Google: Gemini 4 Argon 대 ScaleDown: Summarize
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Google: Gemini 4 Argon(US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434))와(과) ScaleDown: Summarize(US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Google: Gemini 4 Argon | ScaleDown: Summarize | |
|---|---|---|
| 제공업체 | ScaleDown | |
| 입력 | US$7.00 / 100만 토큰 (≈ ₩9,434) | US$0.14 / 100만 토큰 (≈ ₩189) |
| 출력 | US$35.00 / 100만 토큰 (≈ ₩47,169) | - |
| 캐시 읽기 | US$0.35 / 100만 토큰 (≈ ₩472) | - |
| 캐시 쓰기 | US$0.66 / 100만 토큰 (≈ ₩884) | - |
| 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) | - |
| 컨텍스트 윈도우 | 1,048,576 | 1,000,000 |
| 최대 출력 | 943,718 | 4,000 |
| 입력 | audio, file, image, text, video | text, image, file |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 10. 13. | 2026. 10. 13. |
주요 차이점
- ScaleDown: Summarize의 입력 토큰 가격이 98% 더 저렴합니다.
- 도구 호출은(는) Google: Gemini 4 Argon만 지원합니다.
- 구조화된 JSON 출력은(는) Google: Gemini 4 Argon만 지원합니다.
- 추론 강도 조절은(는) Google: Gemini 4 Argon만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Google: Gemini 4 Argon에서 US$0.02, ScaleDown: Summarize에서 US$0.000140입니다.
자세히 보기
Google: Gemini 4 Argon은 Google에서 출시한 텍스트 모델이며 2026-10-13에 출시되었습니다. ScaleDown: Summarize는 같은 날 출시된 ScaleDown의 텍스트 모델입니다. 두 모델 모두 api14를 통해 google/gemini-4-argon 및 scaledown/summarize 모델 id로 제공되며, 둘 다 텍스트를 출력합니다.
두 모델의 가장 큰 차이점은 입력으로 무엇을 받는지, 그리고 사용자가 무엇을 제어할 수 있는지에 있습니다. Gemini 4 Argon은 오디오, 파일, 이미지, 텍스트 및 비디오를 입력으로 받지만, ScaleDown: Summarize는 텍스트, 이미지 및 파일을 입력으로 받습니다. 컨텍스트 창은 둘 다 의미 있게 크지 않기 때문에 더 긴 문서를 담는 것이 선택의 기준이 아닙니다. 파라미터 목록에서 두 모델이 크게 차이를 보입니다. Gemini 4 Argon은 max_tokens 외에도 tools 및 tool choice, structured outputs, reasoning 및 reasoning effort, include_reasoning, response_format, seed, stop, temperature 및 top_p를 지원합니다. ScaleDown: Summarize는 max_tokens만 지원합니다. 따라서 함수 호출, JSON 형식 출력 또는 추론 과정이 필요할 때는 Gemini 4 Argon을 선택해야 하며, 단순히 텍스트만 필요할 때는 ScaleDown: Summarize를 선택해야 합니다.
실제 작업에서는 작업이 단순한 텍스트를 넘어 설명이나 질문이 필요한 비디오나 오디오 클립을 포함하거나, 파이프라인이 도구, 구조화된 출력 또는 추론에 의존할 때는 Gemini 4 Argon을 선택하십시오. 작업이 텍스트, 이미지 또는 파일에 대한 단순 요약이나 다른 텍스트 변환이고 좁고 예측 가능한 호출 표면을 원할 때는 ScaleDown: Summarize를 선택하십시오. ScaleDown: Summarize는 입력 측면에서 더 저렴하며 출력 가격도 거의 동일하므로 입력이 많은 작업의 경우 더 경제적인 선택이 될 수 있습니다. 작업이 Gemini 4 Argon만이 제공하는 파라미터 중 하나라도 필요하다면 가격과 관계없이 그것이 결정됩니다.
두 모델 중 어느 것을 호출하든 작동 방식은 동일합니다. 둘 다 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 노출되므로 기존 OpenAI 클라이언트를 api14 기본 URL로 지정하고 키를 전송한 다음 모델 필드를 설정하면 됩니다. 두 모델 간에 전환하려면 google/gemini-4-argon과 scaledown/summarize 사이의 해당 필드만 변경하면 됩니다. 요청 및 응답 처리는 동일하게 유지되지만 한 가지 주의할 점이 있습니다. tools나 response_format과 같이 ScaleDown: Summarize가 지원하지 않는 파라미터를 전송하면 효과가 없으므로 해당 호출은 max_tokens로 제한하십시오.
Gemini 4 Argon이 더 많은 기능을 가지고 있음에도 불구하고 ScaleDown: Summarize가 여전히 더 나은 선택인 경우가 있습니다. 입력이 텍스트, 이미지 또는 파일이고 출력으로 텍스트만 필요하다면 Gemini 4 Argon의 추가 모달리티와 파라미터는 아무런 이점이 없으며, ScaleDown: Summarize의 낮은 입력 가격은 대량 처리 시 실질적인 장점입니다. 도구, 구조화된 출력 또는 추론이 필요 없는 요약 작업은 ScaleDown: Summarize가 바로 구축된 목적이므로, 해당 작업에서는 기본적으로 ScaleDown: Summarize를 사용하는 것이 호출을 간단하게 유지하고 입력 비용을 절감하는 방법입니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "google/gemini-4-argon"에서 "scaledown/summarize"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": "scaledown/summarize",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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