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Head-to-Head Model Comparison

o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का o4-mini-deep-research और Google का Gemini Deep Research दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। o4-mini-deep-research में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $2.00/$8.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemini Deep Research में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $10.00/$40.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

o4-mini-deep-research

डीप रीजनिंग इंजन

OpenAI का o4-mini-deep-research गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 70 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$8 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

48.5%

Google

Gemini Deep Research

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

Google का Gemini Deep Research ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 60 टोकन/सेकंड स्पीड और $10/$40 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 91/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • o4-mini-deep-research is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini Deep Research has a larger context window (1M vs 200K tokens).
  • o4-mini-deep-research is faster at 70 tok/s vs 60 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo4-mini-deep-researchGemini Deep Research
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4891
Provider
OpenAIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.00 / 1M$10.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$8.00 / 1M$40.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$1.55 / 1M$7.75 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
48.5%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68%85%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.50 / 1M$2.50 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
o4-mini-deep-research
5.0x cheaper monthly runtime
Speed
o4-mini-deep-research
+17% faster generation
Context
Gemini Deep Research
1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

o4-mini-deep-researchGemini Deep Research
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68%vs85%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs89.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1318ptsvs1495pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.8%vs17.5%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

33.5%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

35%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

60%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

85%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

76%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs60 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
o4-mini-deep-research2.40s
Gemini Deep Research1.50s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o4-mini-deep-research9.54s
Gemini Deep Research9.83s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
o4-mini-deep-research Monthly API Bill
$10.95 / month
$2/1M in · $8/1M out
Gemini Deep Research Monthly API Bill
$54.75 / month
$10/1M in · $40/1M out
o4-mini-deep-research saves approximately $43.80 / month (80%) under this workload.5.0x Savings

o4-mini-deep-research · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 100K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 68%)
  • 70 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 2400ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$8 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 Deep Research · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
  • 60 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1500ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $10/$40 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

Token Use & Task Economics

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

Metrico4-mini-deep-researchGemini Deep Research
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.10$8.50
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
75K50K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
30K35K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo4-mini-deep-researchGemini Deep Research
Official API Model ID (SDK)o4-mini-deep-researchmodels/gemini-deep-research
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-062026-04
Knowledge CutoffJune 2024Real-time Google Search Integration
ArchitectureCompact agentic reasoning transformerAgentic recursive research and synthesis engine
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 200K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)Implicit + Explicit Context Caching at $2.5/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision
Output Modalitiestexttext

o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, o4-mini-deep-research or Gemini Deep Research?

Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o4-mini-deep-research is faster, generating 70 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

o4-mini-deep-research is cheaper at $1.55 per 1M tokens blended, compared with $7.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini Deep Research has lower latency, with a time to first token of 1.50s compared with 2.40s.

Which model has a larger context window?

Gemini Deep Research has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 200K tokens.

निष्कर्ष

o4-mini-deep-research (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini Deep Research (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini Deep Research जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, o4-mini-deep-research तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और o4-mini-deep-research बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए o4-mini-deep-research या Gemini Deep Research में से कौन बेहतर है?+

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

o4-mini-deep-research और Gemini Deep Research में किसका API सस्ता है?+

o4-mini-deep-research की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $8.00 प्रति 1M टोकन है और Gemini Deep Research की $10.00 / $40.00 है। समग्र लागत में o4-mini-deep-research अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

o4-mini-deep-research में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini Deep Research में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में o4-mini-deep-research तेज़ है।

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स्रोत: OpenAI और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।