Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 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-6.1 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-6.1 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-6.1 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)	$0.35 / 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 Pro 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। OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 29 सितंबर 2026 को जारी किया गया। दोनों को api14 के माध्यम से टेक्स्ट आउटपुट वाले चैट मॉडल के रूप में परोसा जाता है, इसलिए बुनियादी उपयोग के स्तर पर वे आपके स्टैक में एक ही स्थान रखते हैं: आप एक बातचीत भेजते हैं, आपको टेक्स्ट वापस मिलता है। निर्णय के लिए मायने रखने वाले अंतर इस बात में हैं कि प्रत्येक मॉडल इनपुट के रूप में क्या स्वीकार करता है और उसके पास काम करने के लिए कितनी जगह है।

सबसे स्पष्ट विभाजन मोडैलिटी का है। Gemini 4 Argon इनपुट के रूप में ऑडियो, फ़ाइल, इमेज, टेक्स्ट और वीडियो स्वीकार करता है, जबकि GPT-6.1 Sol Pro फ़ाइल, इमेज और टेक्स्ट स्वीकार करता है। यदि आपकी पाइपलाइन को किसी प्रॉम्प्ट के साथ किसी मॉडल को रिकॉर्डिंग, स्क्रीन कैप्चर या वीडियो क्लिप देनी हो, तो Gemini 4 Argon ही है जो उसे सीधे ले सकता है; GPT-6.1 Sol Pro के लिए आपको कॉल से पहले उस मीडिया को ट्रांसक्राइब या अन्यथा कन्वर्ट करना होगा। कॉन्टेक्स्ट लंबाई इतनी करीब है कि व्यवहार में इसे बराबरी कहा जा सकता है: Gemini 4 Argon 1,048,576 टोकन सूचीबद्ध करता है और GPT-6.1 Sol Pro 1,050,000, यानी कुछ हज़ार टोकन का अंतर जो आपके अनुरोध को डिज़ाइन करने के तरीके को नहीं बदलेगा। कीमत पर दोनों इनपुट और आउटपुट दोनों के लिए लगभग समान हैं, इसलिए लागत यहाँ उपयोगी टाईब्रेकर नहीं है। पैरामीटर सूचियाँ काफी हद तक ओवरलैप करती हैं, दोनों रीज़निंग नियंत्रण, टूल्स, स्ट्रक्चर्ड आउटपुट, सीड्स और रिस्पॉन्स फ़ॉर्मेट का समर्थन करते हैं। GPT-6.1 Sol Pro अतिरिक्त रूप से एक verbosity पैरामीटर उजागर करता है और max_tokens के साथ-साथ max_completion_tokens का उपयोग करता है, जबकि Gemini 4 Argon temperature और top_p उजागर करता है, जिन्हें OpenAI मॉडल सूचीबद्ध नहीं करता।

कार्य चयन के लिए, इनपुट से शुरू करें। ऑडियो सुनने या वीडियो देखने से जुड़ा कोई भी काम Gemini 4 Argon को जाना चाहिए, क्योंकि GPT-6.1 Sol Pro उन फ़ॉर्मेट को बिल्कुल प्राप्त नहीं कर सकता। पूरी तरह टेक्स्ट वाला काम, या टेक्स्ट प्लस इमेज और फ़ाइलें, किसी भी मॉडल को जा सकता है, और चूँकि कीमत और कॉन्टेक्स्ट प्रभावी रूप से समान हैं, आप अपनी इच्छित API सतह के विवरण के आधार पर चुन सकते हैं। यदि आप सैंपलिंग को आकार देने के लिए temperature या top_p पर निर्भर हैं, तो Gemini 4 Argon उनका समर्थन करता है और GPT-6.1 Sol Pro नहीं करता। यदि आप verbosity नियंत्रण चाहते हैं, या आप पहले से ही OpenAI-शैली के कोडबेस में max_completion_tokens का उपयोग कर रहे हैं, तो GPT-6.1 Sol Pro अधिक स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है। दोनों टूल कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट संभालते हैं, इसलिए एजेंटिक और स्कीमा-प्रतिबंधित कार्यभार दोनों पर व्यवहार्य हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही OpenAI-संगत इंटरफ़ेस का उपयोग करता है। आप अपने क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, एक मानक चैट कम्प्लीशन्स अनुरोध भेजते हैं, और model फ़ील्ड को google/gemini-4-argon या openai/gpt-6.1-sol-pro पर सेट करते हैं। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ एक ही आकार में रहता है, इसलिए उनके बीच स्विच करना आपके क्लाइंट को फिर से लिखने के बजाय model id में एक पंक्ति का बदलाव है। एक चेतावनी पैरामीटर की है: यदि आप temperature या top_p सेट करते हैं, तो वह अनुरोध Gemini 4 Argon पर ठीक है लेकिन GPT-6.1 Sol Pro पर नहीं, और यदि आप verbosity या max_completion_tokens सेट करते हैं, तो इसका विपरीत लागू होता है। उन वैकल्पिक फ़ील्ड को साझा कोड पथों से बाहर रखें, या model id पर ब्रांच करें, और आपके एप्लिकेशन के दृष्टिकोण से दोनों अन्यथा विनिमेय हैं।

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

Google: Gemini 4 Argon विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: GPT-6.1 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-6.1-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-6.1 Sol Pro

स्पेसिफिकेशन

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