o4-mini vs Gemini 3.8 Flash
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
o4-mini by OpenAI and Gemini 3.8 Flash by Google 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, Gemini 3.8 Flash holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemini 3.8 Flash is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemini 3.8 Flash provides an expanded memory horizon with 1,049K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.8 Flash 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
দ্রুত কমপ্যাক্ট রিজনারদ্রুত o-series মডেল combining কমপ্যাক্ট রিজনিং সহ কোডিং এবং টুল ব্যবহার.
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
200K tokens
57.5%
Gemini 3.8 Flash
সর্বশেষ স্থিতিশীল ফ্ল্যাশচূড়ান্ত stable Flash রিলিজ এর late 2026 powering Gemini Advanced এবং Google Workspace.
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
74.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 3.8 Flash is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.8 Flash has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- Gemini 3.8 Flash is faster at 175 tok/s vs 105 tok/s.
- Gemini 3.8 Flash leads on SWE-bench coding (74.8% vs 57.5%).
| বৈশিষ্ট্য | o4-mini | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 50 | 87 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $1.10 / 1M | $0.75 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $4.40 / 1M | $3.75 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.85 / 1M | $0.66 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 175 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 57.5% | 74.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 73% | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.28 / 1M | $0.19 / 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 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Cheap রিজনিং সহ ভিশন এবং টুল কলিং
- দ্রুত enough এর জন্য ইন্টারঅ্যাক্টিভ এজেন্ট লুপ
- শক্তিশালী maths পারফরম্যান্স এর জন্য এর মূল্য band
- Excellent maths সঠিকতা প্রতি dollar among o-series মডেলগুলো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Clearly weaker চেয়ে o3 এর ওপর difficult মাল্টি-স্টেপ problems
- থিংকিং টোকেন add লেটেন্সি এর ওপর hard prompts
Gemini 3.8 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Default প্রোডাকশন মডেল এর জন্য Google Workspace এন্টারপ্রাইজ
- Superb balance এর গতি, বুদ্ধিমত্তা, এবং মূল্য
- গভীর মাল্টিমোডাল গ্রাউন্ডিং জুড়ে 1M টোকেন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Preceded মধ্যে max আউটপুট সক্ষমতা দ্বারা Gemini 4 Argon
- উচ্চতর রেইট লিমিট apply during শীর্ষ চূড়া cloud hours
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | o4-mini | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.72 | $1.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 44K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 25K | 21K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | o4-mini | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | o4-mini | models/gemini-3-8-flash |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Compact reasoning transformer | Late-2026 optimized sparse multimodal transformer |
| 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 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.1/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.275/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1875/1M, 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) | 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 | text, vision, audio, video |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
o4-mini vs Gemini 3.8 Flash: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, o4-mini or Gemini 3.8 Flash?
Gemini 3.8 Flash is more intelligent. It scores 87 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.8 Flash is faster, generating 175 tokens per second compared with 105 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 3.8 Flash is cheaper at $0.66 per 1M tokens blended, compared with $0.85 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.8 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.39s compared with 1.80s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.8 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 200K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose o4-mini if your priority is Budget reasoning inside agent pipelines and coding assistants. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 3.8 Flash if your workflow prioritizes Enterprise document synthesis, general coding, and high-quality voice/vision workflows. 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 compare to Gemini 3.8 Flash in API token pricing and cost per token?+
o4-mini costs $1.10 per 1M input tokens and $4.40 per 1M output tokens, whereas Gemini 3.8 Flash costs $0.75 input and $3.75 output. Overall, Gemini 3.8 Flash 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 or Gemini 3.8 Flash?+
o4-mini supports a context window of 200K tokens (~150k words), while Gemini 3.8 Flash supports 1,049K tokens (~786k words). Therefore, Gemini 3.8 Flash can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: o4-mini or Gemini 3.8 Flash?+
o4-mini scores 57.5% on SWE-bench Verified while Gemini 3.8 Flash scores 74.8%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemini 3.8 Flash holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between o4-mini and Gemini 3.8 Flash?+
o4-mini features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 3.8 Flash provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between o4-mini and Gemini 3.8 Flash?+
o4-mini generates approximately 105 tokens per second, while Gemini 3.8 Flash delivers 175 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.8 Flash provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining o4-mini and Gemini 3.8 Flash to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 3.8 Flash to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to o4-mini. 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
- Gemini 3.8 Flash vs Gemini 3.5 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 3.8 Flash vs GPT-4.1 mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 3.8 Flash vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o4-mini vs Claude Haiku 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o4-mini vs DeepSeek V4.1-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o4-mini vs o1-mini: 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