Google: Gemini 4 Argon lawan OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Perbandingan berdampingan Google: Gemini 4 Argon (US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560)) dan OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Penyedia | OpenAI | |
| Masukan | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) |
| Keluaran | US$35,00 / 1 jt token (≈ Rp 632.800) | US$35,00 / 1 jt token (≈ Rp 632.800) |
| Baca cache | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) | US$0,35 / 1 jt token (≈ Rp 6.328) |
| Tulis cache | US$0,66 / 1 jt token (≈ Rp 11.865) | US$8,75 / 1 jt token (≈ Rp 158.200) |
| Penalaran | US$35,00 / 1 jt token (≈ Rp 632.800) | - |
| Input audio | US$7,00 / 1 jt token (≈ Rp 126.560) | - |
| Gambar | US$0,000007 / gambar (≈ Rp 0,127) | - |
| Pencarian web | US$49,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 885.920) | US$35,00 / 1 rb pencarian (≈ Rp 632.800) |
| Jendela konteks | 1.048.576 | 1.050.000 |
| Output maks. | 943.718 | 128.000 |
| Masukan | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 13 Okt 2026 | 29 Sep 2026 |
Perbedaan utama
- Keduanya memiliki harga input yang hampir sama.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,02 dengan Google: Gemini 4 Argon dan US$0,02 dengan OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
Lebih mendalam
Google: Gemini 4 Argon adalah model teks dari Google, dirilis pada 13 Oktober 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro adalah model teks dari OpenAI, dirilis pada 29 September 2026. Keduanya dilayani melalui api14 sebagai model chat dengan output teks, jadi pada tingkat penggunaan dasar keduanya menempati slot yang sama di stack Anda: Anda mengirim percakapan, Anda menerima teks kembali. Perbedaan yang penting untuk keputusan terletak pada apa yang diterima masing-masing model sebagai input dan seberapa besar ruang yang dimilikinya untuk bekerja.
Pemisahan yang paling jelas adalah modalitas. Gemini 4 Argon menerima audio, file, image, dan video sebagai input, sedangkan GPT-6.1 Sol Pro menerima file, image, dan teks. Jika pipeline Anda perlu memberikan rekaman, tangkapan layar, atau klip video ke model bersama dengan prompt, Gemini 4 Argon adalah yang dapat menerimanya secara langsung; GPT-6.1 Sol Pro akan mengharuskan Anda mentranskripsi atau mengonversi media tersebut sebelum panggilan. Panjang konteks cukup dekat sehingga bisa disebut seri dalam praktik: Gemini 4 Argon mencantumkan 1.048.576 token dan GPT-6.1 Sol Pro mencantumkan 1.050.000, selisih beberapa ribu token yang tidak akan mengubah cara Anda merancang permintaan. Dari segi harga, keduanya kurang lebih sama untuk input maupun output, jadi biaya bukanlah penentu yang berguna di sini. Daftar parameter keduanya sangat tumpang tindih, dengan keduanya mendukung kontrol reasoning, tools, structured outputs, seeds, dan response format. GPT-6.1 Sol Pro juga mengekspos parameter verbosity dan menggunakan max_completion_tokens bersama max_tokens, sedangkan Gemini 4 Argon mengekspos temperature dan top_p, yang tidak dicantumkan oleh model OpenAI tersebut.
Untuk pemilihan tugas, mulailah dari input. Apa pun yang melibatkan mendengarkan audio atau menonton video harus diarahkan ke Gemini 4 Argon, karena GPT-6.1 Sol Pro tidak dapat menerima format tersebut sama sekali. Pekerjaan yang murni teks, atau teks plus gambar dan file, dapat diarahkan ke keduanya, dan karena harga serta konteks secara efektif setara, Anda dapat memilih berdasarkan detail permukaan API yang Anda inginkan. Jika Anda mengandalkan temperature atau top_p untuk membentuk sampling, Gemini 4 Argon mendukungnya dan GPT-6.1 Sol Pro tidak. Jika Anda menginginkan kontrol verbosity, atau Anda sudah menggunakan max_completion_tokens dalam basis kode bergaya OpenAI, GPT-6.1 Sol Pro lebih cocok secara alami. Keduanya menangani tool calling dan structured outputs, jadi beban kerja agentic dan yang dibatasi skema dapat dijalankan pada keduanya.
Memanggil salah satu model melalui api14 menggunakan antarmuka yang kompatibel dengan OpenAI yang sama. Anda mengarahkan klien Anda ke base URL api14, mengirim permintaan chat completions standar, dan mengatur field model ke google/gemini-4-argon atau openai/gpt-6.1-sol-pro. Semua hal lain dalam body permintaan tetap berbentuk sama, jadi beralih di antara keduanya adalah perubahan satu baris pada model id, bukan penulisan ulang klien Anda. Satu catatan penting adalah parameter: jika Anda mengatur temperature atau top_p, permintaan itu baik-baik saja pada Gemini 4 Argon tetapi tidak pada GPT-6.1 Sol Pro, dan jika Anda mengatur verbosity atau max_completion_tokens, berlaku sebaliknya. Jauhkan field opsional tersebut dari jalur kode bersama, atau buat percabangan berdasarkan model id, dan keduanya sebaliknya dapat dipertukarkan dari sudut pandang aplikasi Anda.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "google/gemini-4-argon" ke "openai/gpt-6.1-sol-pro", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4