Google: Gemini 4 Argon 対 OpenAI: GPT-6 Sol Pro
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Google: Gemini 4 Argon（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)）とOpenAI: GPT-6 Sol Pro（$7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6 Sol Pro | |
|---|---|---|
| プロバイダー | OpenAI | |
| 入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) |
| 出力 | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) |
| キャッシュ読み取り | $0.35 / 100万トークン (≈ ￥55) | $0.70 / 100万トークン (≈ ￥110) |
| キャッシュ書き込み | $0.66 / 100万トークン (≈ ￥104) | $8.75 / 100万トークン (≈ ￥1,381) |
| 推論 | $35.00 / 100万トークン (≈ ￥5,524) | - |
| 音声入力 | $7.00 / 100万トークン (≈ ￥1,105) | - |
| 画像 | $0.000007 / 画像 (≈ ￥0.0011) | - |
| ウェブ検索 | $49.00 / 1,000検索 (≈ ￥7,734) | $35.00 / 1,000検索 (≈ ￥5,524) |
| コンテキストウィンドウ | 1,048,576 | 1,050,000 |
| 最大出力 | 943,718 | 128,000 |
| 入力 | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| 出力 | text | text |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/10/13 | 2026/09/22 |
主な違い
- 入力料金はどちらもほぼ同じです。
- 入力1,000トークン・出力500トークンのリクエストの費用は、Google: Gemini 4 Argonで$0.02、OpenAI: GPT-6 Sol Proで$0.02です。
詳しく見る
Google: Gemini 4 Argon は Google のテキストモデルで、2026年10月13日にリリースされました。OpenAI: GPT-6 Sol Pro は OpenAI のテキストモデルで、2026年9月22日にリリースされました。どちらも api14 を通じて単一の OpenAI 互換インターフェースで提供されるため、両者の選択は、別のクライアントを接続することではなく、主にアプリケーションが必要とする入力タイプとパラメータの問題です。
最も明確な違いは、各モデルが入力として受け付けるものにあります。Gemini 4 Argon は audio、file、image、text、video を受け付けますが、GPT-6 Sol Pro は file、image、text を受け付けます。パイプラインに録音された通話、スクリーンキャプチャ、ビデオクリップを流し込む場合、それらを直接読み取れるのは Gemini 4 Argon です。どちらも出力は text のみです。コンテキストウィンドウは、その違いを考慮して設計する価値がないほど近接しています。Gemini 4 Argon は 1048576 トークン、GPT-6 Sol Pro は 1050000 トークンと記載されており、長いドキュメントに対して実質的に同じ作業領域です。価格についても、入力と出力の両方でほぼ同じであるため、コストはここでは決め手になりません。パラメータリストも大きく重複しており、tools、structured outputs、reasoning、reasoning effort はどちら側でも利用できます。
日々の作業では、入力の形に基づいて選んでください。スクリーンショットと書かれたチケットを取り込むサポートツールや、録音された音声をトランスクリプトとともに要約するパイプラインなど、複数のメディアを混在させて推論する必要があるものを作る場合、Gemini 4 Argon は別途の文字起こしや vision ステップなしでそれらのモダリティをカバーします。入力が text、images、files であれば、GPT-6 Sol Pro は素直に適合し、いくつか追加の調整項目を公開します。特に verbosity は max completion tokens と並んであり、回答の長さを誘導したいときに役立ちます。どちらも tool calling と structured outputs をサポートしているため、エージェントスタイルのワークフローと JSON 形式のレスポンスはどちらでも利用できます。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も、変更する文字列は1つです。既存の OpenAI クライアントをゲートウェイに向け、messages、tools、response format はそのままにして、model フィールドを google/gemini-4-argon または openai/gpt-6-sol-pro に設定してください。リクエストボディのその他はすべて同じままなので、同じプロンプトを両方に対して実行し、スペックシートから推測するのではなく自分のデータで出力を比較するのは低コストです。
Gemini 4 Argon がより多くの入力タイプを扱うにもかかわらず、GPT-6 Sol Pro の方が良い選択となるケースが1つあります。verbosity 制御が欲しい場合です。このパラメータは GPT-6 Sol Pro には記載されていますが、Gemini 4 Argon には記載されていないためです。それ以外の場合、入力が text、images、files で、その調整項目を必要としないなら、どちらのモデルでもほぼ同じ価格で作業をこなします。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"google/gemini-4-argon"から"openai/gpt-6-sol-pro"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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