Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.5 Pro vs Gemini 4 Argon

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

GPT-5.5 ProProfile

Gemini 4 ArgonProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5.5 Pro

نموذج رائد متقدم

نموذج GPT-5.5 Pro من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.1M وسرعة 42 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 87/100 (بتكلفة $50/$300 لكل مليون رمز).

Intelligence Index87 / 100

Input Token:

$50.00 / 1M

Output Token:

$300.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

82.6%

Google

Gemini 4 Argon

ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

نموذج Gemini 4 Argon من Google مصمم خصيصاً لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1M وسرعة 115 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 97/100 (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز).

Intelligence Index97 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

أهم الفروقات في لمحة

Gemini 4 Argon is 29.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-5.5 Pro has a larger context window (1M vs 1M tokens).
Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 42 tok/s.
GPT-5.5 Pro leads on SWE-bench coding (82.6% vs 81.9%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	GPT-5.5 Pro	Gemini 4 Argon
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	87	97
Provider	OpenAI	Google
Input Price Cost per million input tokens	$50.00 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$300.00 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$43.50 / 1M	$1.47 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1.05M tokens~1,575 A4 pages of text	1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	1000K
Throughput Speed Tokens generated per second	42 tok/s	115 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	82.6%	81.9%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	81.2%	81.5%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$5.00 / 1M	$0.10 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5.5 Pro

+0.7% SWE-bench lead

Cost

Gemini 4 Argon

29.0x cheaper monthly runtime

Speed

Gemini 4 Argon

+174% faster generation

Context

GPT-5.5 Pro

1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5.5 ProGemini 4 Argon

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

82.6%vs81.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

81.2%vs81.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

90.2%vs90.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1478ptsvs1525pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

16.9%vs18.9%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

59.5%vs57.4%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

53.5%vs56.4%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

79.6%vs80.5%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

95.4%vs94.8%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

88.4%vs96.4%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

42 tok/s vs115 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-5.5 Pro4.80s

Gemini 4 Argon0.85s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-5.5 Pro16.70s

Gemini 4 Argon5.20s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5.5 Pro Monthly API Bill

$352.50 / month

$50/1M in · $300/1M out

Gemini 4 Argon Monthly API Bill

$12.15 / month

$2/1M in · $10/1M out

Gemini 4 Argon saves approximately $340.35 / month (97%) under this workload.29.0x Savings

GPT-5.5 Pro · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1.1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 82.6% · GPQA Diamond 81.2%)
سرعة توليد عالية تبلغ 42 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 4800 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $50/$300 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 1M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 1M رمز (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 115 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 850 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$10 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-5.5 Pro	Gemini 4 Argon
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$66.50	$2.45
Output Tokens / Task Tokens generated per task	78K	75K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	52K	36K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5.5 Pro	Gemini 4 Argon
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-5-pro	models/gemini-4-argon
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2026-04	2026-09
Knowledge Cutoff	December 2025	June 2026
Architecture	Maximum-accuracy unified reasoning model	Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($50/1M in) across full 1050K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $5/1M (no extra cache-write fee)	Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision, audio, video
Output Modalities	text	text

GPT-5.5 Pro vs Gemini 4 Argon: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.5 Pro or Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 87 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 42 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 4 Argon is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $43.50 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 4 Argon has lower latency, with a time to first token of 0.85s compared with 4.80s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.5 Pro has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GPT-5.5 Pro (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini 4 Argon (مثالي لـالفهم الأصلي متعدد الوسائط للنصوص والصور وتحليل المخططات والمستندات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini 4 Argon في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 4 Argon سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini 4 Argon الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GPT-5.5 Pro أم Gemini 4 Argon؟+

يتصدر Gemini 4 Argon في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين GPT-5.5 Pro وGemini 4 Argon؟+

يبلغ سعر GPT-5.5 Pro نحو $50.00 / $300.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini 4 Argon نحو $2.00 / $10.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini 4 Argon الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم GPT-5.5 Pro سياقًا بحجم 1.05M رمز مقابل 1M رمز لنموذج Gemini 4 Argon، بينما يتفوق Gemini 4 Argon في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-5.5 Pro vs Gemini 4 Argon

بدّل وقارن بين أي نموذجين

GPT-5.5 Pro

Gemini 4 Argon

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

GPT-5.5 Pro · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

GPT-5.5 Pro vs Gemini 4 Argon: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading