o4-mini vs o1-mini
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
o4-mini by OpenAI and o1-mini 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, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, o4-mini provides an expanded memory horizon with 200K tokens. In latency-sensitive production environments, o4-mini 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%
o1-mini
কমপ্যাক্ট রিজনারcheap, দ্রুত রিজনিং মডেল focused এর ওপর কোডিং, mathematics এবং STEM problem solving.
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
128K tokens
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%).
| বৈশিষ্ট্য | o4-mini | o1-mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 50 | 44 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
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 text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 90 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 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
o1-mini · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- রিজনিং সক্ষমতা সামান্য ভগ্নাংশ খরচে o1 মূল্য
- দ্রুত এর ওপর প্রতিযোগিতামূলক কোডিং এবং maths problems
- দীর্ঘ 65K আউটপুট বাজেট এর জন্য বর্ধিত ডেরিভেশনসমূহ
- Cheapest way প্রতি get genuine চেইন-অফ-থট রিজনিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- No ভিশন সহায়তা — টেক্সট শুধুমাত্র
- ব্যাপক সাধারণ জ্ঞানে সীমাবদ্ধতা
- Clearly weaker চেয়ে o1 এবং o3 এর ওপর hard মাল্টি-স্টেপ টাস্কসমূহ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | o4-mini | o1-mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.72 | $0.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 25K | 26K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | o4-mini | o1-mini |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | o4-mini | o1-mini |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2024-09 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | October 2023 |
| আর্কিটেকচার | Compact reasoning transformer | Reasoning transformer with hidden chain-of-thought |
| 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 ($1.1/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.1/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.275/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.55/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| 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) |
| 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 |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
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
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 o1-mini if your workflow prioritizes Budget STEM and coding reasoning where cost matters. 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 o1-mini in API token pricing and cost per token?+
Both o4-mini and o1-mini share matched API token pricing at $1.10 per 1M input tokens and $4.40 per 1M output tokens. Because their token economics are identical, your selection should be guided by benchmark latency, memory horizon, and reasoning capabilities rather than operational token fees. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: o4-mini or o1-mini?+
o4-mini supports a context window of 200K tokens (~150k words), while o1-mini supports 128K tokens (~96k words). Therefore, o4-mini 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 o1-mini?+
o4-mini scores 57.5% on SWE-bench Verified while o1-mini scores 44%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, o4-mini holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between o4-mini and o1-mini?+
o4-mini features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, o1-mini provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between o4-mini and o1-mini?+
o4-mini generates approximately 105 tokens per second, while o1-mini delivers 90 tokens per second. In latency-sensitive production environments, o4-mini provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining o4-mini and o1-mini to optimize costs?+
Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to o4-mini, and route deep architectural or complex reasoning queries to o4-mini. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- OpenAI o1 vs o1-mini: 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 Gemini 3.8 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- o4-mini vs o3-mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-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