o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
o4-mini-deep-research от OpenAI и Gemini Deep Research от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. o4-mini-deep-research предлагает контекстное окно 200K токенов по цене $2.00/$8.00 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.
o4-mini-deep-research
Система глубокого рассужденияo4-mini-deep-research от OpenAI — специализированная ИИ-модель для глубокого логического рассуждения, сложной математики и научных исследований, обеспечивающая контекстное окно 200K, скорость 70 ток/с и индекс интеллекта 48/100 (по цене $2/
$2.00 / 1M
$8.00 / 1M
200K tokens
48.5%
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
- 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.
| Feature | o4-mini-deep-research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 91 |
Provider | OpenAI | |
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 text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 70 tok/s | 60 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 |
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.
o4-mini-deep-research · Strengths & Key Advantages
- Контекстное окно 200K и генерация до 100K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 48.5% · GPQA Diamond 68%)
- Высокая скорость генерации 70 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 2400 мс
- Выгодная тарификация API (по цене $2/$8 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 | o4-mini-deep-research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.10 | $8.50 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 75K | 50K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 30K | 35K |
Технические характеристики
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | o4-mini-deep-research | Gemini Deep Research |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o4-mini-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 | Compact agentic reasoning transformer | 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 ($2/1M 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 $0.5/1M (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 |
o4-mini-deep-research vs Gemini Deep Research: Быстрые ответы (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.
Вердикт
И o4-mini-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, o4-mini-deep-research обеспечивает более высокую скорость генерации, а o4-mini-deep-research выгоднее при больших объёмах API-запросов.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Что лучше для программирования и логики: o4-mini-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 — o4-mini-deep-research или Gemini Deep Research?+
Тариф o4-mini-deep-research составляет $2.00 / $8.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemini Deep Research — $10.00 / $40.00. По смешанной стоимости выгоднее o4-mini-deep-research.
У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+
o4-mini-deep-research поддерживает контекст 200K токенов против 1.05M токенов у Gemini Deep Research, а по скорости генерации токенов лидирует o4-mini-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
- o3-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).