Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools contre OpenAI: GPT-4o
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €)) et OpenAI: GPT-4o (8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,84 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools | OpenAI: GPT-4o | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €) | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,84 €) |
| Sortie | 42,00 $US / 1M jetons (≈ 37,64 €) | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,36 €) |
| Lecture du cache | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,63 €) | 4,38 $US / 1M jetons (≈ 3,92 €) |
| Écriture du cache | 1,31 $US / 1M jetons (≈ 1,18 €) | - |
| Raisonnement | 42,00 $US / 1M jetons (≈ 37,64 €) | - |
| Audio en entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,27 €) | - |
| Visuel | 0,000007 $US / visuel (≈ 0,00000627 €) | - |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,91 €) | - |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 128 000 |
| Sortie max. | 65 536 | 16 384 |
| Entrée | text, audio, image, video, file | text, image, file |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 25 févr. 2026 | 13 mai 2024 |
Principales différences
- Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools est 20% moins cher sur les tokens d’entrée.
- OpenAI: GPT-4o est 17% moins cher sur les tokens de sortie.
- Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools lit 8.2× plus de contexte (1 048 576 tokens).
- Seul Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools prend en charge le contrôle de l’effort de raisonnement.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,03 $US avec Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools et 0,03 $US avec OpenAI: GPT-4o.
En détail
Google : Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools est un modèle Google de la catégorie texte, publié par le fournisseur le 2026-02-25. OpenAI : GPT-4o est un modèle OpenAI, également dans la catégorie texte, publié par son fournisseur le 2024-05-13. Les deux sont servis via api14 sous des identifiants de modèle compatibles OpenAI, donc le choix entre eux porte principalement sur le contexte, les modalités et les paramètres dont vous avez besoin.
La séparation la plus nette est la longueur du contexte. Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools accepte jusqu'à 1 048 576 jetons, tandis que GPT-4o accepte jusqu'à 128 000. Gemini prend aussi plus de modalités d'entrée : texte, audio, image, vidéo et fichier. GPT-4o prend texte, image et fichier. Les deux ne renvoient que du texte. Sur le raisonnement, Gemini expose des contrôles de raisonnement (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) et est le seul des deux à avoir cette capacité ici. Les ensembles de paramètres diffèrent aussi d'autres façons : GPT-4o prend en charge frequency_penalty, logit_bias, logprobs, prediction, presence_penalty, stop, top_logprobs et web_search_options, dont aucun n'apparaît sur la liste Gemini, tandis que Gemini prend en charge top_p, temperature, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format et max_tokens tout comme GPT-4o. Aucun des deux modèles n'est listé comme prenant en charge de façon unique les outils ou les sorties structurées, donc c'est effectivement une égalité sur ce point.
Pour la sélection pratique, privilégiez Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools quand votre entrée est volumineuse (documents longs, transcriptions longues, grosses bases de code) ou quand vous devez fournir de l'audio ou de la vidéo directement plutôt que de transcrire ou d'échantillonner des images d'abord. Ses paramètres de raisonnement en font aussi le choix naturel pour les tâches où vous voulez contrôler combien d'effort de raisonnement interne le modèle dépense. Privilégiez GPT-4o quand vous voulez les contrôles d'échantillonnage et de débogage de style OpenAI : logprobs et top_logprobs pour inspecter la confiance, logit_bias pour un décodage contraint, les pénalités de présence et de fréquence pour contrôler les répétitions, prediction pour les modifications sensibles à la latence, ou web_search_options. Si vos entrées sont du texte et des images dans la limite de 128 000 jetons et que vous n'avez pas besoin de contrôles de raisonnement, GPT-4o couvre le même terrain.
Appeler l'un ou l'autre via api14 utilise la même forme de requête, car la passerelle est compatible OpenAI. Vous envoyez une requête de complétions de chat au même point de terminaison avec les mêmes en-têtes et le même corps JSON, et le seul champ que vous changez est model. Réglez-le sur "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" pour le modèle Google ou "openai/gpt-4o" pour le modèle OpenAI. Messages, tools, response_format et le reste du corps restent où ils sont, donc le changement est une modification d'une ligne et vous pouvez garder une seule bibliothèque cliente pour les deux. Rappelez-vous simplement que les paramètres ne sont pas entièrement interchangeables : envoyer logprobs ou web_search_options à l'identifiant Gemini, ou reasoning_effort à l'identifiant GPT-4o, sort de l'ensemble pris en charge pour ce modèle, donc gardez une gestion des paramètres par modèle dans votre code.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" par "openai/gpt-4o" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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-4o",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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