GPT-5.1 Codex mini vs Kimi K3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (4)
OpenAI-এর GPT-5.1 Codex mini এবং Moonshot AI-এর Kimi K3-এর মধ্যে বিস্তারিত কারিগরি ও অর্থনৈতিক তুলনা।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Live comparison: no in-depth editorial review has been published for this pair yet.
GPT-5.1 Codex mini
কমপ্যাক্ট কোডেক্সcheap কোডিং-optimised Codex lane এর জন্য দ্রুত edits এবং পর্যালোচনা -এ স্কেল.
$0.25 / 1M
$2.00 / 1M
400K tokens
55.5%
Kimi K3
২.৮T ওপেন রিজনারMoonshot AI-এর ২.৮T প্যারামিটারের ওপেন MoE দৈত্যাকার মডেল, যা ১ মিলিয়ন কনটেক্সট উইন্ডো এবং দীর্ঘমেয়াদী কোডিংয়ে যুগান্তকারী সক্ষমতা প্রদান করে।
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
1.05M tokens
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 400K tokens).
- GPT-5.1 Codex mini is faster at 180 tok/s vs 58 tok/s.
- Kimi K3 leads on SWE-bench coding (74.5% vs 55.5%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.1 Codex mini | Kimi K3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 47 | 93 |
Provider | OpenAI | Moonshot AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.25 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.27 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 131K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 58 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 55.5% | 74.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66.5% | 79% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.00 / 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-5.1 Codex mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Cheap, দ্রুত কোডিং assistance
- ভালো এর জন্য lint fixes, refactors এবং পর্যালোচনা comments
- Retains 400K কনটেক্সট উইন্ডো
- চমৎকার এর জন্য linting, ফরম্যাটিং এবং ছোট refactors
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Struggles এর ওপর বৃহৎ, interdependent repositories
- কম নির্ভরযোগ্য চেয়ে সম্পূর্ণ Codex এর ওপর মাল্টি-ফাইল refactors
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।
| Metric | GPT-5.1 Codex mini | Kimi K3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.33 | $2.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 35K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 23K | 18K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.1 Codex mini | Kimi K3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-1-codex-mini | kimi-k3 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-11 | 2026-07 |
| নলেজ কাটঅফ | October 2024 | March 2026 |
| আর্কিটেকচার | Compact code-specialised reasoning model | Colossus-Scale Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 2.8T total (MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.25/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.025/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| 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 | এক্সটার্নাল 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 বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-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 ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-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 সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-5.1 Codex mini vs Kimi K3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.1 Codex mini or Kimi K3?
Kimi K3 is more intelligent. It scores 93 compared with 47 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.1 Codex mini is faster, generating 180 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 $0.27 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has a larger context window?
Kimi K3 has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 400K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-5.1 Codex mini (উচ্চ-ভলিউম code অটোমেশন এবং inline পর্যালোচনা) 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-5.1 Codex mini ও Kimi K3-এর মধ্যে কোনটি বেশি সাশ্রয়ী?+
GPT-5.1 Codex mini costs $0.25/1M input and $2/1M output tokens, while Kimi K3 costs $0/1M input and $0/1M output tokens.
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো বড়?+
GPT-5.1 Codex mini supports 400K tokens whereas Kimi K3 supports 1.0M tokens.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Command R+: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aya Expanse 8B vs Qwen 2.5 7B Instruct: 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: OpenAI & Moonshot AI Official Documentation