Gemini 4 Argon vs GPT-6 Sol: API कीमत, context और फीचर

हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

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

Google: Gemini 4 Argon बनाम OpenAI: GPT-6 Sol

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Google: Gemini 4 Argon ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) और OpenAI: GPT-6 Sol ($7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Google: Gemini 4 Argon	OpenAI: GPT-6 Sol
प्रोवाइडर	Google	OpenAI
इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)
आउटपुट	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)
कैश रीड	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)	$0.70 / 1M टोकन (≈ ₹66.18)
कैश राइट	$0.66 / 1M टोकन (≈ ₹62.04)	$8.75 / 1M टोकन (≈ ₹827.20)
रीज़निंग	$35.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,308.80)	-
ऑडियो इनपुट	$7.00 / 1M टोकन (≈ ₹661.76)	-
इमेज	$0.000007 / इमेज (≈ ₹0.000662)	-
वेब सर्च	$49.00 / 1K सर्च (≈ ₹4,632.31)	$35.00 / 1K सर्च (≈ ₹3,308.80)
संदर्भ विंडो	10,48,576	10,50,000
अधिकतम आउटपुट	9,43,718	1,28,000
इनपुट	audio, file, image, text, video	file, image, text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	13 अक्टू॰ 2026	22 सित॰ 2026

मुख्य अंतर

दोनों की इनपुट कीमत लगभग बराबर है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Google: Gemini 4 Argon के साथ $0.02 और OpenAI: GPT-6 Sol के साथ $0.02 है।

विस्तार से

Google: Gemini 4 Argon को Google बनाता है, और OpenAI: GPT-6 Sol को OpenAI बनाता है। दोनों टेक्स्ट मॉडल हैं जो इनपुट के रूप में टेक्स्ट से अधिक स्वीकार करते हैं और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाते हैं, और दोनों api14 के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-4-argon और openai/gpt-6-sol के तहत परोसे जाते हैं। वे सामान्य प्रयोजन चैट और कम्प्लीशन मॉडलों की एक ही श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनके बीच चुनाव इनपुट हैंडलिंग, कॉन्टेक्स्ट, और उस पैरामीटर सतह पर निर्भर करता है जिसके विरुद्ध आप बनाना चाहते हैं।

कॉन्टेक्स्ट विंडो इतनी करीब हैं कि अंतर आपके लिए कुछ तय करने की संभावना नहीं है। Gemini 4 Argon 1,048,576 टोकन सूचीबद्ध करता है, जबकि GPT-6 Sol 1,050,000 टोकन सूचीबद्ध करता है, इसलिए दोनों बहुत बड़े प्रॉम्प्ट स्वीकार करते हैं और व्यवहार में कोई भी दूसरे से अर्थपूर्ण रूप से बड़ा नहीं है। स्पष्ट विभाजन इनपुट मोडालिटी में है। Gemini 4 Argon इनपुट के रूप में ऑडियो, फ़ाइल, छवि, टेक्स्ट, और वीडियो स्वीकार करता है। GPT-6 Sol केवल फ़ाइल, छवि, और टेक्स्ट स्वीकार करता है, जिसमें कोई ऑडियो या वीडियो इनपुट सूचीबद्ध नहीं है। आउटपुट पर, दोनों केवल टेक्स्ट लौटाते हैं, इसलिए कोई भी आपके लिए छवियाँ या ऑडियो उत्पन्न नहीं करता। उनके समर्थित पैरामीटर भारी रूप से ओवरलैप करते हैं: दोनों include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, और tools उजागर करते हैं। Gemini 4 Argon अतिरिक्त रूप से stop, temperature, और top_p सूचीबद्ध करता है। GPT-6 Sol इसके बजाय max_completion_tokens और verbosity सूचीबद्ध करता है, और stop या temperature सूचीबद्ध नहीं करता। मूल्य निर्धारण दोनों इनपुट और आउटपुट पर लगभग समान है, इसलिए लागत यहाँ उपयोगी टाईब्रेकर नहीं है।

अधिकांश टेक्स्ट कार्य के लिए, कोई भी मॉडल काम करेगा, और आप पैरामीटर विवरण के आधार पर चुन सकते हैं। यदि आपका कोड पहले से temperature, top_p, या stop भेजता है, तो Gemini 4 Argon उस आकार से अधिक सीधे मेल खाता है। यदि आप max_completion_tokens और एक verbosity नियंत्रण पसंद करते हैं, तो GPT-6 Sol अधिक निकट फिट है। जब आपके इनपुट में ऑडियो या वीडियो शामिल हो, तो Gemini 4 Argon ही कॉल करने वाला है, क्योंकि GPT-6 Sol उन मोडालिटी को सूचीबद्ध नहीं करता। छवि प्लस टेक्स्ट या फ़ाइल प्लस टेक्स्ट कार्यों के लिए, दोनों व्यवहार्य हैं, और निर्णायक कारक आमतौर पर यह होता है कि आपका मौजूदा रिक्वेस्ट बिल्डर पहले से कौन सा पैरामीटर सेट उत्पन्न करता है।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, एक चैट कम्प्लीशन रिक्वेस्ट भेजते हैं, और मॉडल फ़ील्ड को google/gemini-4-argon या openai/gpt-6-sol पर सेट करते हैं। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है: messages, tools, response_format, और बाकी। दोनों के बीच स्विच करना मॉडल आईडी में एक पंक्ति का परिवर्तन है, इसलिए आप अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना किसी एक मॉडल को रिक्वेस्ट रूट कर सकते हैं। यदि आप मॉडल आईडी को हार्डकोड करने के बजाय कॉन्फ़िगरेशन में रखते हैं, तो आप एक ही मान बदलकर अपने स्वयं के ट्रैफ़िक पर दोनों की तुलना कर सकते हैं।

एक मामला है जहाँ GPT-6 Sol बेहतर चुनाव है, भले ही Gemini 4 Argon अधिक इनपुट प्रकार कवर करता है: जब आप अपने रिक्वेस्ट अनुबंध में verbosity पैरामीटर या max_completion_tokens चाहते हैं, या जब आप अपने स्टैक में OpenAI शैली के पैरामीटर पर मानकीकरण कर रहे हैं और उनके साथ temperature, top_p, और stop नहीं रखना चाहते। कोई भी मॉडल किसी भी तरह से दूसरे से सस्ता नहीं है जिसका डेटा समर्थन करता है, और किसी का भी स्पष्ट रूप से बड़ा कॉन्टेक्स्ट नहीं है, इसलिए वे एक को प्राथमिकता देने के कारण नहीं हैं। जिन मोडालिटी को आप वास्तव में भेजते हैं और जो पैरामीटर आपका क्लाइंट पहले से उत्सर्जित करता है, उनके आधार पर चुनें।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "google/gemini-4-argon" से "openai/gpt-6-sol" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 4 Argon विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-6 Sol 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-6-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

Google: Gemini 4 Argon बनाम OpenAI: GPT-6 Sol

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

विस्तार से

एक string से बदलें

और तुलनाएं