o3-mini
o3-mini
%70 giriş · %30 çıkış karışımı
Yüksek = daha iyi değer
Hız
78/100
Bağlam
200K
Seviye
smart
DeepSeek R1
deepseek-r1
%70 giriş · %30 çıkış karışımı
Yüksek = daha iyi değer
Hız
60/100
Bağlam
128K
Seviye
power
DERİN ANALİZ
o3-mini ile DeepSeek R1 Karşılaştırması: Detaylı İnceleme
o3-mini OpenAI tarafından geliştirilen orta seviye seviyeli bir dil modelidir; 200K token bağlam penceresiyle mantıksal muhakeme alanında öne çıkar. DeepSeek R1 DeepSeek'ın amiral gemisi seviyeli modeli 128K token bağlamı destekler ve mantıksal muhakeme alanında güçlü performans gösterir.
Burada DeepSeek R1 hem daha ucuz hem daha güçlü: tipik istem/tamamlama karışımında o3-mini'a göre %50 daha az tutuyor ve kodlama-akıl yürütme toplamında 2 puan önde. Bu çiftte tartılacak bir takas yok: o3-mini'dan spesifik bir şeye ihtiyacınız yoksa ucuz olan zaten iyi olan. o3-mini, 1M input token başına $1.10 ve 1M output token başına $4.40 ücret alır. DeepSeek R1 ise input için $0.55/M, output için $2.19/M fiyatlandırır.
Bağımsız benchmark değerlendirmelerinde DeepSeek R1, o3-mini'ın kodlamada 90/100 ve muhakemede 97/100 puanlarına karşın kodlamada 92/100 ve muhakemede 97/100 ile öne geçiyor.
Yetenek dökümü
Beş temel benchmark kategorisinde o3-mini ile DeepSeek R1 karşı karşıya nasıl performans gösteriyor:
Göreve göre en iyi model
- kodlama: DeepSeek R1 92/100 ile kazanıyor
- veri çıkarımı: o3-mini 85/100 ile kazanıyor
- yaratıcı görevler: DeepSeek R1 82/100 ile kazanıyor
- görüntü/çoklu modal: o3-mini 72/100 ile kazanıyor
Ölçekte tahmini aylık maliyet
Ayda 10M + 2M için o3-mini yaklaşık $19.80, DeepSeek R1 ise yaklaşık $9.88 tutar — DeepSeek R1 her ay yaklaşık $9.92 (50%) tasarruf sağlar.
Kararı asıl ne belirliyor
o3-mini ve DeepSeek R1 farklı laboratuvarlardan geliyor; bu da farklı tokenizer, farklı API biçimi ve ikinci bir tedarikçi ilişkisi demek. Aynı İngilizce metin ikisinde aynı token sayısını üretmiyor, dolayısıyla milyon başına fiyat karşılaştırması farkı olduğundan küçük gösteriyor — liste fiyatlarını nihai gerçek saymadan önce kendi istemlerinizi her ikisinde de ölçün.
o3-mini ve DeepSeek R1 birbirinden 0 ay arayla çıktı; yani kabaca aynı koşullar altında aynı değerlendirmelerde yarışıyorlar. Bu da doğrudan benchmark karşılaştırmasını burada, genelde olmadığı kadar anlamlı kılıyor — hiçbiri daha yeni ve daha kolay bir test setinde ölçülmüş olmanın avantajını taşımıyor.
Daha geniş bağlam penceresi o3-mini'da: DeepSeek R1 için 128K iken 200K. Fark gerçek ama belirleyici değil — istemleriniz düzenli olarak uzuyorsa önemli, çoğu üretim isteminin durduğu yerde (100K'nın epey altında) duruyorsa önemsiz. Şunu da unutmayın: büyük bir pencereyi doldurmak zaten bir isteği pahalı yapan şeydir.
Gecikme ikisini ayırıyor: o3-mini 100 üzerinden 78 alırken DeepSeek R1 60 alıyor — 18 puanlık fark. Bu, bir insanın beklediği her şey için önemli: sohbet, otomatik tamamlama, etkileşimli araçlar. Toplu ve arka plan işlerinde önemli değil; orada gecikmeyi yetenekle takas etmek genelde doğru karar.
