Google: Gemini 4 Argon mot OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro
En jämförelse sida vid sida av Google: Gemini 4 Argon (7,00 US$ / 1M textdelar (≈ 68,57 kr)) och OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro (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 Pro | |
|---|---|---|
| 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 Pro.
Mer i detalj
Google: Gemini 4 Argon är en textmodell från Google, släppt den 13 oktober 2026. OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro är en textmodell från OpenAI, släppt den 29 september 2026. Båda tillhandahålls via api14 som chattmodeller med textutdata, så på grundläggande användningsnivå intar de samma plats i din stack: du skickar in en konversation och får text tillbaka. De skillnader som spelar roll för ett beslut ligger i vad varje modell accepterar som indata och hur mycket utrymme den har att arbeta med.
Den tydligaste uppdelningen är modalitet. Gemini 4 Argon accepterar ljud, fil, bild, text och video som indata, medan GPT-6.1 Sol Pro accepterar fil, bild och text. Om din pipeline behöver ge en modell en inspelning, en skärmdump eller ett videoklipp tillsammans med en prompt, är Gemini 4 Argon den som kan ta emot det direkt; GPT-6.1 Sol Pro skulle kräva att du transkriberar eller på annat sätt konverterar mediet före anropet. Kontextlängden är tillräckligt nära för att kalla det oavgjort i praktiken: Gemini 4 Argon listar 1 048 576 tokens och GPT-6.1 Sol Pro listar 1 050 000, en skillnad på några tusen tokens som inte kommer att förändra hur du utformar en förfrågan. Priset är ungefär detsamma för både indata och utdata, så kostnaden är ingen användbar avgörande faktor här. Parameterlistorna överlappar i hög grad, båda stöder resonemangskontroller, verktyg, strukturerade utdata, seeds och svarsformat. GPT-6.1 Sol Pro exponerar dessutom en verbosity-parameter och använder max_completion_tokens vid sidan av max_tokens, medan Gemini 4 Argon exponerar temperature och top_p, vilka OpenAI-modellen inte listar.
För uppgiftsval, utgå från indata. Allt som innebär att lyssna på ljud eller titta på video bör gå till Gemini 4 Argon, eftersom GPT-6.1 Sol Pro inte kan ta emot dessa format alls. Arbete som är enbart text, eller text plus bilder och filer, kan gå till endera, och eftersom pris och kontext är i praktiken lika kan du välja utifrån detaljerna i det API-gränssnitt du vill ha. Om du förlitar dig på temperature eller top_p för att styra sampling, stöder Gemini 4 Argon dem och GPT-6.1 Sol Pro gör det inte. Om du vill ha en verbosity-kontroll, eller redan använder max_completion_tokens i en kodbas i OpenAI-stil, passar GPT-6.1 Sol Pro mer naturligt. Båda hanterar verktygsanrop och strukturerade utdata, så agentiska och schema-begränsade arbetsbelastningar är genomförbara på endera.
Att anropa endera modellen via api14 använder samma OpenAI-kompatibla gränssnitt. Du pekar din klient mot api14:s bas-URL, skickar en standardförfrågan för chattkompletteringar och ställer in modellfältet till google/gemini-4-argon eller openai/gpt-6.1-sol-pro. Allt annat i förfrågans body behåller samma form, så att växla mellan dem är en radändring av modell-id:t snarare än en omskrivning av din klient. Den enda varningen gäller parametrar: om du ställer in temperature eller top_p är den förfrågan okej på Gemini 4 Argon men inte på GPT-6.1 Sol Pro, och om du ställer in verbosity eller max_completion_tokens gäller det omvända. Håll dessa valfria fält utanför delade kodvägar, eller förgrena på modell-id:t, och de två är i övrigt utbytbara från din applikations synvinkel.
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-pro", 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-pro",
"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