Google: Gemini 4 Argon mot OpenAI: GPT-6.1 Sol
En jämförelse sida vid sida av Google: Gemini 4 Argon (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) och OpenAI: GPT-6.1 Sol (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Google: Gemini 4 Argon | OpenAI: GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Leverantör | OpenAI | |
| Indata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) |
| Utdata | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) |
| Cacheläsning | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) | 0,35 US$ / 1M textdelar (≈ 3,43 kr) |
| Cacheskrivning | 0,66 US$ / 1M textdelar (≈ 6,43 kr) | 8,75 US$ / 1M textdelar (≈ 85,72 kr) |
| Resonemang | 35,00 US$ / 1M textdelar (≈ 342,87 kr) | - |
| Ljudindata | 7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr) | - |
| Bild | 0,000007 US$ / bild (≈ 0,0000686 kr) | - |
| Webbsökning | 49,00 US$ / 1K sökningar (≈ 480,02 kr) | 35,00 US$ / 1K sökningar (≈ 342,87 kr) |
| Kontextfönster | 1 048 576 | 1 050 000 |
| Max utdata | 943 718 | 128 000 |
| Indata | audio, file, image, text, video | file, image, text |
| Utdata | text | text |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 13 okt. 2026 | 29 sep. 2026 |
Viktiga skillnader
- Båda har ungefär samma indatapris.
- Ett anrop med 1 000 indata- och 500 utdata-tokens kostar 0,02 US$ med Google: Gemini 4 Argon och 0,02 US$ med OpenAI: GPT-6.1 Sol.
Mer i detalj
Google: Gemini 4 Argon är en textmodell från Google, släppt den 13 oktober 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol är en textmodell från OpenAI, släppt den 29 september 2026. Båda tillhandahålls via api14 som textgenereringsmodeller med en enda textutdata, så vilken du än anropar får du text tillbaka. Valet mellan dem handlar om vad du matar in och hur du vill styra genereringen.
Den tydligaste skillnaden är indatamodalitet. Gemini 4 Argon accepterar audio, file, image, text och video, så den är den du ska välja när din begäran innehåller media utöver vanlig text och stillbilder. GPT-6.1 Sol accepterar file, image och text, vilket täcker dokument och bilder men inte audio eller video. När det gäller kontext är de två nära varandra: Gemini 4 Argon listar 1 048 576 tokens och GPT-6.1 Sol listar 1 050 000, en skillnad som är tillräckligt liten för att den inte bör styra ditt beslut. Ingen av modellerna är flaggad som ensam om att stödja tools, structured outputs eller reasoning, så betrakta dessa som tillgängliga på båda snarare än som en avgörande faktor. Parameterlistorna skiljer sig dock i namngivning: Gemini 4 Argon exponerar max_tokens, stop, temperature och top_p, medan GPT-6.1 Sol exponerar max_completion_tokens, max_tokens och verbosity, och utelämnar stop, temperature och top_p. Om din kod är beroende av temperature, top_p eller stop-sekvenser är Gemini 4 Argon den mer direkta matchningen; om du vill ha en verbosity-kontroll har GPT-6.1 Sol en.
För praktiskt arbete, välj Gemini 4 Argon när indata är en video, ett ljudklipp eller en blandning av media och text, och när du vill finjustera sampling med temperature, top_p eller stop. Välj GPT-6.1 Sol när din indata är text, bilder eller filer, och när du hellre vill styra utdatalängden via verbosity eller max_completion_tokens. Båda hanterar långa dokument bekvämt med tanke på kontextstorlekarna, så sammanfattning av lång kontext eller promptning i retrieval-stil är genomförbart på endera. Kostnad är inte en särskiljande faktor här: den kvalitativa jämförelsen placerar in- och utprissättning på ungefär samma nivå för de två modellerna, så låt kapacitet och parameterpassning avgöra.
Att anropa endera modellen via api14 fungerar på samma sätt, eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en chat completions-begäran och anger model-fältet. För att använda Gemini 4 Argon, ange model-id till google/gemini-4-argon. För att använda GPT-6.1 Sol, ange det till openai/gpt-6.1-sol. Allt annat i begärans body förblir som din befintliga OpenAI-liknande kod, så att byta är en enradsändring av model-id. Om du behåller båda id:n i konfigurationen kan du dirigera enskilda begäranden till den modell som passar indata utan att skriva om din integration.
Det finns fall där GPT-6.1 Sol fortfarande är det bättre valet även om Gemini 4 Argon tar fler indatatyper. Om din pipeline redan är uppbyggd kring OpenAI-liknande parametrar som max_completion_tokens och verbosity, eller om du vill hålla beteendet konsekvent med andra OpenAI-modeller i din stack, undviker du parameteröversättning genom att stanna på openai/gpt-6.1-sol. Dess kontext är marginellt större och den täcker de text-, bild- och filindata som de flesta applikationer faktiskt skickar, så för arbetsbelastningar med text och bild utan audio eller video är den ett klokt standardval.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "google/gemini-4-argon" till "openai/gpt-6.1-sol", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview mot Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha mot Tencent: Hy4