Pratik bir asimetri: o3-mini standart fiyatların %50 altında bir batch API sunuyor, DeepSeek R1 sunmuyor. Cevabı hemen gerekmeyen her şey için — gecelik zenginleştirme, geri doldurma, değerlendirme koşuları — bu indirim liste fiyatı farkından daha değerli olabilir ve liste fiyatlarına bakarken gözden kaçırması kolaydır.
Bu karşılaştırmayı DeepSeek R1 açık ara kazanıyor — hem daha ucuz hem daha güçlü. o3-mini'ı yalnızca ihtiyaç duyduğunuz spesifik bir yeteneği varsa seçin; fiyat ve benchmark'ta ikisinde de geride.
Benchmark Karşılaştırması
5 kategoride birebir karşılaştırma — resmi değerlendirmelerden alınmıştır
Kodlama
Mantıksal Muhakeme
Veri Ayıklama
Yaratıcılık
Görsel Analiz
Hız Puanı
Bağlam Penceresi
Token Nedir?
Modeller kelimeleri değil, token'ları işler.
Bir token, İngilizce metinde yaklaşık 4 karaktere (~¾ kelime) denk gelir. API faturanız milyon token başına ücretlendirilir — bunu anlamak maliyetinizi doğrudan düşürür.
Kısa cümle
"Merhaba, dünya!"
- o3-mini
- $0.44
- DeepSeek R1
- $0.22
İş e-postası
Tipik bir e-posta (~200 kelime)
- o3-mini
- $29.70
- DeepSeek R1
- $14.85
Kod dosyası
50 satır Python kodu
- o3-mini
- $44.00
- DeepSeek R1
- $22.00
Gösterilen fiyatlar her iş yükünün 100,000 kez çalıştırılması içindir — tek bir çalıştırma hem o3-mini hem DeepSeek R1 üzerinde bir kuruşun altında kalır, dolayısıyla rakam ancak üretim hacminde anlam kazanır. Yalnızca giriş token'ları; çıkış hacminizi aşağıdaki hesap makinesinde ekleyin.
Token kullanımınızı nasıl ölçersiniz
response.usage.total_tokensHer API yanıtı bir usage nesnesi içerir. Aylık toplamı bulmak için tüm çağrılardaki total_tokens değerlerini toplayın, ardından aşağıdaki hesaplayıcıyı kullanın.
Maliyet Hesaplayıcı
Gerçek aylık token kullanımınızı girerek tasarrufu görün
Hazır Senaryolar
o3-mini
$62.70/ay
$752.40/yıl
DeepSeek R1
$31.26/ay
$375.12/yıl
Yıllık Tasarruf
$377.28 yıllık tasarruf
DeepSeek R1 daha ucuz · $31.44/ay
Derinlemesine Denetim — o3-mini & DeepSeek R1
Cerrahi Denetliyoruz: Mantıksal Muhakeme
3 YILLIK STRATEJİK KAYIP PROJEKSİYONU
$109.404
Optimizasyon protokolleri uygulanmazsa mevcut model tercihi nedeniyle yıllık $36.468 sermaye kaybı yaşanacaktır.
VERİMLİLİK SKORU
97%
Seçilen model bu kategoride 97 benchmark skoru alıyor.
KATEGORİK FARK
3 puan
Liderden Uzaklık
Rekabetçi Konum Analizi
Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)
Kategorik Şampiyon: Claude Fable 5
MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre Claude Fable 5, Mantıksal Muhakeme görevleri için optimum dengeyi sunar.
Pazar Skoru
%100
Tasarruf Oranı
%55
Operasyonel Reçete
- Token verimliliği için model cascade (kademeli yapı) aktif edilmelidir.
- Analiz edilen complex_reasoning verileri yerel önbellek (cache) ile optimize edilebilir.
