Google: Gemini 4 Argon 대 OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 4 Argon(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) OpenAI: GPT-6.1 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-6.1 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$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) |
| 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. 29. |
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-6.1 Sol Pro에서 US$0.02입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 4 Argon은 2026년 10월 13일에 출시된 Google의 텍스트 모델입니다. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro는 2026년 9월 29일에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. 둘 다 api14를 통해 텍스트 출력을 내는 채팅 모델로 제공되므로, 기본적인 사용 수준에서는 스택에서 같은 자리를 차지합니다. 대화를 보내면 텍스트를 돌려받습니다. 결정에 중요한 차이는 각 모델이 입력으로 받아들이는 것과 작업할 수 있는 여유 공간에 있습니다.
가장 명확한 구분은 모달리티입니다. Gemini 4 Argon은 입력으로 audio, file, image, text, video를 받아들이는 반면, GPT-6.1 Sol Pro는 file, image, text를 받아들입니다. 파이프라인에서 프롬프트와 함께 녹음, 화면 캡처, 또는 동영상 클립을 모델에 넘겨야 한다면, Gemini 4 Argon이 그것을 직접 받을 수 있는 쪽입니다. GPT-6.1 Sol Pro는 호출 전에 해당 미디어를 전사하거나 다른 방식으로 변환해야 합니다. 컨텍스트 길이는 사실상 무승부라고 부를 만큼 가깝습니다. Gemini 4 Argon은 1,048,576 토큰을, GPT-6.1 Sol Pro는 1,050,000을 나열하는데, 요청 설계 방식을 바꾸지 않을 몇천 토큰 차이입니다. 가격에서는 입력과 출력 모두 두 모델이 거의 같으므로, 비용은 여기서 유용한 결정 요인이 아닙니다. 파라미터 목록은 크게 겹치며, 둘 다 reasoning controls, tools, structured outputs, seeds, response format을 지원합니다. GPT-6.1 Sol Pro는 추가로 verbosity 파라미터를 노출하고 max_tokens와 함께 max_completion_tokens를 사용하는 반면, Gemini 4 Argon은 OpenAI 모델이 나열하지 않는 temperature와 top_p를 노출합니다.
작업 선택은 입력에서 시작하세요. 오디오를 듣거나 비디오를 보는 것과 관련된 모든 작업은 Gemini 4 Argon으로 가야 합니다. GPT-6.1 Sol Pro는 그러한 형식을 전혀 받을 수 없기 때문입니다. 순전히 텍스트이거나 텍스트에 이미지와 파일이 더해진 작업은 어느 쪽으로도 갈 수 있으며, 가격과 컨텍스트가 사실상 동일하므로 원하는 API 표면의 세부 사항을 기준으로 선택할 수 있습니다. 샘플링을 형성하기 위해 temperature나 top_p에 의존한다면, Gemini 4 Argon은 이를 지원하고 GPT-6.1 Sol Pro는 지원하지 않습니다. verbosity 제어를 원하거나 이미 OpenAI 스타일 코드베이스에서 max_completion_tokens를 사용하고 있다면, GPT-6.1 Sol Pro가 더 자연스럽게 맞습니다. 둘 다 tool calling과 structured outputs를 처리하므로, 에이전트형 및 스키마 제약 워크로드는 어느 쪽에서든 실행 가능합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 동일한 OpenAI 호환 인터페이스를 사용합니다. 클라이언트를 api14 base URL로 향하게 하고, 표준 chat completions 요청을 보내고, model 필드를 google/gemini-4-argon 또는 openai/gpt-6.1-sol-pro로 설정합니다. 요청 본문의 나머지 모든 것은 같은 형태로 유지되므로, 둘 사이를 전환하는 것은 클라이언트를 다시 작성하는 일이 아니라 모델 id를 한 줄 바꾸는 일입니다. 한 가지 주의점은 파라미터입니다. temperature나 top_p를 설정하면 그 요청은 Gemini 4 Argon에서는 괜찮지만 GPT-6.1 Sol Pro에서는 그렇지 않고, verbosity나 max_completion_tokens를 설정하면 그 반대가 적용됩니다. 그 선택적 필드들을 공유 코드 경로에서 빼두거나 모델 id로 분기하면, 애플리케이션 관점에서 둘은 그 외에는 상호 교환 가능합니다.
Gemini 4 Argon이 더 넓은 입력 유형을 포괄함에도 GPT-6.1 Sol Pro가 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 워크로드가 텍스트, 이미지, 파일뿐이고, 특히 verbosity 제어를 원하거나 기존 OpenAI 형태 코드베이스 전반에서 max_completion_tokens로 표준화하고 있다면, Gemini 4 Argon의 추가 모달리티 지원은 아무것도 얻어 주지 않으며, 기존 파라미터 관례에 맞추는 것이 사용하지 않는 기능보다 더 가치 있습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-4-argon"에서 "openai/gpt-6.1-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-6.1-sol-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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