OpenAI o1 vs o1-mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAI o1 de OpenAI y o1-mini de OpenAI compiten directamente en el ecosistema actual de IA. OpenAI o1 ofrece una ventana de contexto de 200K tokens a $15.00/$60.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que o1-mini ofrece 128K tokens de contexto a $1.10/$4.40 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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OpenAI o1
Motor de Razonamiento ProfundoOpenAI o1 de OpenAI es un modelo de IA diseñado para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 60 tokens/s, índice de inteligencia de 55/100 y tari
$15.00 / 1M
$60.00 / 1M
200K tokens
48.9%
o1-mini
Motor de Razonamiento Profundoo1-mini de OpenAI es un modelo de IA diseñado para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, con ventana de contexto de 128K, velocidad de 90 tokens/s, índice de inteligencia de 44/100 y tarifa
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
128K tokens
44%
Diferencias Clave de un Vistazo
- o1-mini is 13.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- OpenAI o1 has a larger context window (200K vs 128K tokens).
- o1-mini is faster at 90 tok/s vs 60 tok/s.
- OpenAI o1 leads on SWE-bench coding (48.9% vs 44.0%).
| Característica | OpenAI o1 | o1-mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 55 | 44 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $15.00 / 1M | $1.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $60.00 / 1M | $4.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $14.25 / 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 | 60 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 48.9% | 44% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 77.3% | 68.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $7.50 / 1M | $0.55 / 1M |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
OpenAI o1 · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 200K con hasta 100K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 48.9% · GPQA Diamond 77.3%)
- Rendimiento ágil de 60 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 3200 ms
- Economía de API competitiva ($15/$60 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
o1-mini · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 128K con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 44% · GPQA Diamond 68.5%)
- Rendimiento ágil de 90 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 2200 ms
- Economía de API competitiva ($1.1/$4.4 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | OpenAI o1 | o1-mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.20 | $0.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 24K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 15K | 26K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | OpenAI o1 | o1-mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o1 | o1-mini |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-12 | 2024-09 |
| Knowledge Cutoff | October 2023 | October 2023 |
| Architecture | Chain-of-Thought Reasoning Foundation | Reasoning transformer with hidden chain-of-thought |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($15/1M in) across full 200K window | Flat rate ($1.1/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $7.5/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.55/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
OpenAI o1 vs o1-mini: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, OpenAI o1 or o1-mini?
OpenAI o1 is more intelligent. It scores 55 compared with 44 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
o1-mini is faster, generating 90 tokens per second compared with 60 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
o1-mini is cheaper at $1.05 per 1M tokens blended, compared with $14.25 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
o1-mini has lower latency, with a time to first token of 2.20s compared with 3.20s.
Which model has a larger context window?
OpenAI o1 has a larger context window, supporting 200K tokens compared with 128K tokens.
Veredicto
Tanto OpenAI o1 (Ideal para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como o1-mini (Ideal para razonamiento lógico profundo, matemáticas avanzadas y resolución científica paso a paso, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: OpenAI o1 lidera en inteligencia general y programación, o1-mini ofrece mayor velocidad de generación de tokens y o1-mini resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, OpenAI o1 o o1-mini?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, OpenAI o1 obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de OpenAI o1 frente a o1-mini?+
OpenAI o1 cuesta $15.00 / $60.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que o1-mini cuesta $1.10 / $4.40. En costo combinado, o1-mini es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
OpenAI o1 cuenta con 200K tokens de contexto frente a 128K tokens de o1-mini. En velocidad de inferencia, o1-mini ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y OpenAI, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).