M)পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAGএক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 1736 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 6020 GB VRAM (নেটিভ BF16)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext, vision
আউটপুট মডালিটিtexttext

GPT-4.1 mini vs Kimi K3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4.1 mini or Kimi K3?

Kimi K3 is more intelligent. It scores 93 compared with 36 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4.1 mini is faster, generating 165 tokens per second compared with 58 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Kimi K3 is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4.1 mini has lower latency, with a time to first token of 0.30s compared with 0.72s.

Which model has a larger context window?

Kimi K3 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1.05M tokens.

চূড়ান্ত মতামত

GPT-4.1 mini (উচ্চ-ভলিউম নিষ্কাশন, শ্রেণিবিভাগ এবং এজেন্ট রাউটিং) এবং Kimi K3 (দীর্ঘ-কনটেক্সট কোডবেস অডিট, পূর্ণাঙ্গ রিপোজিটরি বিশ্লেষণ এবং স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টিক কাজ) উভয়ই শক্তিশালী; আপনার বাজেট ও কনটেক্সট প্রয়োজন অনুযায়ী নির্বাচন করুন।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

GPT-4.1 mini ও Kimi K3-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+

GPT-4.1 mini costs $0.4/1M input and $1.6/1M output tokens, while Kimi K3 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+

GPT-4.1 mini supports 1.0M tokens whereas Kimi K3 supports 1.0M tokens.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

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: OpenAI & Moonshot AI Official Documentation