o4-mini-deep-research vs o3-deep-research
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
o4-mini-deep-research by OpenAI and o3-deep-research by OpenAI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, o4-mini-deep-research holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, o4-mini-deep-research is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 200K tokens. In latency-sensitive production environments, o4-mini-deep-research leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
o4-mini-deep-research
বাজেট গবেষকcheaper গভীর-গবেষণা মডেল নির্মিত এর ওপর o4-mini এর জন্য দীর্ঘ searches এবং report drafting.
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
200K tokens
48.5%
o3-deep-research
এজেন্টিক গবেষকagentic মডেল এর জন্য দীর্ঘ-running গবেষণা, সংশ্লেষণ এবং cited report প্রজন্ম.
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
200K tokens
55%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | o4-mini-deep-research | o3-deep-research |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 55 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
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 text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 45 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 |
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।
o4-mini-deep-research · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Roughly five times cheaper চেয়ে o3-গভীর-গবেষণা
- Handles দীর্ঘ multi-source গবেষণা চলে end প্রতি end
- ভালো enough এর জন্য routine monitoring এবং briefs
- ভালো উদ্ধৃতি discipline এর জন্য মূল্য point
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম গভীরতা এবং সূক্ষ্ম ভাবপ্রকাশ মধ্যে সংশ্লেষণ চেয়ে o3-গভীর-গবেষণা
- অধিক prone প্রতি missing subtle contradictions জুড়ে sources
o3-deep-research · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- চলে স্বায়ত্তশাসিত মাল্টি-স্টেপ গবেষণা সহ citations
- Synthesises বৃহৎ evidence sets -তে সুসংগঠিত reports
- গভীর ইন্টিগ্রেশন সহ web অনুসন্ধান এবং file রিট্রিভাল
- সুসংগঠিত ও সম্পূর্ণ উদ্ধৃতিযুক্ত গবেষণা প্রতিবেদন তৈরি করে
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Slow এবং expensive প্রতি run
- Overkill এর জন্য anything যা হয় নয় genuine গবেষণা টাস্ক
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | o4-mini-deep-research | o3-deep-research |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.10 | $7.28 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 75K | 90K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 30K | 42K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | o4-mini-deep-research | o3-deep-research |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | o4-mini-deep-research | o3-deep-research |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-06 | 2025-06 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | June 2024 |
| আর্কিটেকচার | Compact agentic reasoning transformer | Agentic reasoning transformer with web and file tools |
| 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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($10/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $2.5/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| 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 | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) |
| 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) | 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
o4-mini-deep-research vs o3-deep-research: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose o4-mini-deep-research if your priority is High-volume research briefs where cost per run dominates. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose o3-deep-research if your workflow prioritizes Automated literature review, market research and cited report drafting. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does o4-mini-deep-research compare to o3-deep-research in API token pricing and cost per token?+
o4-mini-deep-research costs $2.00 per 1M input tokens and $8.00 per 1M output tokens, whereas o3-deep-research costs $10.00 input and $40.00 output. Overall, o4-mini-deep-research 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: o4-mini-deep-research or o3-deep-research?+
Both o4-mini-deep-research and o3-deep-research offer an identical context window of 200K tokens (~150k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: o4-mini-deep-research or o3-deep-research?+
o4-mini-deep-research scores 48.5% on SWE-bench Verified while o3-deep-research scores 55%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, o3-deep-research holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between o4-mini-deep-research and o3-deep-research?+
o4-mini-deep-research features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, o3-deep-research provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between o4-mini-deep-research and o3-deep-research?+
o4-mini-deep-research generates approximately 70 tokens per second, while o3-deep-research delivers 45 tokens per second. In latency-sensitive production environments, o4-mini-deep-research provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining o4-mini-deep-research and o3-deep-research to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to o4-mini-deep-research to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to o3-deep-research. 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
- o3-deep-research vs Gemini Deep Research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- 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
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