o3-deep-research vs Gemini Deep Research
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAI의 o3-deep-research와 Google의 Gemini Deep Research는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. o3-deep-research는 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $10.00/$40.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Gemini Deep Research는 1.05M 토큰 컨텍스트와 $10.00/$40.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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o3-deep-research
심층 추론 및 논리 엔진OpenAI의 o3-deep-research 모델은 심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 45 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 55/100점(1M 토큰당 입력 $10 / 출력 $40)을 제공합니다.
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
200K tokens
55%
Gemini Deep Research
자율 에이전트 및 도구 호출 특화Google의 Gemini Deep Research 모델은 자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 60 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 91/100점(1M 토큰당 입력 $10 / 출력 $40)을 제공합니다.
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
한눈에 보는 핵심 차이점
- 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.
| Feature | 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 |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
o3-deep-research · Strengths & Key Advantages
- 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 100K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 74.5%)
- 초당 45 토큰의 빠른 처리 속도와 3400ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $10 / 출력 $40)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
- 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
- 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다
Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages
- 1.0M 컨텍스트 윈도우 및 최대 66K 출력 토큰 생성 지원 (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
- 초당 60 토큰의 빠른 처리 속도와 1500ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $10 / 출력 $40)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
- 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
- 대규모 프로덕션 호출 환경에서는 비용 절감을 위해 프롬프트 캐싱과 배치 API(Batch API) 활용이 권장됩니다
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 |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: 핵심 요약 문답 (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.
종합 평가
o3-deep-research(심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Gemini Deep Research(자율 에이전트 워크플로우, 도구 호출(Tool Calling) 및 다단계 업무 자동화, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Gemini Deep Research가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Gemini Deep Research가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 o3-deep-research가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 o3-deep-research와 Gemini Deep Research 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Gemini Deep Research가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
o3-deep-research와 Gemini Deep Research의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
o3-deep-research는 100만 토큰당 입력 $10.00 / 출력 $40.00이며, Gemini Deep Research는 입력 $10.00 / 출력 $40.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 o3-deep-research가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 o3-deep-research가 200K 토큰, Gemini Deep Research가 1.05M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Gemini Deep Research가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
공식 출처: OpenAI 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).