o3-deep-research vs Gemini Deep Research
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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o3-deep-research de OpenAI et Gemini Deep Research de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. o3-deep-research propose une fenêtre de contexte de 200K tokens au tarif de $10.00/$40.00 par million de tokens, tandis que Gemini Deep Research offre 1.05M tokens de contexte à $10.00/$40.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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o3-deep-research
Moteur de Raisonnement Profondo3-deep-research de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 45 tokens/s, un indice d’intelligence d
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
200K tokens
55%
Gemini Deep Research
IA Agentique et Outils AutonomesGemini Deep Research de Google est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 60 tokens/s, un indice d’intell
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Gemini Deep Research has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- Gemini Deep Research is faster at 60 tok/s vs 45 tok/s.
| Caractéristique | o3-deep-research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 55 | 91 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $10.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $40.00 / 1M | $40.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $7.75 / 1M | $7.75 / 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 | 45 tok/s | 60 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 55% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 74.5% | 85% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $2.50 / 1M | $2.50 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
o3-deep-research · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 100K tokens (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 74.5%)
- Débit rapide de 45 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 3400 ms
- Tarification API optimisée ($10/$40 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
- Débit rapide de 60 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1500 ms
- Tarification API optimisée ($10/$40 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | o3-deep-research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $7.28 | $8.50 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 90K | 50K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 42K | 35K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | o3-deep-research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o3-deep-research | models/gemini-deep-research |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-06 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | Real-time Google Search Integration |
| Architecture | Agentic reasoning transformer with web and file tools | Agentic recursive research and synthesis engine |
| 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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($10/1M in) across full 200K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $2.5/1M (no extra cache-write fee) | Implicit + Explicit Context Caching at $2.5/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
o3-deep-research vs Gemini Deep Research: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, o3-deep-research or Gemini Deep Research?
Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 55 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini Deep Research is faster, generating 60 tokens per second compared with 45 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemini Deep Research has lower latency, with a time to first token of 1.50s compared with 3.40s.
Which model has a larger context window?
Gemini Deep Research has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 200K tokens.
Verdict
o3-deep-research (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini Deep Research (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini Deep Research domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini Deep Research assure un débit supérieur et o3-deep-research offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, o3-deep-research ou Gemini Deep Research ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini Deep Research prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre o3-deep-research et Gemini Deep Research ?+
o3-deep-research est facturé $10.00 / $40.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $10.00 / $40.00 pour Gemini Deep Research. En coût pondéré, o3-deep-research est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
o3-deep-research prend en charge 200K tokens contre 1.05M tokens pour Gemini Deep Research. Côté vitesse de génération, Gemini Deep Research est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de OpenAI et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).