Google: Gemini 4 Argon 대 OpenAI: GPT-6 Sol
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 4 Argon(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) OpenAI: GPT-6 Sol(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| 제공업체 | OpenAI | |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) |
| 출력 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) |
| 캐시 읽기 | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) | US$0.70 / 100만 토큰 (≈ ₩943) |
| 캐시 쓰기 | US$0.66 / 100만 토큰 (≈ ₩884) | US$8.75 / 100만 토큰 (≈ ₩11,792) |
| 추론 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | - |
| 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) | US$35.00 / 1천 회 검색 (≈ ₩47,169) |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,050,000 |
| 최대 출력 | 943,718 | 128,000 |
| 입력 | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 13. | 2026. 9. 22. |
주요 차이점
- 두 모델의 입력 가격은 거의 같습니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 4 Argon에서 US$0.02, OpenAI: GPT-6 Sol에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 4 Argon은 Google이 만들고, OpenAI: GPT-6 Sol은 OpenAI가 만듭니다. 둘 다 텍스트를 초과하는 입력을 받아들이고 텍스트를 출력으로 반환하는 텍스트 모델이며, 둘 다 api14를 통해 모델 id google/gemini-4-argon 및 openai/gpt-6-sol로 제공됩니다. 두 모델은 범용 채팅 및 완성 모델이라는 같은 부류에 속하므로, 둘 사이의 선택은 입력 처리, 컨텍스트, 그리고 여러분이 기반으로 삼고자 하는 파라미터 표면에 달려 있습니다.
컨텍스트 윈도는 차이가 결정적인 요인이 되기 어려울 만큼 비슷합니다. Gemini 4 Argon은 1,048,576 토큰을, GPT-6 Sol은 1,050,000 토큰을 명시하므로 둘 다 매우 큰 프롬프트를 받아들이며 실제로 어느 쪽이 의미 있게 더 크지도 않습니다. 더 분명한 차이는 입력 모달리티에 있습니다. Gemini 4 Argon은 오디오, 파일, 이미지, 텍스트, 비디오를 입력으로 받아들입니다. GPT-6 Sol은 파일, 이미지, 텍스트만 받아들이며 오디오나 비디오 입력은 명시되어 있지 않습니다. 출력에서는 둘 다 텍스트만 반환하므로 어느 쪽도 이미지나 오디오를 생성하지 않습니다. 지원 파라미터는 크게 겹칩니다. 둘 다 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools를 노출합니다. Gemini 4 Argon은 추가로 stop, temperature, top_p를 명시합니다. GPT-6 Sol은 대신 max_completion_tokens와 verbosity를 명시하며 stop이나 temperature는 명시하지 않습니다. 가격은 입력과 출력 모두 거의 같으므로 비용은 여기서 유용한 판가름 기준이 되지 못합니다.
대부분의 텍스트 작업에는 어느 모델이든 충분하며, 파라미터 세부 사항으로 선택할 수 있습니다. 여러분의 코드가 이미 temperature, top_p, stop을 보낸다면 Gemini 4 Argon이 그 형태에 더 직접적으로 맞습니다. max_completion_tokens와 verbosity 제어를 선호한다면 GPT-6 Sol이 더 가깝습니다. 입력에 오디오나 비디오가 포함된다면 GPT-6 Sol은 해당 모달리티를 명시하지 않으므로 Gemini 4 Argon을 호출해야 합니다. 이미지 더하기 텍스트 또는 파일 더하기 텍스트 작업에는 둘 다 실행 가능하며, 결정 요인은 보통 여러분의 기존 요청 빌더가 이미 생성하는 파라미터 집합입니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 같습니다. API가 OpenAI 호환 방식이기 때문입니다. 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고 채팅 완성 요청을 보내며 model 필드를 google/gemini-4-argon 또는 openai/gpt-6-sol로 설정하면 됩니다. 요청 본문의 나머지 모든 것은 messages, tools, response_format 등 그대로 유지됩니다. 두 모델 사이 전환은 모델 id를 한 줄 바꾸는 것이므로 통합을 다시 작성하지 않고도 요청을 한 모델 또는 다른 모델로 라우팅할 수 있습니다. 모델 id를 하드코딩하지 않고 구성에 두면 값을 하나 바꾸는 것만으로 자체 트래픽에서 두 모델을 비교할 수 있습니다.
Gemini 4 Argon이 더 많은 입력 유형을 포괄함에도 GPT-6 Sol이 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. 요청 계약에 verbosity 파라미터나 max_completion_tokens를 원하거나, 스택 전반에서 OpenAI 스타일 파라미터로 표준화하면서 temperature, top_p, stop을 함께 들고 다니고 싶지 않을 때입니다. 데이터가 뒷받침하는 어떤 면에서도 어느 모델이 다른 모델보다 저렴하지 않고, 어느 쪽도 명확히 더 큰 컨텍스트를 가지지 않으므로 그것들은 한쪽을 선호할 이유가 되지 못합니다. 실제로 보내는 모달리티와 여러분의 클라이언트가 이미 내보내는 파라미터를 기준으로 선택하세요.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-4-argon"에서 "openai/gpt-6-sol"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-6-sol",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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