o3-deep-research vs Gemini Deep Research
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
o3-deep-research от OpenAI и Gemini Deep Research от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. o3-deep-research предлагает контекстное окно 200K токенов по цене $10.00/$40.00 за 1 млн токенов, а Gemini Deep Research — контекст 1.05M токенов по цене $10.00/$40.00 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.
Выбирайте и сравнивайте любые модели
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
o3-deep-research
Система глубокого рассужденияo3-deep-research от OpenAI — специализированная ИИ-модель для глубокого логического рассуждения, сложной математики и научных исследований, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 45 ток/с и индекс интеллекта 55/100 (по цене $10/$40
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
200K tokens
55%
Gemini Deep Research
Автономная агентная модельGemini Deep Research от Google — специализированная ИИ-модель для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 60 ток/с и индекс интеллекта 91/100 (по цене $10/$4
$10.00 / 1M
$40.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
Ключевые отличия кратко
- 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 |
Кто лидирует в каждой категории?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Результаты проверенных бенчмарков
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.
Задержка и скорость ответа
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Интерактивный калькулятор стоимости токенов
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
o3-deep-research · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 200K и генерация до 100K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 55% · GPQA Diamond 74.5%)
- Высокая скорость генерации 45 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 3400 мс
- Выгодная тарификация API (по цене $10/$40 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
- Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
- При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат
Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 1.0M и генерация до 66K выходных токенов за ответ (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
- Высокая скорость генерации 60 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 1500 мс
- Выгодная тарификация API (по цене $10/$40 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем
Considerations & Trade-offs
- Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
- При больших объемах трафика рекомендуется использовать кэширование промптов и Batch API для снижения затрат
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 |
Технические характеристики
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: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И o3-deep-research (Оптимально для глубокого логического рассуждения, сложной математики и научных исследований, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemini Deep Research (Оптимально для автономных агентных сценариев, вызова внешних инструментов и автоматизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemini Deep Research лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini Deep Research обеспечивает более высокую скорость генерации, а o3-deep-research выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: o3-deep-research или Gemini Deep Research?+
По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemini Deep Research. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.
У какой модели дешевле API — o3-deep-research или Gemini Deep Research?+
Тариф o3-deep-research составляет $10.00 / $40.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemini Deep Research — $10.00 / $40.00. По смешанной стоимости выгоднее o3-deep-research.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
o3-deep-research поддерживает контекст 200K токенов против 1.05M токенов у Gemini Deep Research, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini Deep Research.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Gemini 3.5 Flash против Gemini Deep Research: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- o4-mini-deep-research против Gemini Deep Research: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- o4-mini-deep-research против o3-deep-research: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Aion-Mini: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-3.0 против Gemini 3.6 Flash: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
- Aion-Mini против Laguna XS 2.1: Сравнение бенчмарков, цен API и скорости (2026)Сравнение
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.
Официальные источники: Официальная документация API OpenAI и Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).