Google: Gemini 4 Argon tegen OpenAI: GPT-6.1 Sol
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini 4 Argon (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,27)) en OpenAI: GPT-6.1 Sol (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,27)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,27) | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,27) |
| Uitvoer | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,36) | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,36) |
| Cache lezen | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Cache schrijven | US$ 0,66 / 1M tekstdelen (≈ € 0,59) | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,84) |
| Redeneren | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,36) | - |
| Audio-invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,27) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000007 / afbeelding (≈ € 0,00000627) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,91) | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,36) |
| Contextvenster | 1.048.576 | 1.050.000 |
| Maximale output | 943.718 | 128.000 |
| Invoer | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Uitvoer | text | text |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 13 okt 2026 | 29 sep 2026 |
Belangrijkste verschillen
- Beide hebben ongeveer dezelfde inputprijs.
- Een verzoek met 1.000 input- en 500 outputtokens kost US$ 0,02 met Google: Gemini 4 Argon en US$ 0,02 met OpenAI: GPT-6.1 Sol.
In detail
Google: Gemini 4 Argon is een tekstmodel van Google, uitgebracht op 13 oktober 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 29 september 2026. Beide worden via api14 aangeboden als tekstgeneratiemodellen met één tekstuitvoer, dus welke je ook aanroept, je krijgt tekst terug. De keuze tussen hen komt neer op wat je invoert en hoe je de generatie wilt sturen.
Het duidelijkste verschil is de invoermodaliteit. Gemini 4 Argon accepteert audio, bestand, afbeelding, tekst en video, dus dat is degene die je pakt wanneer je verzoek media bevat die verder gaat dan platte tekst en stilstaande beelden. GPT-6.1 Sol accepteert bestand, afbeelding en tekst, wat documenten en afbeeldingen dekt, maar geen audio of video. Qua context liggen de twee dicht bij elkaar: Gemini 4 Argon vermeldt 1.048.576 tokens en GPT-6.1 Sol vermeldt 1.050.000, een verschil dat klein genoeg is om je beslissing niet te laten bepalen. Geen van beide modellen is gemarkeerd als uniek ondersteunend voor tools, gestructureerde uitvoer of redeneren, dus beschouw die als beschikbaar op beide in plaats van als een tiebreaker. De parameterlijsten verschillen wel in naamgeving: Gemini 4 Argon biedt max_tokens, stop, temperature en top_p, terwijl GPT-6.1 Sol max_completion_tokens, max_tokens en verbosity biedt, en stop, temperature en top_p weglaat. Als je code afhankelijk is van temperature, top_p of stop-reeksen, is Gemini 4 Argon de meer directe keuze; als je een verbosity-regeling wilt, heeft GPT-6.1 Sol er een.
Voor praktisch werk kies je Gemini 4 Argon wanneer de invoer een video, een audioclip of een mix van media en tekst is, en wanneer je sampling wilt afstemmen met temperature, top_p of stop. Kies GPT-6.1 Sol wanneer je invoer tekst, afbeeldingen of bestanden is, en wanneer je de uitvoerlengte liever regelt via verbosity of max_completion_tokens. Beide verwerken lange documenten comfortabel gezien de contextgroottes, dus lang-context-samenvatting of retrieval-achtige prompting is op beide haalbaar. Kosten zijn hier geen onderscheidende factor: de kwalitatieve vergelijking plaatst de invoer- en uitvoerprijzen op ongeveer hetzelfde niveau voor de twee modellen, dus laat capaciteit en parameterfit beslissen.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 werkt hetzelfde, omdat de API OpenAI-compatibel is. Je richt je client op de api14 base-URL, stuurt een chat completions-verzoek en stelt het model-veld in. Om Gemini 4 Argon te gebruiken, stel je het model-id in op google/gemini-4-argon. Om GPT-6.1 Sol te gebruiken, stel je het in op openai/gpt-6.1-sol. Al het andere in de request body blijft zoals je bestaande OpenAI-achtige code, dus overstappen is een wijziging van één regel in het model-id. Als je beide id's in configuratie houdt, kun je individuele verzoeken routeren naar welk model dan ook past bij de invoer, zonder je integratie te herschrijven.
Er zijn gevallen waarin GPT-6.1 Sol nog steeds de betere keuze is, ook al neemt Gemini 4 Argon meer invoertypes. Als je pipeline al is gebouwd rond OpenAI-achtige parameters zoals max_completion_tokens en verbosity, of als je gedrag consistent wilt houden met andere OpenAI-modellen in je stack, dan vermijd je met openai/gpt-6.1-sol parameterversie. De context is marginaal groter en het dekt de tekst-, afbeeldings- en bestandsinvoer die de meeste toepassingen daadwerkelijk versturen, dus voor tekst-en-afbeelding-workloads zonder audio of video is het een solide standaard.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "google/gemini-4-argon" naar "openai/gpt-6.1-sol", prompts, streaming en tools blijven werken.
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",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
Meer vergelijkingen
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview tegen Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha tegen Tencent: Hy4