Google: Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools to model Google w kategorii tekstowej, wydany przez dostawcę 2026-02-25. OpenAI: GPT-4o to model OpenAI, również w kategorii tekstowej, wydany przez swojego dostawcę 2024-05-13. Oba są udostępniane przez api14 pod identyfikatorami modeli zgodnymi z OpenAI, więc wybór między nimi dotyczy głównie kontekstu, modalności i potrzebnych parametrów.
Najwyraźniejszy podział dotyczy długości kontekstu. Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools przyjmuje do 1 048 576 tokenów, natomiast GPT-4o przyjmuje do 128 000. Gemini obsługuje też więcej modalności wejściowych: tekst, audio, obraz, wideo i plik. GPT-4o przyjmuje tekst, obraz i plik. Oba zwracają wyłącznie tekst. W zakresie rozumowania Gemini udostępnia kontrolki rozumowania (include_reasoning, reasoning, reasoning_effort) i jako jedyny z tej dwójki ma tu taką możliwość. Zestawy parametrów różnią się także pod innymi względami: GPT-4o obsługuje frequency_penalty, logit_bias, logprobs, prediction, presence_penalty, stop, top_logprobs i web_search_options, z których żaden nie pojawia się na liście Gemini, natomiast Gemini obsługuje top_p, temperature, seed, tools, tool_choice, structured_outputs, response_format i max_tokens tak samo jak GPT-4o. Żaden model nie jest wymieniony jako wyjątkowo obsługujący tools lub structured outputs, więc w tym zakresie jest praktycznie remis.
Przy praktycznym wyborze sięgnij po Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools, gdy dane wejściowe są duże (długie dokumenty, długie transkrypcje, duże bazy kodu) albo gdy musisz podać audio lub wideo bezpośrednio, zamiast najpierw je transkrybować lub próbkować klatki. Jego parametry rozumowania czynią go też naturalnym wyborem do zadań, w których chcesz kontrolować, ile wewnętrznego wysiłku rozumowania model zużywa. Sięgnij po GPT-4o, gdy chcesz uzyskać kontrolki próbkowania i debugowania w stylu OpenAI: logprobs i top_logprobs do inspekcji pewności, logit_bias do dekodowania z ograniczeniami, kary presence i frequency do kontroli powtórzeń, prediction do edycji wrażliwych na opóźnienia albo web_search_options. Jeśli twoje dane wejściowe to tekst i obrazy w granicach 128 000 tokenów i nie potrzebujesz kontrolek rozumowania, GPT-4o pokrywa ten sam zakres.
Wywołanie któregokolwiek z nich przez api14 ma ten sam kształt żądania, ponieważ brama jest zgodna z OpenAI. Wysyłasz żądanie chat completions do tego samego punktu końcowego z tymi samymi nagłówkami i tym samym ciałem JSON, a jedynym polem, które zmieniasz, jest model. Ustaw je na "google/gemini-3.1-pro-preview-customtools" dla modelu Google albo "openai/gpt-4o" dla modelu OpenAI. Messages, tools, response_format i reszta ciała pozostają bez zmian, więc przełączenie to edycja jednej linii i możesz utrzymywać jedną bibliotekę klienta dla obu. Pamiętaj tylko, że parametry nie są w pełni wymienne: wysłanie logprobs lub web_search_options do identyfikatora Gemini albo reasoning_effort do identyfikatora GPT-4o wykracza poza obsługiwany zestaw dla tego modelu, więc utrzymuj obsługę parametrów dla poszczególnych modeli w swoim kodzie.
Nadal istnieją przypadki, w których GPT-4o jest lepszym wyborem, mimo że Gemini ma większy kontekst i więcej typów danych wejściowych. Jeśli twoja praca zależy od prawdopodobieństw na poziomie tokenów, stronniczych logitów, jawnych sekwencji stop albo wbudowanej opcji wyszukiwania w sieci, znajdują się one na liście parametrów GPT-4o, a nie na liście Gemini. Jeśli chodzi o cenę, Gemini 3.1 Pro Preview Custom Tools jest tańszy po stronie danych wejściowych, natomiast GPT-4o jest tańszy po stronie danych wyjściowych, więc obciążenie zdominowane przez długie prompty wskazuje jeden kierunek, a obciążenie zdominowane przez długie generacje wskazuje drugi. Sprawdź aktualną tabelę cen na tej stronie, aby poznać bieżące liczby przed podjęciem decyzji.