GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
OpenAI-এর GPT-6.1 Sol এবং Google-এর Gemini 4 Argon হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GPT-6.1 Sol মডেলে রয়েছে 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $2.00/$10.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Gemini 4 Argon মডেলে রয়েছে 1M টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $2.00/$10.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-6.1 Sol
ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেলOpenAI-এর GPT-6.1 Sol হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 120 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 94/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
82.3%
Gemini 4 Argon
নেটিভ মাল্টিমোডাল এআইGoogle-এর Gemini 4 Argon হলো টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 1M কনটেক্সট উইন্ডো, 115 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 97/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান করে।
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GPT-6.1 Sol is faster at 120 tok/s vs 115 tok/s.
- GPT-6.1 Sol leads on SWE-bench coding (82.3% vs 81.9%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-6.1 Sol | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 94 | 97 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.47 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 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 | 120 tok/s | 115 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 82.3% | 81.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 80.8% | 81.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.10 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-6.1 Sol · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 82.3% · GPQA Diamond 80.8%)
- 120 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1120ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
Gemini 4 Argon · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 1M আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
- 115 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 850ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $2/$10 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ট্রাফিকের ক্ষেত্রে প্রম্পট ক্যাশিং ও ব্যাচ API ব্যবহার না করলে খরচ বেশি হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-6.1 Sol | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.05 | $2.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 75K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 36K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-6.1 Sol | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-6-1-sol | models/gemini-4-argon |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-09 | 2026-09 |
| নলেজ কাটঅফ | April 2026 | June 2026 |
| আর্কিটেকচার | Near-Astra unified reasoning model | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($2/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.1/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision, audio, video |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-6.1 Sol or Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 94 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-6.1 Sol is faster, generating 120 tokens per second compared with 115 tokens per second.
Which model has lower latency?
Gemini 4 Argon has lower latency, with a time to first token of 0.85s compared with 1.12s.
চূড়ান্ত মতামত
GPT-6.1 Sol (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Gemini 4 Argon (টেক্সট ও ভিজ্যুয়াল ইনপুট বিশ্লেষণ এবং মাল্টিমোডাল ওয়ার্কফ্লো পরিচালনার জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে Gemini 4 Argon এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-6.1 Sol সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য GPT-6.1 Sol সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GPT-6.1 Sol নাকি Gemini 4 Argon কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Gemini 4 Argon এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
GPT-6.1 Sol এবং Gemini 4 Argon-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
GPT-6.1 Sol-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $2.00 / $10.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Gemini 4 Argon-এর মূল্য $2.00 / $10.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে GPT-6.1 Sol বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
GPT-6.1 Sol মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন এবং Gemini 4 Argon মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 1M টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-6.1 Sol দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude Mythos 5.1 বনাম Gemini 4 Argon: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Claude Opus 5.5 বনাম Gemini 4 Argon: ২০২৬ সালের ফ্রন্টিয়ার এআই তুলনা ও বেঞ্চমার্কতুলনা
- Claude Sonnet 5.5 বনাম Gemini 4 Argon: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Command A Plus বনাম Gemini 4 Argon: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- DeepSeek V4.1-Flash বনাম Gemini 4 Argon: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Gemini 4 Argon বনাম Claude Fable 5.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: OpenAI ও Google অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।