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Head-to-Head Model Comparison

o4-mini-deep-research vs o3-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 o3-deep-research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का o4-mini-deep-research और OpenAI का o3-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 o3-deep-research में 200K 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%

OpenAI

o3-deep-research

डीप रीजनिंग इंजन

OpenAI का o3-deep-research गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 45 टोकन/सेकंड स्पीड और $10/$40 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 55/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर

Intelligence Index55 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

55%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • o4-mini-deep-research is 5.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • o4-mini-deep-research is faster at 70 tok/s vs 45 tok/s.
  • o3-deep-research leads on SWE-bench coding (55.0% vs 48.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo4-mini-deep-researcho3-deep-research
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4855
Provider
OpenAIOpenAI
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 text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K100K
Throughput Speed
Tokens generated per second
70 tok/s45 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
48.5%55%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
68%74.5%
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
o3-deep-research
+6.5% SWE-bench lead
Cost
o4-mini-deep-research
5.0x cheaper monthly runtime
Speed
o4-mini-deep-research
+56% faster generation
Context
Tied
200K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

o4-mini-deep-researcho3-deep-research
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

48.5%vs55%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

68%vs74.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

80.5%vs85.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1318ptsvs1336pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.8%vs13.2%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

33.5%vs41%
SciCode (Scientific Computing)

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

35%vs43%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

60%vs68%
AIME (Advanced Math Competition)

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

85%vs87.5%
Long-Context Reasoning

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

76%vs82%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs45 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
o3-deep-research3.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o4-mini-deep-research9.54s
o3-deep-research14.51s

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
o3-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

o3-deep-research · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 100K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 74.5%)
  • 45 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 3400ms 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-researcho3-deep-research
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.10$7.28
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
75K90K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
30K42K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo4-mini-deep-researcho3-deep-research
Official API Model ID (SDK)o4-mini-deep-researcho3-deep-research
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-062025-06
Knowledge CutoffJune 2024June 2024
ArchitectureCompact agentic reasoning transformerAgentic reasoning transformer with web and file tools
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) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2/1M in) across full 200K windowFlat rate ($10/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $2.5/1M (no extra cache-write fee)
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 RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
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 PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 o3-deep-research: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, o4-mini-deep-research or o3-deep-research?

o3-deep-research is more intelligent. It scores 55 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 45 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?

o4-mini-deep-research has lower latency, with a time to first token of 2.40s compared with 3.40s.

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 o3-deep-research (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: o3-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 o3-deep-research में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में o3-deep-research आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

o4-mini-deep-research और o3-deep-research में किसका API सस्ता है?+

o4-mini-deep-research की इनपुट/आउटपुट कीमत $2.00 / $8.00 प्रति 1M टोकन है और o3-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 o3-deep-research में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में o4-mini-deep-research तेज़ है।

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Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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