Google: Gemini 4 Argon contre OpenAI: GPT-6.1 Sol
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 4 Argon (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et OpenAI: GPT-6.1 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-6.1 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 €) | 0,35 $US / 1M jetons (≈ 0,31 €) |
| 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 | 29 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-6.1 Sol.
En détail
Google : Gemini 4 Argon est un modèle de texte de Google, publié le 13 octobre 2026. OpenAI : GPT-6.1 Sol est un modèle de texte d'OpenAI, publié le 29 septembre 2026. Les deux sont servis via api14 comme modèles de génération de texte avec une seule sortie texte, donc quel que soit celui que vous appelez, vous obtenez du texte en retour. Le choix entre eux se résume à ce que vous fournissez en entrée et à la façon dont vous souhaitez orienter la génération.
La différence la plus claire est la modalité d'entrée. Gemini 4 Argon accepte l'audio, les fichiers, les images, le texte et la vidéo, c'est donc celui à privilégier lorsque votre requête inclut des médias au-delà du texte brut et des images fixes. GPT-6.1 Sol accepte les fichiers, les images et le texte, ce qui couvre les documents et les images mais pas l'audio ni la vidéo. Concernant le contexte, les deux sont proches : Gemini 4 Argon affiche 1 048 576 tokens et GPT-6.1 Sol affiche 1 050 000, une différence assez faible pour ne pas guider votre décision. Aucun des deux modèles n'est signalé comme prenant uniquement en charge les outils, les sorties structurées ou le raisonnement, donc considérez ces éléments comme disponibles sur les deux plutôt que comme un critère décisif. Les listes de paramètres diffèrent toutefois par leur nommage : Gemini 4 Argon expose max_tokens, stop, temperature et top_p, tandis que GPT-6.1 Sol expose max_completion_tokens, max_tokens et verbosity, et omet stop, temperature et top_p. Si votre code dépend de temperature, top_p ou de séquences stop, Gemini 4 Argon est le choix le plus direct ; si vous voulez un contrôle de verbosité, GPT-6.1 Sol en propose un.
Pour le travail pratique, choisissez Gemini 4 Argon lorsque l'entrée est une vidéo, un clip audio, ou un mélange de médias et de texte, et lorsque vous voulez ajuster l'échantillonnage avec temperature, top_p ou stop. Choisissez GPT-6.1 Sol lorsque votre entrée est du texte, des images ou des fichiers, et lorsque vous préférez contrôler la longueur de sortie via verbosity ou max_completion_tokens. Les deux gèrent confortablement les documents longs compte tenu des tailles de contexte, donc la summarisation à long contexte ou le prompting de type retrieval est viable sur l'un ou l'autre. Le coût n'est pas un facteur différenciant ici : la comparaison qualitative place les tarifs d'entrée et de sortie à peu près au même niveau pour les deux modèles, donc laissez la capacité et l'adéquation des paramètres décider.
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. Pour utiliser Gemini 4 Argon, définissez l'id du modèle sur google/gemini-4-argon. Pour utiliser GPT-6.1 Sol, définissez-le sur openai/gpt-6.1-sol. Tout le reste dans le corps de la requête reste identique à votre code existant de style OpenAI, donc le changement se limite à une ligne modifiant l'id du modèle. Si vous conservez les deux ids dans la configuration, vous pouvez router les requêtes individuelles vers le modèle qui convient à l'entrée sans réécrire votre intégration.
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-6.1-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-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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