Google: Gemini 4 Argon contro OpenAI: GPT-6.1 Sol
Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 4 Argon (7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €)) e OpenAI: GPT-6.1 Sol (7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.
Specifiche
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Fornitore | OpenAI | |
| Ingresso | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) |
| Uscita | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €) | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €) |
| Lettura cache | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) | 0,35 USD / 1M token (≈ 0,31 €) |
| Scrittura cache | 0,66 USD / 1M token (≈ 0,58 €) | 8,75 USD / 1M token (≈ 7,79 €) |
| Ragionamento | 35,00 USD / 1M token (≈ 31,17 €) | - |
| Input audio | 7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €) | - |
| Immagine | 0,000007 USD / immagine (≈ 0,00000623 €) | - |
| Ricerca web | 49,00 USD / 1K ricerche (≈ 43,63 €) | 35,00 USD / 1K ricerche (≈ 31,17 €) |
| Finestra di contesto | 1.048.576 | 1.050.000 |
| Output massimo | 943.718 | 128.000 |
| Ingresso | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Uscita | text | text |
| chiamata di strumenti | ||
| Output strutturato | ||
| Controllo del ragionamento | ||
| Aggiunto | 13 ott 2026 | 29 set 2026 |
Differenze principali
- Entrambi hanno all’incirca lo stesso prezzo di input.
- Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,02 USD con Google: Gemini 4 Argon e 0,02 USD con OpenAI: GPT-6.1 Sol.
Nel dettaglio
Google: Gemini 4 Argon è un modello testuale di Google, rilasciato il 13 ottobre 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 29 settembre 2026. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli di generazione testuale con un singolo output testuale, quindi qualunque modello si chiami, si ottiene testo in risposta. La scelta tra i due dipende da cosa si fornisce in input e da come si vuole guidare la generazione.
La differenza più evidente è la modalità di input. Gemini 4 Argon accetta audio, file, immagini, testo e video, quindi è quello da scegliere quando la richiesta include media oltre al testo semplice e alle immagini statiche. GPT-6.1 Sol accetta file, immagini e testo, il che copre documenti e immagini ma non audio o video. Sul contesto, i due sono vicini: Gemini 4 Argon dichiara 1.048.576 token e GPT-6.1 Sol dichiara 1.050.000, una differenza abbastanza piccola da non dover guidare la decisione. Nessuno dei due modelli è contrassegnato come unico supporto per tool, output strutturati o reasoning, quindi vanno considerati disponibili su entrambi anziché come elemento discriminante. Gli elenchi dei parametri differiscono nella denominazione: Gemini 4 Argon espone max_tokens, stop, temperature e top_p, mentre GPT-6.1 Sol espone max_completion_tokens, max_tokens e verbosity, e omette stop, temperature e top_p. Se il codice dipende da temperature, top_p o sequenze di stop, Gemini 4 Argon è la scelta più diretta; se si desidera un controllo della verbosity, GPT-6.1 Sol ne dispone.
Per il lavoro pratico, scegli Gemini 4 Argon quando l'input è un video, una clip audio o un mix di media e testo, e quando vuoi regolare il campionamento con temperature, top_p o stop. Scegli GPT-6.1 Sol quando l'input è testo, immagini o file, e quando preferisci controllare la lunghezza dell'output tramite verbosity o max_completion_tokens. Entrambi gestiscono comodamente documenti lunghi date le dimensioni del contesto, quindi la summarizzazione su contesti lunghi o il prompting in stile retrieval sono praticabili su entrambi. Il costo non è un elemento distintivo in questo caso: il confronto qualitativo colloca i prezzi di input e output all'incirca allo stesso livello per i due modelli, quindi lascia decidere la capacità e l'aderenza dei parametri.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Si punta il client all'URL di base di api14, si invia una richiesta di chat completions e si imposta il campo model. Per usare Gemini 4 Argon, imposta l'id del modello su google/gemini-4-argon. Per usare GPT-6.1 Sol, impostalo su openai/gpt-6.1-sol. Tutto il resto nel corpo della richiesta resta come il tuo codice esistente in stile OpenAI, quindi il passaggio è una modifica di una riga all'id del modello. Se mantieni entrambi gli id nella configurazione, puoi indirizzare le singole richieste al modello più adatto all'input senza riscrivere l'integrazione.
Ci sono casi in cui GPT-6.1 Sol resta la scelta migliore anche se Gemini 4 Argon accetta più tipi di input. Se la tua pipeline è già costruita attorno a parametri in stile OpenAI come max_completion_tokens e verbosity, o se vuoi mantenere un comportamento coerente con gli altri modelli OpenAI del tuo stack, restare su openai/gpt-6.1-sol evita la traduzione dei parametri. Il suo contesto è marginalmente più ampio e copre gli input di testo, immagini e file che la maggior parte delle applicazioni invia effettivamente, quindi per carichi di lavoro testo e immagini senza audio o video è un default solido.
Cambia modello con una stringa
Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "google/gemini-4-argon" a "openai/gpt-6.1-sol", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.
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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