Google: Gemini 4 Argon contre OpenAI: GPT-6 Sol
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 4 Argon (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et OpenAI: GPT-6 Sol (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) 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 4 Argon | OpenAI: GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | |
| Entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) |
| Sortie | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) |
| Lecture du cache | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) | 0,70 $US / 1M jetons (≈ 0,62 €) |
| Écriture du cache | 0,66 $US / 1M jetons (≈ 0,58 €) | 8,75 $US / 1M jetons (≈ 7,79 €) |
| Raisonnement | 35,00 $US / 1M jetons (≈ 31,17 €) | - |
| Audio en entrée | 7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €) | - |
| Visuel | 0,000007 $US / visuel (≈ 0,00000623 €) | - |
| Recherche web | 49,00 $US / 1K recherches (≈ 43,63 €) | 35,00 $US / 1K recherches (≈ 31,17 €) |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 | 1 050 000 |
| Sortie max. | 943 718 | 128 000 |
| Entrée | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Sortie | text | text |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 13 oct. 2026 | 22 sept. 2026 |
Principales différences
- Les deux ont à peu près le même prix en entrée.
- Une requête de 1 000 tokens en entrée et 500 en sortie coûte 0,02 $US avec Google: Gemini 4 Argon et 0,02 $US avec OpenAI: GPT-6 Sol.
En détail
Google : Gemini 4 Argon est développé par Google, et OpenAI : GPT-6 Sol est développé par OpenAI. Tous deux sont des modèles texte qui acceptent plus que du texte en entrée et renvoient du texte en sortie, et tous deux sont servis via api14 sous les identifiants de modèle google/gemini-4-argon et openai/gpt-6-sol. Ils appartiennent à la même classe de modèles de chat et de complétion à usage général, donc le choix entre eux se résume à la gestion des entrées, au contexte et à la surface de paramètres sur laquelle vous voulez construire.
Les fenêtres de contexte sont suffisamment proches pour que la différence ne décide probablement rien pour vous. Gemini 4 Argon annonce 1 048 576 jetons, tandis que GPT-6 Sol annonce 1 050 000 jetons, donc les deux acceptent des invites très volumineuses et aucun n'est réellement plus grand que l'autre en pratique. La séparation la plus nette concerne les modalités d'entrée. Gemini 4 Argon accepte l'audio, les fichiers, les images, le texte et la vidéo en entrée. GPT-6 Sol accepte uniquement les fichiers, les images et le texte, sans entrée audio ni vidéo répertoriée. En sortie, les deux renvoient uniquement du texte, donc aucun ne génère d'images ou d'audio pour vous. Leurs paramètres pris en charge se recoupent largement : tous deux exposent include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice et tools. Gemini 4 Argon liste aussi stop, temperature et top_p. GPT-6 Sol liste à la place max_completion_tokens et verbosity, et ne liste ni stop ni temperature. La tarification est à peu près la même en entrée comme en sortie, donc le coût n'est pas un critère décisif utile ici.
Pour la plupart des travaux textuels, l'un ou l'autre modèle fera l'affaire, et vous pouvez choisir selon les détails des paramètres. Si votre code envoie déjà temperature, top_p ou stop, Gemini 4 Argon correspond plus directement à cette forme. Si vous préférez max_completion_tokens et un contrôle de verbosity, GPT-6 Sol est plus adapté. Lorsque votre entrée contient de l'audio ou de la vidéo, c'est Gemini 4 Argon qu'il faut appeler, puisque GPT-6 Sol ne liste pas ces modalités. Pour les tâches image plus texte ou fichier plus texte, les deux sont viables, et le facteur décisif est généralement l'ensemble de paramètres que votre générateur de requêtes existant produit déjà.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière, car l'API est compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base api14, envoyez une requête de complétions de chat, et définissez le champ model sur google/gemini-4-argon ou openai/gpt-6-sol. Tout le reste dans le corps de la requête reste inchangé : messages, tools, response_format, et le reste. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'identifiant de modèle, donc vous pouvez router une requête vers un modèle ou l'autre sans réécrire votre intégration. Si vous conservez l'identifiant de modèle dans la configuration plutôt que de le coder en dur, vous pouvez comparer les deux sur votre propre trafic en changeant une seule valeur.
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-4-argon" par "openai/gpt-6-sol" : 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-6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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