Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools es un modelo de Google en la categoría de texto, publicado por el proveedor el 2026-02-25. OpenAI: GPT-4o es un modelo de OpenAI, también en la categoría de texto, publicado por su proveedor el 2024-05-13. Ambos se sirven a través de api14 con ids de modelo compatibles con OpenAI, así que la elección entre ellos se reduce sobre todo al contexto, las modalidades y los parámetros que necesitas.
La diferencia más clara es la longitud del contexto. Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools acepta hasta 1.048.576 tokens, mientras que GPT-4o acepta hasta 128.000. Gemini también admite más modalidades de entrada: texto, audio, imagen, vídeo y archivo. GPT-4o admite texto, imagen y archivo. Ambos devuelven solo texto. En razonamiento, Gemini expone controles de razonamiento (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) y es el único de los dos con esa capacidad aquí. Los conjuntos de parámetros difieren también en otros aspectos: GPT-4o admite frequency_penalty, logit_bias, logprobs, prediction, presence_penalty, stop, top_logprobs y web_search_options, ninguno de los cuales aparece en la lista de Gemini, mientras que Gemini admite top_p, temperature, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format y max_tokens igual que GPT-4o. Ninguno de los modelos figura como compatible de forma exclusiva con tools o structured outputs, así que en eso hay un empate efectivo.
Para la selección práctica, recurre a Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools cuando tu entrada sea grande (documentos largos, transcripciones largas, bases de código grandes) o cuando necesites introducir audio o vídeo directamente en lugar de transcribir o muestrear fotogramas primero. Sus parámetros de razonamiento también lo convierten en la opción natural para tareas en las que quieras controlar cuánto esfuerzo de razonamiento interno dedica el modelo. Recurre a GPT-4o cuando quieras los controles de muestreo y depuración al estilo OpenAI: logprobs y top_logprobs para inspeccionar la confianza, logit_bias para decodificación restringida, penalizaciones de presencia y frecuencia para controlar la repetición, prediction para ediciones sensibles a la latencia, o web_search_options. Si tus entradas son texto e imágenes dentro de 128.000 tokens y no necesitas controles de razonamiento, GPT-4o cubre el mismo terreno.
Llamar a cualquiera de los dos a través de api14 tiene la misma forma de petición, porque la pasarela es compatible con OpenAI. Envías una petición de chat completions al mismo endpoint con las mismas cabeceras y el mismo cuerpo JSON, y el único campo que cambias es model. Ponlo en "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" para el modelo de Google o en "openai/gpt-4o" para el modelo de OpenAI. Messages, tools, response_format y el resto del cuerpo se quedan donde están, así que cambiar es una edición de una línea y puedes mantener una sola biblioteca cliente para ambos. Solo recuerda que los parámetros no son totalmente intercambiables: enviar logprobs o web_search_options al id de Gemini, o reasoning_effort al id de GPT-4o, queda fuera del conjunto admitido para ese modelo, así que mantén el manejo de parámetros por modelo en tu código.
Aún hay casos en los que GPT-4o es la mejor opción aunque Gemini tenga el contexto más amplio y más tipos de entrada. Si tu trabajo depende de probabilidades a nivel de token, logits sesgados, secuencias de parada explícitas o la opción integrada de búsqueda web, eso está en la lista de parámetros de GPT-4o y no en la de Gemini. En cuanto al precio, Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools es el lado más barato para la entrada, mientras que GPT-4o es el lado más barato para la salida, así que una carga de trabajo dominada por prompts largos apunta en una dirección y una carga de trabajo dominada por generaciones largas apunta en la otra. Consulta la tabla de precios en vivo de esta página para ver las cifras actuales antes de decidirte.