Google: Gemini 4 Argon contro OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Un confronto fianco a fianco tra Google: Gemini 4 Argon (7,00 USD / 1M token (≈ 6,23 €)) e OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (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 Pro | |
|---|---|---|
| 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 Pro.
Nel dettaglio
Google: Gemini 4 Argon è un modello testuale di Google, rilasciato il 13 ottobre 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro è un modello testuale di OpenAI, rilasciato il 29 settembre 2026. Entrambi sono serviti tramite api14 come modelli chat con output testuale, quindi a livello di utilizzo di base occupano lo stesso slot nel tuo stack: invii una conversazione e ricevi testo indietro. Le differenze che contano per una decisione risiedono in ciò che ciascun modello accetta come input e in quanto spazio ha a disposizione per lavorare.
La divisione più chiara è la modalità. Gemini 4 Argon accetta audio, file, immagini, testo e video come input, mentre GPT-6.1 Sol Pro accetta file, immagini e testo. Se la tua pipeline deve passare a un modello una registrazione, una cattura dello schermo o una clip video insieme a un prompt, Gemini 4 Argon è quello che può prenderli direttamente; GPT-6.1 Sol Pro richiederebbe di trascrivere o altrimenti convertire quel media prima della chiamata. La lunghezza del contesto è abbastanza vicina da poterla considerare un pareggio in pratica: Gemini 4 Argon elenca 1.048.576 token e GPT-6.1 Sol Pro elenca 1.050.000, una differenza di qualche migliaio di token che non cambierà il modo in cui progetti una richiesta. Sul prezzo i due sono più o meno uguali sia per input che per output, quindi il costo non è un criterio utile per decidere. Le liste di parametri si sovrappongono ampiamente, con entrambi che supportano controlli di reasoning, tools, output strutturati, seed e formato di risposta. GPT-6.1 Sol Pro espone inoltre un parametro verbosity e usa max_completion_tokens insieme a max_tokens, mentre Gemini 4 Argon espone temperature e top_p, che il modello OpenAI non elenca.
Per la selezione del task, parti dall'input. Qualsiasi cosa che implichi ascoltare audio o guardare video dovrebbe andare a Gemini 4 Argon, perché GPT-6.1 Sol Pro non può ricevere affatto quei formati. Il lavoro puramente testuale, o testo più immagini e file, può andare a entrambi, e poiché prezzo e contesto sono effettivamente uguali puoi scegliere in base ai dettagli della superficie API che desideri. Se ti affidi a temperature o top_p per modellare il campionamento, Gemini 4 Argon li supporta e GPT-6.1 Sol Pro no. Se vuoi un controllo di verbosity, o stai già usando max_completion_tokens in una codebase in stile OpenAI, GPT-6.1 Sol Pro si adatta più naturalmente. Entrambi gestiscono il tool calling e gli output strutturati, quindi workload agentici e vincolati da schema sono praticabili su entrambi.
Chiamare uno dei due modelli tramite api14 usa la stessa interfaccia compatibile con OpenAI. Punti il tuo client all'URL di base di api14, invii una richiesta standard di chat completions e imposti il campo model su google/gemini-4-argon o openai/gpt-6.1-sol-pro. Tutto il resto nel corpo della richiesta mantiene la stessa forma, quindi passare dall'uno all'altro è una modifica di una riga all'id del modello anziché una riscrittura del tuo client. L'unica avvertenza sono i parametri: se imposti temperature o top_p, quella richiesta va bene su Gemini 4 Argon ma non su GPT-6.1 Sol Pro, e se imposti verbosity o max_completion_tokens, vale il contrario. Tieni quei campi opzionali fuori dai percorsi di codice condivisi, oppure ramifica sull'id del modello, e per il resto i due sono intercambiabili dal punto di vista della tua applicazione.
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-pro", 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-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Altri confronti
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contro Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contro Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contro Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contro Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contro Tencent: Hy4