GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
ওপেনএআই-এর GPT-4o এবং গুগলের Gemini 1.5 Pro আধুনিক জেনারেটিভ এআই বিপ্লবের দুটি শীর্ষ ফ্রন্টিয়ার ফ্ল্যাগশিপ। এদের মধ্যে কোনটি আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত তা নির্ভর করে কাজের ধরন, কনটেক্সট মেমোরি এবং এপিআই বাজেটের ওপর। গুগল জেমিনি ১.৫ প্রো তার বিশাল ২ মিলিয়ন টোকেন মেমোরির মাধ্যমে বিশাল কোডবেস, পুরো সিনেমা বা শত শত পৃষ্ঠার রিসার্চ পেপার এক প্রম্পটেই বিশ্লেষণ করতে পারে। অন্যদিকে দ্রুতগতির ভয়েস, কম ল্যাটেন্সি এবং সাশ্রয়ী আউটপুট তৈরিতে GPT-4o এগিয়ে। নিচে উভয়ের বিস্তারিত তুলনা প্রদান করা হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-4o
অমনি-মোডাল ওয়ার্কহর্সOpenAI-এর ফ্ল্যাগশিপ ওমনিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল, যা নেটিভভাবে ভয়েস, ভিশন এবং টেক্সট সমন্বিত করে দ্রুত গতি এবং উচ্চ টুল-কলিং সক্ষমতা প্রদান করে।
$2.50 / 1M
$10.00 / 1M
128K tokens
38.8%
Gemini 1.5 Pro
লং-কনটেক্সট চ্যাম্পিয়নmonumental দীর্ঘ-কনটেক্সট champion boasting up প্রতি 2 মিলিয়ন টোকেন এর সক্রিয় working মেমোরি, সক্ষম এর প্রক্রিয়াকরণ entire movie libraries, codebases, এবং অডিও archives মধ্যে একক call.
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
32.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-4o | Gemini 1.5 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 41 | 46 |
Provider | OpenAI | |
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 |
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।
GPT-4o · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- নেটিভ মাল্টিমোডাল অডিও, ভিশন, এবং রিয়েল-টাইম ভয়েস ইন্টিগ্রেশন
- দ্রুত ইনফারেন্স গতি (105 টোকেন/sec) এবং স্বল্প লেটেন্সি
- নির্ভরযোগ্য সুসংগঠিত JSON আউটপুট এবং function calling
- Wide এন্টারপ্রাইজ টুল ইকোসিস্টেম এবং SDK সহায়তা
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কনটেক্সট উইন্ডো capped -এ 128K টোকেন
- SWE-bench সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং score কম চেয়ে বিশেষায়িত রিজনিং মডেলগুলো
Gemini 1.5 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 2,000,000 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সহ 99%+ needle-মধ্যে--haystack recall জুড়ে টেক্সট, ভিডিও, এবং অডিও
- Sparse MoE আর্কিটেকচার প্রদান করে ফ্রন্টিয়ার মাল্টিমোডাল গুণমান সহ কম compute প্রতি টোকেন
- 75% discount এর ওপর cached inputs এর জন্য এন্টারপ্রাইজ নথি query লুপ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Max আউটপুট capped -এ 8,192 টোকেন
- প্রথম-টোকেন লেটেন্সি increases যখন loading 1M+ টোকেন contexts ছাড়াই pre-warmed caching
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-4o | Gemini 1.5 Pro |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-4o | models/gemini-1-5-pro |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2024-05 | 2024-02 |
| নলেজ কাটঅফ | October 2023 | May 2024 |
| আর্কিটেকচার | Omni-Multimodal Dense | Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Multimodal |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2.5/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $1.25/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.31/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision, audio | text, vision, audio, video |
| আউটপুট মডালিটি | text, audio | text |
GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
আপনার অগ্রাধিকার যদি বিশাল ডকুমেন্ট লাইব্রেরি, ভিডিও অ্যানালাইসিস এবং ২ মিলিয়ন টোকেন মেমোরি হয়, তবে Gemini 1.5 Pro অপ্রতিদ্বন্দ্বী। আর যদি উচ্চগতির চ্যাট, রিয়েলটাইম ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন এবং সুনির্দিষ্ট এপিআই ওয়ার্কফ্লো প্রয়োজন হয়, তবে GPT-4o বেছে নিন।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GPT-4o compare to Gemini 1.5 Pro in API token pricing and cost per token?+
GPT-4o costs $2.50 per 1M input tokens and $10.00 per 1M output tokens, whereas Gemini 1.5 Pro costs $1.25 input and $5.00 output. Overall, Gemini 1.5 Pro is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GPT-4o or Gemini 1.5 Pro?+
GPT-4o supports a context window of 128K tokens (~96k words), while Gemini 1.5 Pro supports 2,000K tokens (~1,500k words). Therefore, Gemini 1.5 Pro can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-4o or Gemini 1.5 Pro?+
GPT-4o scores 38.8% on SWE-bench Verified while Gemini 1.5 Pro scores 32.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-4o holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-4o and Gemini 1.5 Pro?+
GPT-4o is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Gemini 1.5 Pro focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-4o and Gemini 1.5 Pro?+
GPT-4o generates approximately 105 tokens per second, while Gemini 1.5 Pro delivers 65 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-4o provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-4o and Gemini 1.5 Pro to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 1.5 Pro to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-4o. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude 3.5 Sonnet বনাম GPT-4o: পূর্ণাঙ্গ এআই কোডিং ও স্পেক্স তুলনাতুলনা
- Claude 3.7 Sonnet বনাম GPT-4o: সম্পূর্ণ ২০২৬ এআই বেঞ্চমার্ক ও মূল্য তুলনাতুলনা
- DeepSeek V3 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 1.5 Pro vs Claude 3 Opus: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-4o vs GPT-4 Turbo: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Grok 2 vs GPT-4o: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs