Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools 대 OpenAI: GPT-4o
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) OpenAI: GPT-4o(US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools | OpenAI: GPT-4o | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) |
| 출력 | US$42.00 / 100만 토큰 (≈ ₩56,603) | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) |
| 캐시 읽기 | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩943) | US$4.38 / 100만 토큰 (≈ ₩5,896) |
| 캐시 쓰기 | US$1.31 / 100만 토큰 (≈ ₩1,769) | - |
| 추론 | US$42.00 / 100만 토큰 (≈ ₩56,603) | - |
| 오디오 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | - |
| 이미지 | US$0.000007 / 이미지 (≈ ₩0.00943) | - |
| 웹 검색 | US$49.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩66,037) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 128,000 |
| 최대 출력 | 65,536 | 16,384 |
| 입력 | text, audio, image, video, file | text, image, file |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 2. 25. | 2024. 5. 13. |
주요 차이점
- Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools의 입력 토큰 가격이 20% 더 저렴합니다.
- OpenAI: GPT-4o의 출력 토큰 가격이 17% 더 저렴합니다.
- Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는(은) 8.2배 더 긴 컨텍스트(1,048,576 토큰)를 읽습니다.
- 추론 강도 조절은(는) Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools에서 US$0.03, OpenAI: GPT-4o에서 US$0.03입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 텍스트 카테고리의 Google 모델로, 제공자가 2026-02-25에 출시했습니다. OpenAI: GPT-4o는 OpenAI 모델이며 역시 텍스트 카테고리이고, 제공자가 2024-05-13에 출시했습니다. 둘 다 api14를 통해 OpenAI 호환 모델 id로 제공되므로, 둘 사이의 선택은 대부분 컨텍스트, 모달리티, 그리고 필요한 파라미터에 관한 것입니다.
가장 명확한 구분은 컨텍스트 길이입니다. Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools는 최대 1,048,576 토큰을 허용하는 반면, GPT-4o는 최대 128,000을 허용합니다. Gemini는 더 많은 입력 모달리티도 받습니다: 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, 파일. GPT-4o는 텍스트, 이미지, 파일을 받습니다. 둘 다 텍스트만 반환합니다. 추론과 관련해 Gemini는 추론 제어(include_reasoning, reasoning, reasoning_effort)를 노출하며, 여기서 이 기능을 가진 둘 중 유일한 모델입니다. 파라미터 집합은 다른 면에서도 다릅니다: GPT-4o는 frequency_penalty, logit_bias, logprobs, prediction, presence_penalty, stop, top_logprobs, web_search_options를 지원하며, 이 중 어느 것도 Gemini 목록에는 없습니다. 반면 Gemini는 GPT-4o와 마찬가지로 top_p, temperature, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format, max_tokens를 지원합니다. 어느 모델도 tools나 structured outputs를 독점적으로 지원하는 것으로 표시되지 않으므로, 그 부분은 사실상 무승부입니다.
실용적인 선택에서는 입력이 클 때(긴 문서, 긴 트랜스크립트, 큰 코드베이스) 또는 먼저 트랜스크립션하거나 프레임을 샘플링하지 않고 오디오나 비디오를 직접 넣어야 할 때 Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools를 선택하세요. 또한 추론 파라미터가 있으므로 모델이 내부 추론에 얼마나 많은 노력을 들일지 제어하고 싶은 작업에 자연스러운 선택입니다. OpenAI 스타일의 샘플링 및 디버깅 제어를 원할 때는 GPT-4o를 선택하세요: 신뢰도 검사를 위한 logprobs와 top_logprobs, 제약 디코딩을 위한 logit_bias, 반복 제어를 위한 presence 및 frequency penalty, 지연에 민감한 편집을 위한 prediction, 또는 web_search_options. 입력이 128,000 토큰 이내의 텍스트와 이미지이고 추론 제어가 필요 없다면, GPT-4o가 같은 범위를 커버합니다.
api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 것은 같은 요청 형태입니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환이기 때문입니다. 같은 엔드포인트에 같은 헤더와 같은 JSON 본문으로 채팅 완료 요청을 보내고, 바꾸는 필드는 model뿐입니다. Google 모델에는 "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools"를, OpenAI 모델에는 "openai/gpt-4o"를 설정하세요. Messages, tools, response_format 및 나머지 본문은 그대로 두므로, 전환은 한 줄 수정이고 두 모델 모두에 하나의 클라이언트 라이브러리를 유지할 수 있습니다. 다만 파라미터가 완전히 호환되지는 않는다는 점을 기억하세요: Gemini id에 logprobs나 web_search_options를 보내거나 GPT-4o id에 reasoning_effort를 보내는 것은 해당 모델의 지원 범위 밖이므로, 코드에서 모델별 파라미터 처리를 유지하세요.
Gemini가 더 큰 컨텍스트와 더 많은 입력 유형을 갖고 있더라도 GPT-4o가 더 나은 선택인 경우가 여전히 있습니다. 작업이 토큰 수준 확률, 편향된 logit, 명시적 stop 시퀀스 또는 내장 웹 검색 옵션에 의존한다면, 그것들은 Gemini 목록이 아니라 GPT-4o 파라미터 목록에 있습니다. 가격에서는 Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools가 입력에서 더 저렴한 쪽이고, GPT-4o는 출력에서 더 저렴한 쪽이므로, 긴 프롬프트가 지배적인 워크로드는 한쪽을 가리키고 긴 생성이 지배적인 워크로드는 다른 쪽을 가리킵니다. 확정하기 전에 이 페이지의 실시간 가격 표에서 현재 수치를 확인하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools"에서 "openai/gpt-4o"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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-4o",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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