Google: Gemini 4 Argon 対 OpenAI: GPT-6.1 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-6.1 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-6.1 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) | $0.35 / 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 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-6.1 Sol Pro 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 を通じてテキスト出力のチャットモデルとして提供されるため、基本的な使用のレベルではスタック内で同じ位置を占めます。会話を送信すれば、テキストが返ってきます。意思決定にとって重要な違いは、各モデルが入力として受け付けるものと、作業に使える余裕の大きさにあります。
最も明確な分かれ目はモダリティです。Gemini 4 Argon は入力として audio、file、image、text、video を受け付けますが、GPT-6.1 Sol Pro は file、image、text を受け付けます。パイプラインでプロンプトと一緒に録音、スクリーンキャプチャ、ビデオクリップをモデルに渡す必要がある場合、それを直接受け取れるのは Gemini 4 Argon です。GPT-6.1 Sol Pro では、呼び出しの前にそのメディアを文字起こしするか、別の方法で変換する必要があります。コンテキスト長は実用上は引き分けと言えるほど近いです。Gemini 4 Argon は 1,048,576 トークン、GPT-6.1 Sol Pro は 1,050,000 トークンで、数千トークンの差はリクエストの設計方法を変えるものではありません。価格については、入力と出力の両方でほぼ同じなので、ここではコストは有用な決め手にはなりません。パラメータ一覧は大きく重なっており、どちらも reasoning controls、tools、structured outputs、seeds、response format をサポートしています。GPT-6.1 Sol Pro はさらに verbosity パラメータを公開し、max_tokens と並んで max_completion_tokens を使用します。一方、Gemini 4 Argon は temperature と top_p を公開しており、OpenAI のモデルはこれらを一覧に含めていません。
タスクの選択については、入力から始めてください。audio の聞き取りや video の視聴を含むものは Gemini 4 Argon に回すべきです。GPT-6.1 Sol Pro はこれらの形式をまったく受け取れないからです。純粋にテキストの作業、またはテキストと画像とファイルの作業はどちらでも可能で、価格とコンテキストが実質的に同等であるため、希望する API サーフェスの詳細で選べます。サンプリングを形作るために temperature や top_p に依存しているなら、Gemini 4 Argon はそれらをサポートしており、GPT-6.1 Sol Pro はサポートしていません。verbosity 制御が欲しい場合、または OpenAI 形式のコードベースですでに max_completion_tokens を使用している場合、GPT-6.1 Sol Pro の方がより自然に適合します。どちらも tool calling と structured outputs を扱えるため、agentic および schema 制約付きのワークロードはどちらでも実行可能です。
api14 を通じてどちらのモデルを呼び出す場合も、同じ OpenAI 互換インターフェースを使用します。クライアントを api14 のベース URL に向け、標準の chat completions リクエストを送信し、model フィールドを google/gemini-4-argon または openai/gpt-6.1-sol-pro に設定します。リクエストボディのその他の部分は同じ形のままなので、両者の切り替えはクライアントの書き直しではなく、model id の1行変更です。唯一の注意点はパラメータです。temperature や top_p を設定した場合、そのリクエストは Gemini 4 Argon では問題ありませんが、GPT-6.1 Sol Pro では問題ありません。verbosity や max_completion_tokens を設定した場合は、逆のことが当てはまります。これらの任意フィールドを共有コードパスから外すか、model id で分岐させれば、アプリケーションから見て両者はそれ以外は互換です。
Gemini 4 Argon がより広い入力タイプをカバーしているにもかかわらず、GPT-6.1 Sol Pro が依然としてより良い選択である場合があります。ワークロードがテキスト、画像、ファイルのみで、特に verbosity 制御を求める場合、または既存の OpenAI 形式のコードベース全体で max_completion_tokens に標準化している場合、Gemini 4 Argon の追加のモダリティサポートは何ももたらさず、既存のパラメータ規約に合わせることの方が未使用の機能より価値があります。
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-6.1-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-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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