Google: Gemini 4 Argon 対 OpenAI: GPT-6.1 Sol
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-6.1 Sol（$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-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| 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) | $0.35 / 100万トークン (≈ ￥55) |
| 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 | 2026/09/29 |
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-6.1 Sol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-6.1 Sol は OpenAI のテキストモデルで、2026年9月29日にリリースされました。どちらも api14 を通じてテキスト生成モデルとして提供され、出力は単一のテキストなので、どちらを呼び出してもテキストが返ります。両者の選択は、何を入力するか、そして生成をどのように制御したいかに帰着します。
最も明確な違いは入力モダリティです。Gemini 4 Argon は audio、file、image、text、video を受け付けるため、リクエストにプレーンテキストや静止画像以外のメディアが含まれる場合に選ぶべきです。GPT-6.1 Sol は file、image、text を受け付け、ドキュメントや画像はカバーしますが、audio や video はカバーしません。コンテキストについては、両者は近接しています。Gemini 4 Argon は 1,048,576 トークン、GPT-6.1 Sol は 1,050,000 トークンで、その差は意思決定を左右するには小さすぎます。どちらのモデルも tools、structured outputs、reasoning を独自にサポートするとは示されていないため、これらは両方で利用可能として扱い、決め手にはしないでください。パラメータ一覧は命名が異なります。Gemini 4 Argon は max_tokens、stop、temperature、top_p を公開し、GPT-6.1 Sol は max_completion_tokens、max_tokens、verbosity を公開し、stop、temperature、top_p は省略しています。コードが temperature、top_p、stop シーケンスに依存しているなら、Gemini 4 Argon のほうが直接的な適合です。verbosity 制御が欲しいなら、GPT-6.1 Sol にそれがあります。
実務では、入力が video、audio クリップ、またはメディアとテキストの混合である場合、そして temperature、top_p、stop でサンプリングを調整したい場合には Gemini 4 Argon を選んでください。入力が text、images、files であり、verbosity または max_completion_tokens を通じて出力長を制御したい場合には GPT-6.1 Sol を選んでください。コンテキストサイズを考えれば、どちらも長いドキュメントを余裕で扱えるため、長いコンテキストの要約や検索スタイルのプロンプティングはどちらでも実行可能です。コストはここでは差別化要因ではありません。定性的な比較では、入力と出力の価格は両モデルでほぼ同じ水準にあるため、能力とパラメータの適合で決めてください。
どちらのモデルも api14 を通じた呼び出しは同じように機能します。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、chat completions リクエストを送信し、model フィールドを設定します。Gemini 4 Argon を使うには、model id を google/gemini-4-argon に設定します。GPT-6.1 Sol を使うには、openai/gpt-6.1-sol に設定します。リクエストボディのその他は既存の OpenAI スタイルのコードのままでよいため、切り替えは model id の1行変更です。両方の id を設定に保持しておけば、統合を書き直すことなく、入力に合うモデルへ個々のリクエストをルーティングできます。
Gemini 4 Argon がより多くの入力タイプを受け付けるとしても、GPT-6.1 Sol のほうが依然として良い選択である場合があります。パイプラインがすでに max_completion_tokens や verbosity といった OpenAI スタイルのパラメータを中心に構築されている場合、またはスタック内の他の OpenAI モデルと挙動を一致させたい場合には、openai/gpt-6.1-sol にとどまることでパラメータ変換を避けられます。そのコンテキストはわずかに大きく、ほとんどのアプリケーションが実際に送信する text、image、file の入力に対応するため、audio や video を伴わないテキストと画像のワークロードでは、堅実なデフォルトです。
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-6.1-sol"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-6.1-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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