MALİYET DENETİM EYLEMİ
Aşırı Model Tespit Edildi
"o3-mini bu görev tipi için fazla maliyetli. Claude Fable 5 bu kategoride 100 puan alırken çok daha ucuza çalışıyor."
Kategorik Alternatif Fırsatı
"Claude Fable 5, MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026) verilerine göre bu kategoride 100 puanla lider konumda."
Atalet Vergisi Tespit Edildi
"Trafiğin %85'i daha ucuz modellere yönlendirilebilir. Fast tier (GPT-5 Nano) ve Smart tier (o3-mini) ile aylık $3.04 tasarruf edilebilir."
3-Katmanlı Akıllı Yönlendirme Mimarisi
YÖNLENDİRME İLE %55 TASARRUFGPT-5 Nano
IQ Skoru: 72/100
$18.00/yıl
o3-mini
IQ Skoru: 97/100
$277.20/yıl
DeepSeek R1
IQ Skoru: 97/100
$59.184/yıl
Katmanlı yönlendirme olmadan tüm trafik en pahalı modele gönderilir — bu 'Atalet Vergisi' yılda $437.616 gereksiz maliyet yaratır. Kademeli yönlendirme bu israfı ortadan kaldırır.
Mantıksal Muhakeme — Model Maliyet / Kalite Matrisi
Kaynak: MMLU-Pro + GPQA Diamond (Apr 2026)| Model | Benchmark Skoru | Input (M token) | Output (M token) | Yıllık Maliyet* | Değer Endeksi |
|---|---|---|---|---|---|
Claude Fable 5LİDER | 100/100 | $10.00 | $50.00 | $720.00 | 5/100 |
GPT-5.6 Sol | 99/100 | $5.00 | $30.00 | $420.00 | 8/100 |
Claude Opus 5 | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 9/100 |
Claude Opus 4.6 | 98/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 9/100 |
o3-miniSEÇİLİ | 97/100 | $1.10 | $4.40 | $66.00 | 50/100 |
DeepSeek R1EN İYİ DEĞ. | 97/100 | $0.55 | $2.19 | $32.88 | 100/100 |
Claude Opus 4.8 | 96/100 | $5.00 | $25.00 | $360.00 | 9/100 |
GPT-5.2 Chat | 96/100 | $1.75 | $14.00 | $189.00 | 17/100 |
Claude 3.7 Sonnet | 95/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 15/100 |
GPT-5.6 Terra | 94/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 19/100 |
Claude 3.5 Sonnet | 93/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 15/100 |
GPT-4.1 | 93/100 | $2.00 | $8.00 | $120.00 | 26/100 |
Claude Sonnet 5 | 92/100 | $3.00 | $15.00 | $216.00 | 14/100 |
Claude 3 Opus | 90/100 | $15.00 | $75.00 | $1,080.00 | 3/100 |
Grok 4.5 | 90/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 32/100 |
GPT-4o | 90/100 | $2.50 | $10.00 | $150.00 | 20/100 |
Gemini 3.1 Pro | 89/100 | $2.00 | $12.00 | $168.00 | 18/100 |
Gemini 2.0 Pro | 88/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 40/100 |
Llama 3.1 405B | 88/100 | $2.70 | $2.70 | $64.80 | 46/100 |
Gemini 1.5 Pro | 87/100 | $1.25 | $5.00 | $75.00 | 39/100 |
Mistral Large 2 | 86/100 | $2.00 | $6.00 | $96.00 | 30/100 |
* Girilen token hacmi için yıllık maliyet — Değer Endeksi = Benchmark Skoru / Aylık Maliyet (yüksek = iyi)
// iOPTERA Surgical Routing Wrapper
const auditModel = async (prompt: string) => {
const complexity = measureComplexity(prompt);
// Tactical Cascade Logic
if (complexity < 0.45) {
// Redirect simple tasks to efficient model
return await llm.call("iOPTERA Optimization", prompt);
}
// High-latency routing for complex reasoning
return await llm.call("Claude Fable 5", prompt);
};İlgili Karşılaştırmalar
En iyi seçeneği bulmak için benzer model çiftlerini keşfedin