Head-to-Head Model Comparison

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs araştırma ekibi tarafından incelendiSon inceleme: October 2026Yayın ilkeleri
Paylaş
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-4o ve Google tarafından sunulan Gemini 1.5 Pro, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GPT-4o, 128K token bağlam penceresi ve 1M token başına $2.50/$10.00 fiyat sunarken; Gemini 1.5 Pro, 2M token bağlam penceresi ve $1.25/$5.00 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.

Birebir Karşılaştırma (VS)

İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın

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

GPT-4o

Yerel Ses ve Konuşma Modeli

OpenAI tarafından geliştirilen GPT-4o; doğal ses sentezi, gerçek zamanlı ses işleme ve konuşma metne dönüştürme için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 105 token/sn hız, 41/100 zeka indeksi ve 1M token başına $2.5/$10 fiyatlandırma sun

Intelligence Index41 / 100
Input Token:

$2.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

38.8%

Google

Gemini 1.5 Pro

Klasik Nesil Model

Google tarafından geliştirilen Gemini 1.5 Pro; güvenilir sohbet asistanları, metin özetleme ve standart kurumsal iş yükleri için tasarlanmış olup 2M bağlam penceresi, 65 token/sn hız, 46/100 zeka indeksi ve 1M token başına $1.25/$5 fiyatlan

Intelligence Index46 / 100
Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

32.5%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • Gemini 1.5 Pro is 2.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 1.5 Pro has a larger context window (2M vs 128K tokens).
  • GPT-4o is faster at 105 tok/s vs 65 tok/s.
  • GPT-4o leads on SWE-bench coding (38.8% vs 32.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-4oGemini 1.5 Pro
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4146
Provider
OpenAIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$2.50 / 1M$1.25 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$10.00 / 1M$5.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$2.38 / 1M$0.97 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
128K tokens~192 A4 pages of text2M tokens~3,000 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
105 tok/s65 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
38.8%32.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
53.6%58.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$1.25 / 1M$0.31 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-4o
+6.3% SWE-bench lead
Cost
Gemini 1.5 Pro
2.1x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-4o
+62% faster generation
Context
Gemini 1.5 Pro
2M tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

GPT-4oGemini 1.5 Pro
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

38.8%vs32.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

53.6%vs58.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

72.6%vs75.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1286ptsvs1290pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

4.1%vsN/A
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

18.5%vsN/A
SciCode (Scientific Computing)

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

27.3%vsN/A
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

43.9%vsN/A
AIME (Advanced Math Competition)

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

29.7%vsN/A
Long-Context Reasoning

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

58.2%vs89.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

105 tok/s vs65 tok/s

Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı

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
GPT-4o0.41s
Gemini 1.5 Pro0.80s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-4o5.17s
Gemini 1.5 Pro8.49s

Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü

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)
GPT-4o Monthly API Bill
$14.63 / month
$2.5/1M in · $10/1M out
Gemini 1.5 Pro Monthly API Bill
$6.84 / month
$1.25/1M in · $5/1M out
Gemini 1.5 Pro saves approximately $7.79 / month (53%) under this workload.2.1x Savings

GPT-4o · Strengths & Key Advantages

  • 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 16K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 38.8% · GPQA Diamond 53.6%)
  • Sadece 410 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 105 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $2.5/$10 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Yüksek hacimli üretim trafiğinde maliyetleri optimize etmek için Prompt Caching ve Batch API kullanımı önerilir

Gemini 1.5 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 2M bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 8K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 58.5%)
  • Sadece 800 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 65 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $1.25/$5 fiyatlandırma)
Considerations & Trade-offs
  • Kapalı ağırlıklı bulut modelidir; çevrimdışı yerel sunuculara indirilerek çalıştırılamaz
  • Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGPT-4oGemini 1.5 Pro
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.68$0.20
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
24K24K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-4oGemini 1.5 Pro
Official API Model ID (SDK)gpt-4omodels/gemini-1-5-pro
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2024-052024-02
Knowledge CutoffOctober 2023May 2024
ArchitectureOmni-Multimodal DenseSparse Mixture-of-Experts (MoE) Multimodal
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) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($2.5/1M in) across full 128K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $1.25/1M (no extra cache-write fee)Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTL
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 RAGBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
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 PublishedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
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, vision, audiotext, vision, audio, video
Output Modalitiestext, audiotext

GPT-4o vs Gemini 1.5 Pro: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, GPT-4o or Gemini 1.5 Pro?

Gemini 1.5 Pro is more intelligent. It scores 46 compared with 41 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-4o is faster, generating 105 tokens per second compared with 65 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $2.38 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GPT-4o has lower latency, with a time to first token of 0.41s compared with 0.80s.

Which model has a larger context window?

Gemini 1.5 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 128K tokens.

Sonuç

Hem GPT-4o (doğal ses sentezi, gerçek zamanlı ses işleme ve konuşma metne dönüştürme, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Gemini 1.5 Pro (güvenilir sohbet asistanları, metin özetleme ve standart kurumsal iş yükleri, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: Gemini 1.5 Pro karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, GPT-4o daha yüksek üretim hızı sağlar; Gemini 1.5 Pro ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için GPT-4o mi yoksa Gemini 1.5 Pro mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde Gemini 1.5 Pro önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

GPT-4o ve Gemini 1.5 Pro API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

GPT-4o 1M giriş/çıkış tokeni başına $2.50 / $10.00 ücretlendirilirken, Gemini 1.5 Pro $1.25 / $5.00 seviyesindedir. Karma maliyette Gemini 1.5 Pro daha avantajlıdır.

Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+

GPT-4o 128K token bağlam penceresi sunarken Gemini 1.5 Pro 2M token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise GPT-4o öndedir.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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.

Resmi kaynaklar: OpenAI ve Google resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).