Head-to-Head Model Comparison

o1-pro vs o3-mini

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
o1-pro vs o3-mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI tarafından geliştirilen o1-pro ve OpenAI tarafından sunulan o3-mini, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. o1-pro, 200K token bağlam penceresi ve 1M token başına $150.00/$600.00 fiyat sunarken; o3-mini, 200K token bağlam penceresi ve $1.10/$4.40 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

o1-pro

Derin Akıl Yürütme Motoru

OpenAI tarafından geliştirilen o1-pro; derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz için tasarlanmış olup 200K bağlam penceresi, 22 token/sn hız, 57/100 zeka indeksi ve 1M token başına $150/$600 fiyatlandırma

Intelligence Index57 / 100
Input Token:

$150.00 / 1M

Output Token:

$600.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

51.5%

OpenAI

o3-mini

Derin Akıl Yürütme Motoru

OpenAI tarafından geliştirilen o3-mini; derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz için tasarlanmış olup 200K bağlam penceresi, 85 token/sn hız, 51/100 zeka indeksi ve 1M token başına $1.1/$4.4 fiyatlandırma

Intelligence Index51 / 100
Input Token:

$1.10 / 1M

Output Token:

$4.40 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

49%

Bir Bakışta Temel Farklar

  • o3-mini is 127.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • o3-mini is faster at 85 tok/s vs 22 tok/s.
  • o1-pro leads on SWE-bench coding (51.5% vs 49.0%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
Featureo1-proo3-mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5751
Provider
OpenAIOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$150.00 / 1M$1.10 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$600.00 / 1M$4.40 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$116.25 / 1M$1.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
200K tokens~300 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
100K100K
Throughput Speed
Tokens generated per second
22 tok/s85 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
51.5%49%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
79%79.7%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$37.50 / 1M$0.55 / 1M

Hangi Alanda Kim Kazanıyor?

At-a-glance decision framework
Coding
o1-pro
+2.5% SWE-bench lead
Cost
o3-mini
127.6x cheaper monthly runtime
Speed
o3-mini
+286% faster generation
Context
Tied
200K tokens window

Doğrulanmış Benchmark Puanları

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

o1-proo3-mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

51.5%vs49%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

79%vs79.7%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

90.5%vs82.4%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1362ptsvs1310pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.6%vs12.8%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

46.5%vs32.3%
SciCode (Scientific Computing)

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

46%vs29.4%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

74%vs51.6%
AIME (Advanced Math Competition)

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

88%vs91.7%
Long-Context Reasoning

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

77.5%vs74.2%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

22 tok/s vs85 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
o1-pro4.20s
o3-mini1.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
o1-pro26.93s
o3-mini7.28s

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)
o1-pro Monthly API Bill
$821.25 / month
$150/1M in · $600/1M out
o3-mini Monthly API Bill
$6.44 / month
$1.1/1M in · $4.4/1M out
o3-mini saves approximately $814.82 / month (99%) under this workload.127.6x Savings

o1-pro · Strengths & Key Advantages

  • 200K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 100K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 79%)
  • Sadece 4200 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 22 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $150/$600 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

o3-mini · Strengths & Key Advantages

  • 200K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 100K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 49% · GPQA Diamond 79.7%)
  • Sadece 1400 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 85 token yüksek üretim hızı
  • İstem önbellekleme (Prompt Caching), araç çağırma ve yapılandırılmış JSON çıktısını destekleyen rekabetçi API ekonomisi (1M token başına $1.1/$4.4 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.

Metrico1-proo3-mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$94.20$1.30
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
62K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
45K25K

Teknik Özellikler

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Featureo1-proo3-mini
Official API Model ID (SDK)o1-proo3-mini
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2025-032025-01
Knowledge CutoffOctober 2023October 2023
ArchitectureHigh-compute reasoning transformerChain-of-Thought Reasoning Dense
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) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($150/1M in) across full 200K windowFlat rate ($1.1/1M in) across full 200K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $37.5/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0.55/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
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 PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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, visiontext
Output Modalitiestexttext

o1-pro vs o3-mini: Hızlı Yanıtlar (SSS)

Which is more intelligent, o1-pro or o3-mini?

o1-pro is more intelligent. It scores 57 compared with 51 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

o3-mini is faster, generating 85 tokens per second compared with 22 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

o3-mini is cheaper at $1.05 per 1M tokens blended, compared with $116.25 (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 4.20s.

Sonuç

Hem o1-pro (derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de o3-mini (derin mantıksal akıl yürütme, ileri matematik ve çok adımlı bilimsel analiz, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: o1-pro karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, o3-mini daha yüksek üretim hızı sağlar; o3-mini ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Kodlama ve akıl yürütme için o1-pro mi yoksa o3-mini mi daha iyi?+

Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde o1-pro önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.

o1-pro ve o3-mini API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+

o1-pro 1M giriş/çıkış tokeni başına $150.00 / $600.00 ücretlendirilirken, o3-mini $1.10 / $4.40 seviyesindedir. Karma maliyette o3-mini daha avantajlıdır.

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

o1-pro 200K token bağlam penceresi sunarken o3-mini 200K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise o3-mini 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 OpenAI resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).