Head-to-Head Model Comparison

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-4oProfile

Gemini 1.5 ProProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-4o

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

OpenAI का GPT-4o प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 105 टोकन/सेकंड स्पीड और $2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 41/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index41 / 100

Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Google

Gemini 1.5 Pro

क्लासिक जनरेशन मॉडल

Google का Gemini 1.5 Pro विश्वसनीय चैट असिस्टेंस, कंटेंट जनरेशन और सामान्य एंटरप्राइज कार्यों के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 2M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 65 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.25/$5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 46/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र

Intelligence Index46 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Gemini 1.5 Pro is 2.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 1.5 Pro has a larger context window (2M vs 128K tokens).
GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 65 tok/s.
GPT-4o leads on SWE-bench coding (38.8% vs 32.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	GPT-4o	Gemini 1.5 Pro
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	41	46
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$2.50 / 1M	$1.25 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$10.00 / 1M	$5.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$2.38 / 1M	$0.97 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	2M tokens~3,000 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	8K
Throughput Speed Tokens generated per second	105 tok/s	65 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	38.8%	32.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	53.6%	58.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$1.25 / 1M	$0.31 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-4o

+6.3% SWE-bench lead

Cost

Gemini 1.5 Pro

2.1x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-4o

+62% faster generation

Context

Gemini 1.5 Pro

2M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-4oGemini 1.5 Pro

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

38.8%vs32.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

53.6%vs58.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

72.6%vs75.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1286ptsvs1290pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

4.1%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

18.5%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

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

27.3%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

43.9%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

29.7%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

58.2%vs89.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs65 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-4o0.41s

Gemini 1.5 Pro0.80s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-4o5.17s

Gemini 1.5 Pro8.49s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-4o Monthly API Bill

$14.63 / month

$2.5/1M in · $10/1M out

Gemini 1.5 Pro Monthly API Bill

$6.84 / month

$1.25/1M in · $5/1M out

Gemini 1.5 Pro saves approximately $7.79 / month (53%) under this workload.2.1x Savings

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
105 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 410ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$2.5/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages

2M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 58.5%)
65 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 800ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.25/$5 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-4o	Gemini 1.5 Pro
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.68	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	24K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	0K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-4o	Gemini 1.5 Pro
Official API Model ID (SDK)	gpt-4o	models/gemini-1-5-pro
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2024-05	2024-02
Knowledge Cutoff	October 2023	May 2024
Architecture	Omni-Multimodal Dense	Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Multimodal
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 ($2.5/1M in) across full 128K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M 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) · Audio (~25–32 tokens/sec)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
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, audio	text, vision, audio, video
Output Modalities	text, audio	text

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-4o or Gemini 1.5 Pro?

Gemini 1.5 Pro is more intelligent. It scores 46 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 128K tokens.

निष्कर्ष

GPT-4o (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini 1.5 Pro (विश्वसनीय चैट असिस्टेंस, कंटेंट जनरेशन और सामान्य एंटरप्राइज कार्यों, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 1.5 Pro जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-4o तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 1.5 Pro बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-4o या Gemini 1.5 Pro में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 1.5 Pro आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-4o और Gemini 1.5 Pro में किसका API सस्ता है?+

GPT-4o की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.50 / $10.00 प्रति 1M टोकन है और Gemini 1.5 Pro की $1.25 / $5.00 है। समग्र लागत में Gemini 1.5 Pro अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-4o में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini 1.5 Pro में 2M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-4o तेज़ है।

AI Terminology & Guide

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-4o

Gemini 1.5 Pro

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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