Google: Gemini 4 Argon tegen OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Een vergelijking naast elkaar van Google: Gemini 4 Argon (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) en OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23)) 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 Pro | |
|---|---|---|
| Aanbieder | OpenAI | |
| Invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) |
| Uitvoer | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) |
| Cache lezen | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) | US$ 0,35 / 1M tekstdelen (≈ € 0,31) |
| Cache schrijven | US$ 0,66 / 1M tekstdelen (≈ € 0,58) | US$ 8,75 / 1M tekstdelen (≈ € 7,79) |
| Redeneren | US$ 35,00 / 1M tekstdelen (≈ € 31,17) | - |
| Audio-invoer | US$ 7,00 / 1M tekstdelen (≈ € 6,23) | - |
| Afbeelding | US$ 0,000007 / afbeelding (≈ € 0,00000623) | - |
| Webzoeken | US$ 49,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 43,63) | US$ 35,00 / 1K zoekopdrachten (≈ € 31,17) |
| 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 Pro.
In detail
Google: Gemini 4 Argon is een tekstmodel van Google, uitgebracht op 13 oktober 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro is een tekstmodel van OpenAI, uitgebracht op 29 september 2026. Beide worden via api14 aangeboden als chatmodellen met tekstuitvoer, dus op het niveau van basisgebruik bezetten ze dezelfde plek in je stack: je stuurt een gesprek erin en krijgt tekst terug. De verschillen die van belang zijn voor een beslissing zitten in wat elk model als invoer accepteert en hoeveel ruimte het heeft om mee te werken.
De duidelijkste splitsing is modaliteit. Gemini 4 Argon accepteert audio, file, image, text en video als invoer, terwijl GPT-6.1 Sol Pro file, image en text accepteert. Als je pipeline een model een opname, een schermopname of een videoclip samen met een prompt moet geven, is Gemini 4 Argon degene die dat direct kan aannemen; GPT-6.1 Sol Pro zou vereisen dat je die media transcripeert of anderszins converteert voordat je de aanroep doet. De contextlengte ligt dicht genoeg bij elkaar om het in de praktijk als gelijkspel te beschouwen: Gemini 4 Argon vermeldt 1.048.576 tokens en GPT-6.1 Sol Pro vermeldt 1.050.000, een verschil van een paar duizend tokens dat niet zal veranderen hoe je een verzoek ontwerpt. Qua prijs zijn de twee ongeveer hetzelfde voor zowel invoer als uitvoer, dus kosten zijn hier geen nuttige beslisser. De parameterlijsten overlappen sterk, waarbij beide reasoning controls, tools, structured outputs, seeds en response format ondersteunen. GPT-6.1 Sol Pro biedt daarnaast een verbosity-parameter en gebruikt max_completion_tokens naast max_tokens, terwijl Gemini 4 Argon temperature en top_p biedt, die het OpenAI-model niet vermeldt.
Voor taakselectie begin je bij de invoer. Alles waarbij naar audio wordt geluisterd of naar video wordt gekeken, moet naar Gemini 4 Argon gaan, omdat GPT-6.1 Sol Pro die formaten helemaal niet kan ontvangen. Werk dat puur tekst is, of tekst plus afbeeldingen en bestanden, kan naar beide, en aangezien prijs en context effectief gelijk zijn, kun je kiezen op basis van de details van het API-oppervlak dat je wilt. Als je op temperature of top_p vertrouwt om sampling vorm te geven, ondersteunt Gemini 4 Argon die en GPT-6.1 Sol Pro niet. Als je een verbosity-besturing wilt, of je gebruikt al max_completion_tokens in een OpenAI-achtige codebase, past GPT-6.1 Sol Pro natuurlijker. Beide verwerken tool calling en structured outputs, dus agentic en schema-beperkte workloads zijn op beide haalbaar.
Het aanroepen van een van beide modellen via api14 gebruikt dezelfde OpenAI-compatibele interface. Je richt je client op de api14 base URL, stuurt een standaard chat completions-verzoek en stelt het model-veld in op google/gemini-4-argon of openai/gpt-6.1-sol-pro. Al het andere in de request body blijft dezelfde vorm, dus wisselen tussen hen is een wijziging van één regel in de model-id in plaats van een herschrijving van je client. De enige kanttekening zijn parameters: als je temperature of top_p instelt, is dat verzoek prima op Gemini 4 Argon maar niet op GPT-6.1 Sol Pro, en als je verbosity of max_completion_tokens instelt, geldt het omgekeerde. Houd die optionele velden buiten gedeelde codepaden, of vertak op de model-id, en de twee zijn verder vanuit het oogpunt van je applicatie uitwisselbaar.
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-pro", 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-pro",
"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