Google: Gemini 4 Argon contre OpenAI: GPT-6 Sol Pro
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 4 Argon (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et OpenAI: GPT-6 Sol Pro (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 Pro | |
|---|---|---|
| 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 Pro.
En détail
Google : Gemini 4 Argon est un modèle de texte de Google, publié le 13 octobre 2026. OpenAI : GPT-6 Sol Pro est un modèle de texte d'OpenAI, publié le 22 septembre 2026. Les deux sont servis via api14 sous une interface unique compatible OpenAI, donc le choix entre eux dépend surtout des types d'entrée et des paramètres dont votre application a besoin, plutôt que de la mise en place d'un client différent.
La différence la plus nette réside dans ce que chaque modèle accepte en entrée. Gemini 4 Argon prend l'audio, les fichiers, les images, le texte et la vidéo, tandis que GPT-6 Sol Pro prend les fichiers, les images et le texte. Si votre pipeline injecte des appels enregistrés, des captures d'écran ou des clips vidéo, Gemini 4 Argon est celui qui peut les lire directement. Les deux ne produisent que du texte. Leurs fenêtres de contexte sont suffisamment proches pour que la différence ne mérite pas d'être prise en compte dans la planification : Gemini 4 Argon annonce 1048576 tokens et GPT-6 Sol Pro annonce 1050000 tokens, ce qui revient pratiquement au même espace de travail pour les documents longs. Côté prix, les deux sont à peu près équivalents en entrée comme en sortie, donc le coût n'est pas un facteur décisif ici. Les listes de paramètres se recoupent également largement, avec tools, structured outputs, reasoning et reasoning effort disponibles des deux côtés.
Pour le travail quotidien, choisissez en fonction de la forme de votre entrée. Si vous construisez quelque chose qui doit raisonner sur un mélange de médias, comme un outil de support qui ingère une capture d'écran plus un ticket écrit, ou un pipeline qui résume un audio enregistré accompagné d'une transcription, Gemini 4 Argon couvre ces modalités sans étape séparée de transcription ou de vision. Si vos entrées sont du texte, des images et des fichiers, GPT-6 Sol Pro convient tout à fait et expose quelques réglages supplémentaires, notamment verbosity aux côtés de max completion tokens, ce qui peut être utile lorsque vous voulez orienter la longueur des réponses. Les deux prennent en charge l'appel d'outils et les structured outputs, donc les workflows de type agent et les réponses au format JSON sont disponibles dans les deux cas.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 revient à changer une seule chaîne. Pointez votre client OpenAI existant vers la passerelle, conservez vos messages, vos tools et votre response format tels quels, et définissez le champ model sur google/gemini-4-argon ou openai/gpt-6-sol-pro. Tout le reste du corps de la requête reste identique, ce qui permet de tester le même prompt sur les deux et de comparer la sortie sur vos propres données plutôt que de deviner à partir d'une fiche technique.
Il existe un cas où GPT-6 Sol Pro est le meilleur choix même si Gemini 4 Argon gère davantage de types d'entrée : lorsque vous voulez le contrôle de verbosity, puisque ce paramètre est listé pour GPT-6 Sol Pro et pas pour Gemini 4 Argon. Sinon, si vos entrées sont du texte, des images et des fichiers et que vous n'avez pas besoin de ce réglage, l'un ou l'autre modèle fera le travail à peu près au même prix.
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-pro" : 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-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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