Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol: 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-6.1 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-6.1 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-6.1 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)	$0.35 / 1M टोकन (≈ ₹33.09)
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	29 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-6.1 Sol के साथ $0.02 है।

विस्तार से

Google: Gemini 4 Argon, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 13 अक्टूबर 2026 को जारी किया गया था। OpenAI: GPT-6.1 Sol, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 29 सितंबर 2026 को जारी किया गया था। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट जनरेशन मॉडल के रूप में एकल टेक्स्ट आउटपुट के साथ परोसा जाता है, इसलिए आप जिसे भी कॉल करें, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। इनके बीच चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या इनपुट देते हैं और आप जनरेशन को कैसे नियंत्रित करना चाहते हैं।

सबसे स्पष्ट अंतर इनपुट मोडैलिटी है। Gemini 4 Argon ऑडियो, फ़ाइल, इमेज, टेक्स्ट और वीडियो स्वीकार करता है, इसलिए जब आपके अनुरोध में सादे टेक्स्ट और स्थिर इमेज से आगे की मीडिया शामिल हो, तो इसी को चुनना चाहिए। GPT-6.1 Sol फ़ाइल, इमेज और टेक्स्ट स्वीकार करता है, जो दस्तावेज़ों और तस्वीरों को कवर करता है लेकिन ऑडियो या वीडियो को नहीं। कॉन्टेक्स्ट पर, दोनों करीब हैं: Gemini 4 Argon में 1,048,576 टोकन सूचीबद्ध हैं और GPT-6.1 Sol में 1,050,000, यह अंतर इतना छोटा है कि इससे आपका निर्णय प्रभावित नहीं होना चाहिए। किसी भी मॉडल को विशिष्ट रूप से टूल्स, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या रीज़निंग का समर्थन करने वाला चिह्नित नहीं किया गया है, इसलिए इन्हें दोनों पर उपलब्ध मानें, न कि टाईब्रेकर के रूप में। पैरामीटर सूचियाँ नामकरण में भिन्न हैं: Gemini 4 Argon max_tokens, stop, temperature और top_p प्रदान करता है, जबकि GPT-6.1 Sol max_completion_tokens, max_tokens और verbosity प्रदान करता है, और stop, temperature तथा top_p को छोड़ देता है। यदि आपका कोड temperature, top_p या stop सीक्वेंस पर निर्भर करता है, तो Gemini 4 Argon अधिक सीधा विकल्प है; यदि आप verbosity नियंत्रण चाहते हैं, तो GPT-6.1 Sol में यह उपलब्ध है।

व्यावहारिक कार्य के लिए, Gemini 4 Argon चुनें जब इनपुट एक वीडियो, एक ऑडियो क्लिप, या मीडिया और टेक्स्ट का मिश्रण हो, और जब आप temperature, top_p या stop के साथ सैंपलिंग ट्यून करना चाहते हों। GPT-6.1 Sol चुनें जब आपका इनपुट टेक्स्ट, इमेज या फ़ाइलें हों, और जब आप verbosity या max_completion_tokens के माध्यम से आउटपुट लंबाई नियंत्रित करना पसंद करते हों। कॉन्टेक्स्ट आकारों को देखते हुए दोनों लंबे दस्तावेज़ों को आसानी से संभाल लेते हैं, इसलिए लंबे कॉन्टेक्स्ट का सारांशीकरण या रिट्रीवल-शैली की प्रॉम्प्टिंग दोनों में से किसी पर भी संभव है। लागत यहाँ कोई विभेदक नहीं है: गुणात्मक तुलना दोनों मॉडलों के लिए इनपुट और आउटपुट मूल्य निर्धारण को लगभग समान स्तर पर रखती है, इसलिए क्षमता और पैरामीटर की उपयुक्तता को निर्णय लेने दें।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करें, एक चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजें, और model फ़ील्ड सेट करें। Gemini 4 Argon का उपयोग करने के लिए, model आईडी को google/gemini-4-argon पर सेट करें। GPT-6.1 Sol का उपयोग करने के लिए, इसे openai/gpt-6.1-sol पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ आपके मौजूदा OpenAI-शैली के कोड के अनुसार ही रहता है, इसलिए स्विच करना model आईडी में एक पंक्ति का बदलाव है। यदि आप दोनों आईडी कॉन्फ़िगरेशन में रखते हैं, तो आप अपने इंटीग्रेशन को फिर से लिखे बिना व्यक्तिगत अनुरोधों को उस मॉडल पर रूट कर सकते हैं जो इनपुट के लिए उपयुक्त हो।

ऐसे मामले हैं जहाँ GPT-6.1 Sol अभी भी बेहतर विकल्प है, भले ही Gemini 4 Argon अधिक इनपुट प्रकार लेता है। यदि आपकी पाइपलाइन पहले से ही OpenAI-शैली के पैरामीटर जैसे max_completion_tokens और verbosity के आसपास बनी है, या यदि आप अपने स्टैक में अन्य OpenAI मॉडलों के साथ व्यवहार संगत रखना चाहते हैं, तो openai/gpt-6.1-sol पर बने रहने से पैरामीटर अनुवाद से बचा जा सकता है। इसका कॉन्टेक्स्ट मामूली रूप से बड़ा है और यह उन टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट को कवर करता है जो अधिकांश एप्लिकेशन वास्तव में भेजते हैं, इसलिए बिना ऑडियो या वीडियो वाले टेक्स्ट-और-इमेज वर्कलोड के लिए, यह एक उचित डिफ़ॉल्ट है।

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-6.1-sol" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Google: Gemini 4 Argon विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-6.1 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-6.1-sol",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

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