Google: Gemini 4 Argon contra OpenAI: GPT-6.1 Sol
Una comparativa lado a lado de Google: Gemini 4 Argon (7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €)) y OpenAI: GPT-6.1 Sol (7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | |
| Entrada | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) |
| Salida | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,17 €) | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,17 €) |
| Lectura de caché | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) | 0,35 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,31 €) |
| Escritura de caché | 0,66 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,58 €) | 8,75 US$ / 1M fragmentos (≈ 7,79 €) |
| Razonamiento | 35,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 31,17 €) | - |
| Entrada de audio | 7,00 US$ / 1M fragmentos (≈ 6,23 €) | - |
| Imagen | 0,000007 US$ / imagen (≈ 0,00000623 €) | - |
| Búsqueda web | 49,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 43,63 €) | 35,00 US$ / 1K búsquedas (≈ 31,17 €) |
| Ventana de contexto | 1.048.576 | 1.050.000 |
| Salida máxima | 943.718 | 128.000 |
| Entrada | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 13 oct 2026 | 29 sept 2026 |
Diferencias clave
- Ambos tienen aproximadamente el mismo precio de entrada.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,02 US$ con Google: Gemini 4 Argon y 0,02 US$ con OpenAI: GPT-6.1 Sol.
En detalle
Google: Gemini 4 Argon es un modelo de texto de Google, lanzado el 13 de octubre de 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol es un modelo de texto de OpenAI, lanzado el 29 de septiembre de 2026. Ambos se sirven a través de api14 como modelos de generación de texto con una única salida de texto, así que cualquiera que llames, obtienes texto de vuelta. La elección entre ellos se reduce a lo que introduces y cómo quieres dirigir la generación.
La diferencia más clara es la modalidad de entrada. Gemini 4 Argon acepta audio, file, image, text y video, por lo que es el indicado cuando tu solicitud incluye medios más allá de texto plano e imágenes fijas. GPT-6.1 Sol acepta file, image y text, lo que cubre documentos e imágenes pero no audio o video. En cuanto al contexto, los dos son cercanos: Gemini 4 Argon lista 1,048,576 tokens y GPT-6.1 Sol lista 1,050,000, una diferencia lo suficientemente pequeña como para que no deba impulsar tu decisión. Ninguno de los modelos está marcado como compatible de forma única con tools, structured outputs o reasoning, así que trátalos como disponibles en ambos en lugar de como un desempate. Las listas de parámetros sí difieren en el nombre: Gemini 4 Argon expone max_tokens, stop, temperature y top_p, mientras que GPT-6.1 Sol expone max_completion_tokens, max_tokens y verbosity, y omite stop, temperature y top_p. Si tu código depende de temperature, top_p o secuencias stop, Gemini 4 Argon es el ajuste más directo; si quieres un control de verbosity, GPT-6.1 Sol tiene uno.
Para el trabajo práctico, elige Gemini 4 Argon cuando la entrada sea un video, un clip de audio o una mezcla de medios y texto, y cuando quieras ajustar el muestreo con temperature, top_p o stop. Elige GPT-6.1 Sol cuando tu entrada sea texto, imágenes o archivos, y cuando prefieras controlar la longitud de salida mediante verbosity o max_completion_tokens. Ambos manejan documentos largos cómodamente dadas las dimensiones de contexto, así que la summarización de contexto largo o el prompting estilo recuperación es viable en cualquiera. El costo no es un diferenciador aquí: la comparación cualitativa sitúa los precios de entrada y salida aproximadamente al mismo nivel para los dos modelos, así que deja que la capacidad y el ajuste de parámetros decidan.
Llamar a cualquiera de los modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente a la URL base de api14, envías una solicitud de chat completions y estableces el campo model. Para usar Gemini 4 Argon, establece el id del modelo en google/gemini-4-argon. Para usar GPT-6.1 Sol, establécelo en openai/gpt-6.1-sol. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud permanece como tu código existente de estilo OpenAI, así que cambiar es un cambio de una línea en el id del modelo. Si mantienes ambos ids en la configuración, puedes enrutar solicitudes individuales al modelo que mejor se adapte a la entrada sin reescribir tu integración.
Hay casos en los que GPT-6.1 Sol sigue siendo la mejor elección aunque Gemini 4 Argon acepte más tipos de entrada. Si tu pipeline ya está construido en torno a parámetros de estilo OpenAI como max_completion_tokens y verbosity, o si quieres mantener el comportamiento consistente con otros modelos de OpenAI en tu stack, quedarte con openai/gpt-6.1-sol evita la traducción de parámetros. Su contexto es marginalmente más grande y cubre las entradas de texto, imagen y archivo que la mayoría de las aplicaciones realmente envían, así que para cargas de trabajo de texto e imagen sin audio o video, es un valor predeterminado sólido.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "google/gemini-4-argon" a "openai/gpt-6.1-sol": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "openai/gpt-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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