Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools è un modello Google nella categoria testo, rilasciato dal provider il 2026-02-25. OpenAI: GPT-4o è un modello OpenAI, anch'esso nella categoria testo, rilasciato dal suo provider il 2024-05-13. Entrambi sono serviti tramite api14 con model id compatibili con OpenAI, quindi la scelta tra i due riguarda principalmente contesto, modalità e parametri di cui hai bisogno.
La differenza più netta è la lunghezza del contesto. Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools accetta fino a 1.048.576 token, mentre GPT-4o accetta fino a 128.000. Gemini accetta anche più modalità di input: testo, audio, immagine, video e file. GPT-4o accetta testo, immagine e file. Entrambi restituiscono solo testo. Sul reasoning, Gemini espone controlli di reasoning (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) ed è l'unico dei due con questa capacità qui. Anche i set di parametri differiscono in altri modi: GPT-4o supporta frequency_penalty, logit_bias, logprobs, prediction, presence_penalty, stop, top_logprobs e web_search_options, nessuno dei quali compare nella lista di Gemini, mentre Gemini supporta top_p, temperature, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format e max_tokens proprio come GPT-4o. Nessuno dei due modelli è elencato come unico supporto di tools o structured outputs, quindi su questo sono effettivamente alla pari.
Per la selezione pratica, scegli Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools quando il tuo input è grande (documenti lunghi, trascrizioni lunghe, codebase grandi) o quando devi fornire audio o video direttamente invece di trascriverli o campionare fotogrammi prima. I suoi parametri di reasoning lo rendono anche la scelta naturale per attività in cui vuoi controllare quanto sforzo di reasoning interno impiega il modello. Scegli GPT-4o quando vuoi i controlli di campionamento e debug in stile OpenAI: logprobs e top_logprobs per ispezionare la confidenza, logit_bias per il decoding vincolato, presence e frequency penalty per il controllo delle ripetizioni, prediction per modifiche sensibili alla latenza, o web_search_options. Se i tuoi input sono testo e immagini entro 128.000 token e non hai bisogno di controlli di reasoning, GPT-4o copre lo stesso terreno.
Chiamare l'uno o l'altro tramite api14 ha la stessa forma di richiesta, perché il gateway è compatibile con OpenAI. Invii una richiesta di chat completions allo stesso endpoint con gli stessi header e lo stesso corpo JSON, e l'unico campo che cambi è model. Impostalo su "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" per il modello Google o "openai/gpt-4o" per il modello OpenAI. Messages, tools, response_format e il resto del corpo restano dove sono, quindi cambiare è una modifica di una riga e puoi mantenere un'unica libreria client per entrambi. Ricorda solo che i parametri non sono completamente intercambiabili: inviare logprobs o web_search_options all'id Gemini, o reasoning_effort all'id GPT-4o, è fuori dal set supportato per quel modello, quindi mantieni la gestione dei parametri per modello nel tuo codice.
Ci sono ancora casi in cui GPT-4o è la scelta migliore anche se Gemini ha il contesto più ampio e più tipi di input. Se il tuo lavoro dipende da probabilità a livello di token, logit distorti, sequenze di stop esplicite o dall'opzione di ricerca web integrata, queste si trovano nella lista di parametri di GPT-4o e non in quella di Gemini. Sul prezzo, Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools è il lato più economico per l'input, mentre GPT-4o è il lato più economico per l'output, quindi un carico di lavoro dominato da prompt lunghi punta in una direzione e un carico di lavoro dominato da generazioni lunghe punta nell'altra. Controlla la tabella dei prezzi live su questa pagina per i numeri attuali prima di impegnarti.