o4-mini vs o3-mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAI의 o4-mini와 OpenAI의 o3-mini는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. o4-mini는 200K 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $1.10/$4.40(입력/출력)의 요금을 제공하며, o3-mini는 200K 토큰 컨텍스트와 $1.10/$4.40의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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o4-mini
심층 추론 및 논리 엔진OpenAI의 o4-mini 모델은 심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 105 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 50/100점(1M 토큰당 입력 $1.1 / 출력 $4.4)을 제공합니다.
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
200K tokens
57.5%
o3-mini
심층 추론 및 논리 엔진OpenAI의 o3-mini 모델은 심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석에 최적화된 AI 모델로, 200K 컨텍스트 윈도우, 초당 85 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 51/100점(1M 토큰당 입력 $1.1 / 출력 $4.4)을 제공합니다.
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
200K tokens
49%
한눈에 보는 핵심 차이점
- o4-mini is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- o4-mini is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
- o4-mini leads on SWE-bench coding (57.5% vs 49.0%).
| Feature | o4-mini | o3-mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 50 | 51 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.10 / 1M | $1.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $4.40 / 1M | $4.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.85 / 1M | $1.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 57.5% | 49% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 73% | 79.7% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.28 / 1M | $0.55 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 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.
o4-mini · Strengths & Key Advantages
- 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 100K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 73%)
- 초당 105 토큰의 빠른 처리 속도와 1800ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $1.1 / 출력 $4.4)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
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
o3-mini · Strengths & Key Advantages
- 200K 컨텍스트 윈도우 및 최대 100K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 49% · GPQA Diamond 79.7%)
- 초당 85 토큰의 빠른 처리 속도와 1400ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $1.1 / 출력 $4.4)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
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | o4-mini | o3-mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.72 | $1.30 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 25K | 25K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | o4-mini | o3-mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o4-mini | o3-mini |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-04 | 2025-01 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | October 2023 |
| Architecture | Compact reasoning transformer | Chain-of-Thought Reasoning Dense |
| 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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.1/1M in) across full 200K window | Flat rate ($1.1/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.275/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.55/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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 | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 |
| Output Modalities | text | text |
o4-mini vs o3-mini: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, o4-mini or o3-mini?
o3-mini is more intelligent. It scores 51 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
o4-mini is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
o4-mini is cheaper at $0.85 per 1M tokens blended, compared with $1.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
o3-mini has lower latency, with a time to first token of 1.40s compared with 1.80s.
종합 평가
o4-mini(심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 o3-mini(심층 논리 추론, 고급 수학 문제 해결 및 다단계 과학적 분석, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 o3-mini가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 o4-mini가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 o4-mini가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 o4-mini와 o3-mini 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 o3-mini가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
o4-mini와 o3-mini의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
o4-mini는 100만 토큰당 입력 $1.10 / 출력 $4.40이며, o3-mini는 입력 $1.10 / 출력 $4.40입니다. 혼합 비용 기준으로는 o4-mini가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 o4-mini가 200K 토큰, o3-mini가 200K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 o4-mini가 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 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).