Gemini 4 Argon vs GPT-6 Sol Pro: 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 4 Argon बनाम OpenAI: GPT-6 Sol Pro

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 Pro ($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 Pro
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 Pro के साथ $0.02 है।

विस्तार से

गूगल: Gemini 4 Argon, गूगल का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 13 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-6 Sol Pro, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 22 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से एक ही OpenAI-संगत इंटरफ़ेस के तहत परोसा जाता है, इसलिए इनके बीच चुनाव मुख्यतः इस बात पर निर्भर करता है कि आपके एप्लिकेशन को कौन से इनपुट प्रकार और पैरामीटर चाहिए, न कि अलग क्लाइंट जोड़ने पर।

सबसे स्पष्ट अंतर इस बात में है कि प्रत्येक मॉडल इनपुट के रूप में क्या स्वीकार करता है। Gemini 4 Argon ऑडियो, फ़ाइल, इमेज, टेक्स्ट और वीडियो लेता है, जबकि GPT-6 Sol Pro फ़ाइल, इमेज और टेक्स्ट लेता है। यदि आपकी पाइपलाइन रिकॉर्ड की गई कॉल, स्क्रीन कैप्चर या वीडियो क्लिप फ़ीड करती है, तो Gemini 4 Argon ही वह है जो उन्हें सीधे पढ़ सकता है। दोनों केवल टेक्स्ट आउटपुट देते हैं। उनकी कॉन्टेक्स्ट विंडो इतनी करीब हैं कि अंतर के बारे में योजना बनाना उचित नहीं है: Gemini 4 Argon में 1048576 टोकन सूचीबद्ध हैं और GPT-6 Sol Pro में 1050000 टोकन सूचीबद्ध हैं, जो लंबे दस्तावेज़ों के लिए व्यावहारिक रूप से समान कार्यक्षेत्र है। कीमत पर दोनों इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए लगभग समान हैं, इसलिए लागत यहाँ निर्णायक कारक नहीं है। पैरामीटर सूचियाँ भी काफी हद तक ओवरलैप करती हैं, जिनमें tools, structured outputs, reasoning और reasoning effort दोनों ओर उपलब्ध हैं।

रोज़मर्रा के काम के लिए, अपने इनपुट के स्वरूप के आधार पर चुनें। यदि आप ऐसा कुछ बना रहे हैं जिसे मीडिया के मिश्रण पर तर्क करना है, जैसे कोई सपोर्ट टूल जो स्क्रीनशॉट के साथ एक लिखित टिकट लेता है, या कोई पाइपलाइन जो रिकॉर्ड किए गए ऑडियो का सारांश ट्रांसक्रिप्ट के साथ बनाती है, तो Gemini 4 Argon उन मोडैलिटीज़ को अलग ट्रांसक्रिप्शन या विज़न चरण के बिना कवर करता है। यदि आपके इनपुट टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें हैं, तो GPT-6 Sol Pro सीधा उपयुक्त है और कुछ अतिरिक्त नियंत्रण भी देता है, विशेष रूप से max completion tokens के साथ verbosity, जो तब उपयोगी हो सकता है जब आप यह नियंत्रित करना चाहते हों कि उत्तर कितने लंबे हों। दोनों tool calling और structured outputs का समर्थन करते हैं, इसलिए एजेंट शैली के वर्कफ़्लो और JSON आकार के उत्तर किसी भी तरह उपलब्ध हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करने का मतलब है एक स्ट्रिंग बदलना। अपने मौजूदा OpenAI क्लाइंट को गेटवे पर इंगित करें, अपने messages, tools और response format जैसे हैं वैसे रखें, और model फ़ील्ड को google/gemini-4-argon या openai/gpt-6-sol-pro पर सेट करें। रिक्वेस्ट बॉडी में बाकी सब कुछ वही रहता है, जिससे एक ही प्रॉम्प्ट को दोनों पर चलाना और स्पेक शीट से अनुमान लगाने के बजाय अपने ही डेटा पर आउटपुट की तुलना करना सस्ता हो जाता है।

एक स्थिति ऐसी है जहाँ GPT-6 Sol Pro बेहतर विकल्प है, भले ही Gemini 4 Argon अधिक इनपुट प्रकार संभालता है: जब आपको verbosity नियंत्रण चाहिए, क्योंकि वह पैरामीटर GPT-6 Sol Pro के लिए सूचीबद्ध है और Gemini 4 Argon के लिए नहीं। अन्यथा, यदि आपके इनपुट टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइलें हैं और आपको उस नियंत्रण की आवश्यकता नहीं है, तो कोई भी मॉडल लगभग समान कीमत पर काम कर देगा।

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-pro" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 4 Argon विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-6 Sol Pro 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-pro",
  "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 Pro

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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