Google: Gemini 4 Argon 대 OpenAI: GPT-6 Sol Pro
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 4 Argon(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) OpenAI: GPT-6 Sol Pro(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 Pro | |
|---|---|---|
| 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 Sol Pro에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 4 Argon은 2026년 10월 13일에 출시된 Google의 텍스트 모델입니다. OpenAI: GPT-6 Sol Pro는 2026년 9월 22일에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 단일 OpenAI 호환 인터페이스로 제공되므로, 둘 중 하나를 선택하는 기준은 다른 클라이언트를 연결하는 문제라기보다 애플리케이션에 어떤 입력 유형과 파라미터가 필요한지에 관한 것입니다.
가장 명확한 차이는 각 모델이 입력으로 받아들이는 대상에 있습니다. Gemini 4 Argon은 audio, file, image, text, video를 받아들이는 반면, GPT-6 Sol Pro는 file, image, text를 받아들입니다. 파이프라인에 녹음된 통화, 화면 캡처 또는 비디오 클립을 넣는다면, 이를 직접 읽을 수 있는 쪽은 Gemini 4 Argon입니다. 둘 다 출력은 text만 가능합니다. 컨텍스트 윈도우는 차이를 고려해 설계할 필요가 없을 만큼 비슷합니다. Gemini 4 Argon은 1048576 토큰, GPT-6 Sol Pro는 1050000 토큰을 제시하며, 긴 문서를 처리할 작업 공간은 사실상 동일합니다. 가격도 입력과 출력 모두 비슷하므로 여기서 비용은 결정 요인이 아닙니다. 파라미터 목록도 상당히 겹치며, tools, structured outputs, reasoning, reasoning effort가 양쪽 모두에서 제공됩니다.
일상적인 작업에서는 입력의 형태를 기준으로 선택하세요. 스크린샷과 작성된 티켓을 함께 받아들이는 지원 도구처럼 여러 미디어를 조합해 추론해야 하는 것을 만들거나, 녹음된 오디오와 대본을 함께 요약하는 파이프라인을 만든다면 Gemini 4 Argon이 별도의 전사 또는 비전 단계 없이 그러한 모달리티를 처리합니다. 입력이 text, image, file이라면 GPT-6 Sol Pro가 자연스럽게 맞고, 몇 가지 추가 조절 기능을 제공합니다. 특히 max completion tokens와 함께 제공되는 verbosity는 답변 길이를 조정하고 싶을 때 유용할 수 있습니다. 둘 다 tool calling과 structured outputs를 지원하므로 에이전트 스타일 워크플로와 JSON 형태 응답은 어느 쪽에서든 사용할 수 있습니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 문자열 하나만 바꾸면 됩니다. 기존 OpenAI 클라이언트를 게이트웨이로 향하게 하고, messages, tools, response format은 그대로 유지한 채 model 필드를 google/gemini-4-argon 또는 openai/gpt-6-sol-pro로 설정하세요. 요청 본문의 나머지는 모두 동일하게 유지되므로, 스펙 문서를 보고 추측하는 대신 동일한 프롬프트를 두 모델에 실행해 자체 데이터에서 출력을 비교하기가 저렴합니다.
Gemini 4 Argon이 더 많은 입력 유형을 처리하는데도 GPT-6 Sol Pro가 더 나은 선택인 경우가 하나 있습니다. verbosity 제어를 원할 때인데, 해당 파라미터는 GPT-6 Sol Pro에 나열되어 있고 Gemini 4 Argon에는 없기 때문입니다. 그렇지 않고 입력이 text, image, file이며 그 조절 기능이 필요 없다면, 어느 모델이든 비슷한 가격으로 작업을 수행할 것입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-4-argon"에서 "openai/gpt-6-sol-pro"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-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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