Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools vs GPT-4o: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools बनाम OpenAI: GPT-4o

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)) और OpenAI: GPT-4o ($8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools	OpenAI: GPT-4o
प्रोवाइडर	Google	OpenAI
इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹823.72)
आउटपुट	$42.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,953.85)	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,294.87)
कैश रीड	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹65.90)	$4.38 / 1M टोकन (≈ ₹411.86)
कैश राइट	$1.31 / 1M टोकन (≈ ₹123.56)	-
रीज़निंग	$42.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,953.85)	-
ऑडियो इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹658.97)	-
इमेज	$0.000007 / इमेज (≈ ₹0.000659)	-
वेब सर्च	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,612.82)	-
संदर्भ विंडो	10,48,576	1,28,000
अधिकतम आउटपुट	65,536	16,384
इनपुट	text, audio, image, video, file	text, image, file
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	25 फ़र॰ 2026	13 मई 2024

मुख्य अंतर

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools इनपुट tokens पर 20% सस्ता है।
OpenAI: GPT-4o आउटपुट tokens पर 17% सस्ता है।
Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools 8.2× ज़्यादा context पढ़ता है (10,48,576 tokens)।
सिर्फ Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools के साथ $0.03 और OpenAI: GPT-4o के साथ $0.03 है।

विस्तार से

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools एक Google मॉडल है जो text श्रेणी में आता है, इसे प्रोवाइडर ने 2026-02-25 को जारी किया था। OpenAI: GPT-4o एक OpenAI मॉडल है, जो भी text श्रेणी में है, इसे इसके प्रोवाइडर ने 2024-05-13 को जारी किया था। दोनों api14 के ज़रिए OpenAI-compatible model ids के साथ सर्व किए जाते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव मुख्यतः context, modalities और उन parameters पर निर्भर करता है जिनकी आपको ज़रूरत है।

सबसे साफ़ अंतर context length का है। Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools अधिकतम 1,048,576 tokens लेता है, जबकि GPT-4o अधिकतम 128,000 लेता है। Gemini अधिक input modalities भी लेता है: text, audio, image, video और file। GPT-4o text, image और file लेता है। दोनों केवल text लौटाते हैं। reasoning पर, Gemini reasoning controls (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) उजागर करता है और यहाँ इन दोनों में से केवल यही इस क्षमता वाला है। Parameter sets अन्य तरीकों से भी अलग हैं: GPT-4o frequency_penalty, logit_bias, logprobs, prediction, presence_penalty, stop, top_logprobs और web_search_options का समर्थन करता है, जिनमें से कोई भी Gemini की सूची में नहीं दिखता, जबकि Gemini top_p, temperature, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format और max_tokens का समर्थन उसी तरह करता है जैसे GPT-4o करता है। किसी भी मॉडल को tools या structured outputs का विशिष्ट रूप से समर्थन करने वाला नहीं बताया गया है, इसलिए वे प्रभावी रूप से बराबर हैं।

व्यावहारिक चयन के लिए, Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools तब चुनें जब आपका input बड़ा हो (लंबे दस्तावेज़, लंबे transcripts, बड़े codebases) या जब आपको पहले transcribe करने या frames sample करने के बजाय सीधे audio या video feed करना हो। इसके reasoning parameters इसे उन कार्यों के लिए स्वाभाविक विकल्प भी बनाते हैं जहाँ आप नियंत्रित करना चाहते हैं कि मॉडल कितना आंतरिक reasoning effort खर्च करे। GPT-4o तब चुनें जब आपको OpenAI-शैली के sampling और debugging controls चाहिए: confidence inspection के लिए logprobs और top_logprobs, constrained decoding के लिए logit_bias, repetition control के लिए presence और frequency penalties, latency-sensitive edits के लिए prediction, या web_search_options। यदि आपके inputs text और images हैं और 128,000 tokens के भीतर हैं और आपको reasoning controls की ज़रूरत नहीं है, तो GPT-4o वही काम कर देता है।

api14 के ज़रिए इनमें से किसी एक को कॉल करना एक ही request shape है, क्योंकि gateway OpenAI-compatible है। आप उसी endpoint पर उन्हीं headers और उसी JSON body के साथ chat completions request भेजते हैं, और आप केवल model field बदलते हैं। इसे Google मॉडल के लिए "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" पर या OpenAI मॉडल के लिए "openai/gpt-4o" पर सेट करें। Messages, tools, response_format और body का बाकी हिस्सा जहाँ हैं वहीं रहते हैं, इसलिए switching एक पंक्ति का edit है और आप दोनों के लिए एक ही client library रख सकते हैं। बस याद रखें कि parameters पूरी तरह विनिमेय नहीं हैं: Gemini id को logprobs या web_search_options भेजना, या GPT-4o id को reasoning_effort भेजना, उस मॉडल के समर्थित सेट से बाहर है, इसलिए अपने code में per-model parameter handling रखें।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहाँ GPT-4o बेहतर विकल्प है, भले ही Gemini का context बड़ा है और input types अधिक हैं। यदि आपका काम token-level probabilities, biased logits, explicit stop sequences या built-in web search option पर निर्भर करता है, तो वे GPT-4o की parameter सूची में हैं और Gemini की सूची में नहीं। कीमत पर, Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools input के लिए सस्ता पक्ष है, जबकि GPT-4o output के लिए सस्ता पक्ष है, इसलिए लंबे prompts से प्रभावित workload एक दिशा में इशारा करता है और लंबे generations से प्रभावित workload दूसरी दिशा में। प्रतिबद्ध होने से पहले मौजूदा आंकड़ों के लिए इस पृष्ठ पर live price table देखें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" से "openai/gpt-4o" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-4o विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools बनाम OpenAI: GPT-4o

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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