GetInfoUs
হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

o4-mini vs o1-mini

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

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
o4-mini vs o1-mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI-এর o4-mini এবং OpenAI-এর o1-mini হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। o4-mini মডেলে রয়েছে 200K টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $1.10/$4.40 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে o1-mini মডেলে রয়েছে 128K টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $1.10/$4.40 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

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।

প্রোফাইল
প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
OpenAI

o4-mini

ডিপ রিজনিং ইঞ্জিন

OpenAI-এর o4-mini হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 200K কনটেক্সট উইন্ডো, 105 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.1/$4.4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 50/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান

Intelligence Index50 / 100
Input Token:

$1.10 / 1M

Output Token:

$4.40 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

57.5%

OpenAI

o1-mini

ডিপ রিজনিং ইঞ্জিন

OpenAI-এর o1-mini হলো জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত এআই মডেল, যা 128K কনটেক্সট উইন্ডো, 90 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.1/$4.4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 44/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান

Intelligence Index44 / 100
Input Token:

$1.10 / 1M

Output Token:

$4.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

44%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • o4-mini is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • o4-mini has a larger context window (200K vs 128K tokens).
  • o4-mini is faster at 105 tok/s vs 90 tok/s.
  • o4-mini leads on SWE-bench coding (57.5% vs 44.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যo4-minio1-mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5044
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$1.10 / 1M$1.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$4.40 / 1M$4.40 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.85 / 1M$1.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s90 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
57.5%44%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
73%68.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.28 / 1M$0.55 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
o4-mini
+13.5% SWE-bench lead
খরচ
o4-mini
1.1x cheaper monthly runtime
স্পিড
o4-mini
+17% faster generation
কনটেক্সট
o4-mini
200K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

o4-minio1-mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

57.5%vs44%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

73%vs68.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83%vs79%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1325ptsvs1330pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.2%vs8.6%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

36%vs30.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

38.5%vs36%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

65%vs60.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

89.5%vs88%
Long-Context Reasoning

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

74.5%vs70.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs90 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
o4-mini1.80s
o1-mini2.20s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o4-mini6.56s
o1-mini7.76s

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)
o4-mini মাসিক API বিল
$6.02 / month
$1.1/1M in · $4.4/1M out
o1-mini মাসিক API বিল
$6.44 / month
$1.1/1M in · $4.4/1M out
o4-mini saves approximately $0.41 / month (6%) under this workload.1.1x Savings

o4-mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 200K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 100K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 73%)
  • 105 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1800ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • $1.1/$4.4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

o1-mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 128K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 66K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 44% · GPQA Diamond 68.5%)
  • 90 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 2200ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • $1.1/$4.4 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
  • অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

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

Metrico4-minio1-mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.72$0.85
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
45K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
25K26K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

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

বৈশিষ্ট্যo4-minio1-mini
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)o4-minio1-mini
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2025-042024-09
নলেজ কাটঅফJune 2024October 2023
আর্কিটেকচারCompact reasoning transformerReasoning transformer with hidden chain-of-thought
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)পূর্ণ 200K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.1/1M)পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.1/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.275/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.55/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া)
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 RAGনেটিভ 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-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 ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, visiontext
আউটপুট মডালিটিtexttext

o4-mini vs o1-mini: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, o4-mini or o1-mini?

o4-mini is more intelligent. It scores 50 compared with 44 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o4-mini is faster, generating 105 tokens per second compared with 90 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

o4-mini is cheaper at $0.85 per 1M tokens blended, compared with $1.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

o4-mini has lower latency, with a time to first token of 1.80s compared with 2.20s.

Which model has a larger context window?

o4-mini has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.

চূড়ান্ত মতামত

o4-mini (জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং o1-mini (জটিল গাণিতিক যুক্তি, বৈজ্ঞানিক গবেষণা ও মাল্টি-স্টেপ চেইন-অফ-থট রিজনিংয়ের জন্য বিশেষায়িত, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে o4-mini এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য o4-mini সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য o4-mini সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য o4-mini নাকি o1-mini কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে o4-mini এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

o4-mini এবং o1-mini-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

o4-mini-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $1.10 / $4.40 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং o1-mini-এর মূল্য $1.10 / $4.40। সার্বিক ওয়ার্কলোডে o4-mini বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

o4-mini মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 200K টোকেন এবং o1-mini মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 128K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে o4-mini দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

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

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডোএআই বেঞ্চমার্করিজনিং মডেলটুল কলিংমডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

Related reading

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 ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।