Google: Gemini 4 Argon contra OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
Uma comparação lado a lado entre Google: Gemini 4 Argon (US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28)) e OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro | |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | |
| Entrada | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) |
| Saída | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) |
| Leitura de cache | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) | US$ 0,35 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,91) |
| Gravação de cache | US$ 0,66 / 1M fragmentos (≈ R$ 3,59) | US$ 8,75 / 1M fragmentos (≈ R$ 47,85) |
| Raciocínio | US$ 35,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 191,39) | - |
| Entrada de áudio | US$ 7,00 / 1M fragmentos (≈ R$ 38,28) | - |
| Imagem | US$ 0,000007 / imagem (≈ R$ 0,0000383) | - |
| Busca na web | US$ 49,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 267,94) | US$ 35,00 / 1 mil buscas (≈ R$ 191,39) |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 1.050.000 |
| Saída máxima | 943.718 | 128.000 |
| Entrada | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 13 de out. de 2026 | 29 de set. de 2026 |
Principais diferenças
- Os dois têm praticamente o mesmo preço de entrada.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,02 com Google: Gemini 4 Argon e US$ 0,02 com OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro.
Em detalhe
Google: Gemini 4 Argon é um modelo de texto da Google, lançado a 13 de outubro de 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro é um modelo de texto da OpenAI, lançado a 29 de setembro de 2026. Ambos são servidos através da api14 como modelos de chat com saída de texto, por isso, ao nível da utilização básica, ocupam o mesmo lugar na sua stack: envia uma conversa e recebe texto de volta. As diferenças que importam para uma decisão estão naquilo que cada modelo aceita como entrada e no espaço com que tem para trabalhar.
A divisão mais clara é a modalidade. O Gemini 4 Argon aceita áudio, ficheiro, imagem, texto e vídeo como entrada, enquanto o GPT-6.1 Sol Pro aceita ficheiro, imagem e texto. Se o seu pipeline precisa de entregar a um modelo uma gravação, uma captura de ecrã ou um clipe de vídeo juntamente com um prompt, o Gemini 4 Argon é o que consegue receber isso diretamente; o GPT-6.1 Sol Pro exigiria que transcrevesse ou convertesse esse media antes da chamada. O comprimento de contexto é suficientemente próximo para o considerar um empate na prática: o Gemini 4 Argon indica 1 048 576 tokens e o GPT-6.1 Sol Pro indica 1 050 000, uma diferença de alguns milhares de tokens que não vai mudar a forma como concebe um pedido. Em termos de preço, os dois são praticamente iguais tanto para entrada como para saída, por isso o custo não é um critério de desempate útil aqui. As listas de parâmetros sobrepõem-se bastante, com ambos a suportar controlos de raciocínio, ferramentas, saídas estruturadas, seeds e formato de resposta. O GPT-6.1 Sol Pro expõe adicionalmente um parâmetro verbosity e utiliza max_completion_tokens juntamente com max_tokens, enquanto o Gemini 4 Argon expõe temperature e top_p, que o modelo da OpenAI não lista.
Para a seleção de tarefas, comece pela entrada. Qualquer coisa que envolva ouvir áudio ou ver vídeo deve ir para o Gemini 4 Argon, porque o GPT-6.1 Sol Pro não consegue receber esses formatos de todo. Trabalho que seja puramente texto, ou texto mais imagens e ficheiros, pode ir para qualquer um, e como o preço e o contexto são efetivamente iguais, pode escolher com base nos detalhes da superfície da API que pretende. Se depende de temperature ou top_p para moldar a amostragem, o Gemini 4 Argon suporta-os e o GPT-6.1 Sol Pro não. Se quer um controlo de verbosity, ou já está a usar max_completion_tokens numa base de código ao estilo OpenAI, o GPT-6.1 Sol Pro encaixa mais naturalmente. Ambos lidam com chamadas de ferramentas e saídas estruturadas, por isso cargas de trabalho agênticas e restringidas por esquema são viáveis em qualquer um.
Chamar qualquer um dos modelos através da api14 utiliza a mesma interface compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente para o URL base da api14, envia um pedido padrão de chat completions e define o campo model como google/gemini-4-argon ou openai/gpt-6.1-sol-pro. Tudo o resto no corpo do pedido mantém a mesma forma, por isso alternar entre eles é uma alteração de uma linha ao id do modelo, em vez de uma reescrita do seu cliente. A única ressalva são os parâmetros: se definir temperature ou top_p, esse pedido é válido no Gemini 4 Argon mas não no GPT-6.1 Sol Pro, e se definir verbosity ou max_completion_tokens, aplica-se o inverso. Mantenha esses campos opcionais fora de caminhos de código partilhados, ou ramifique com base no id do modelo, e os dois são, de resto, intercambiáveis do ponto de vista da sua aplicação.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "google/gemini-4-argon" para "openai/gpt-6.1-sol-pro", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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);
Mais comparações
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview contra Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha contra Tencent: Hy4