Google: Gemini 4 Argon contre OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Un comparatif côte à côte de Google: Gemini 4 Argon (7,00 $US / 1M jetons (≈ 6,23 €)) et OpenAI: GPT-6.1 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-6.1 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 €) | 0,35 $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 Pro.
En détail
Google : Gemini 4 Argon est un modèle textuel de Google, publié le 13 octobre 2026. OpenAI : GPT-6.1 Sol Pro est un modèle textuel d'OpenAI, publié le 29 septembre 2026. Les deux sont servis via api14 en tant que modèles de chat avec sortie texte, donc au niveau de l'utilisation de base, ils occupent le même emplacement dans votre pile : vous envoyez une conversation, vous recevez du texte en retour. Les différences qui comptent pour une décision résident dans ce que chaque modèle accepte en entrée et dans l'espace dont il dispose pour travailler.
La séparation la plus nette concerne la modalité. Gemini 4 Argon accepte l'audio, les fichiers, les images, le texte et la vidéo en entrée, tandis que GPT-6.1 Sol Pro accepte les fichiers, les images et le texte. Si votre pipeline doit fournir à un modèle un enregistrement, une capture d'écran ou un clip vidéo accompagné d'un prompt, Gemini 4 Argon est celui qui peut le prendre directement ; GPT-6.1 Sol Pro exigerait que vous transcriviez ou convertissiez autrement ce média avant l'appel. La longueur de contexte est suffisamment proche pour parler d'égalité en pratique : Gemini 4 Argon affiche 1 048 576 tokens et GPT-6.1 Sol Pro affiche 1 050 000, une différence de quelques milliers de tokens qui ne changera pas votre façon de concevoir une requête. Sur le prix, les deux sont à peu près équivalents en entrée comme en sortie, donc le coût n'est pas un critère décisif utile ici. Les listes de paramètres se recoupent largement, les deux prenant en charge les contrôles de raisonnement, les outils, les sorties structurées, les seeds et le format de réponse. GPT-6.1 Sol Pro expose en plus un paramètre verbosity et utilise max_completion_tokens en parallèle de max_tokens, tandis que Gemini 4 Argon expose temperature et top_p, que le modèle OpenAI ne liste pas.
Pour le choix de la tâche, partez de l'entrée. Tout ce qui implique d'écouter de l'audio ou de regarder de la vidéo doit aller à Gemini 4 Argon, car GPT-6.1 Sol Pro ne peut pas recevoir ces formats du tout. Un travail purement textuel, ou texte plus images et fichiers, peut aller à l'un ou l'autre, et comme le prix et le contexte sont effectivement égaux, vous pouvez choisir selon les détails de la surface d'API que vous souhaitez. Si vous comptez sur temperature ou top_p pour façonner l'échantillonnage, Gemini 4 Argon les prend en charge et GPT-6.1 Sol Pro non. Si vous voulez un contrôle de verbosité, ou si vous utilisez déjà max_completion_tokens dans une base de code de style OpenAI, GPT-6.1 Sol Pro convient plus naturellement. Les deux gèrent l'appel d'outils et les sorties structurées, donc les charges de travail agentiques et contraintes par schéma sont viables sur l'un comme sur l'autre.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 utilise la même interface compatible OpenAI. Vous pointez votre client vers l'URL de base d'api14, envoyez une requête standard de complétion de chat, et définissez le champ model sur google/gemini-4-argon ou openai/gpt-6.1-sol-pro. Tout le reste du corps de la requête garde la même forme, donc passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'identifiant de modèle plutôt qu'une réécriture de votre client. La seule réserve concerne les paramètres : si vous définissez temperature ou top_p, cette requête passe sur Gemini 4 Argon mais pas sur GPT-6.1 Sol Pro, et si vous définissez verbosity ou max_completion_tokens, l'inverse s'applique. Gardez ces champs optionnels hors des chemins de code partagés, ou branchez selon l'identifiant de modèle, et les deux sont sinon interchangeables du point de vue de votre application.
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-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-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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