Head-to-Head Model Comparison

GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

Changez et Comparez les Modèles

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GPT-6.1 SolProfile

Gemini 4 ArgonProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-6.1 Sol

Modèle Phare de Pointe

GPT-6.1 Sol de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 120 tokens/s, un indice d’intelligence de 94/100

Intelligence Index94 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

82.3%

Google

Gemini 4 Argon

IA Multimodale Native

Gemini 4 Argon de Google est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 115 tokens/s, un indice d’intelligence de

Intelligence Index97 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

Différences Clés en un Coup d’Œil

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%).

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

Caractéristique	GPT-6.1 Sol	Gemini 4 Argon
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	94	97
Provider	OpenAI	Google
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

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

GPT-6.1 Sol

+0.4% SWE-bench lead

Coût

Tied

Identical monthly runtime cost

Vitesse

GPT-6.1 Sol

+4% faster generation

Contexte

Tied

1M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

GPT-6.1 SolGemini 4 Argon

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

82.3%vs81.9%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

80.8%vs81.5%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

89.9%vs90.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1519ptsvs1525pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

18.1%vs18.9%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

63.6%vs57.4%

SciCode (Scientific Computing)

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

54.8%vs56.4%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

79.7%vs80.5%

AIME (Advanced Math Competition)

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

93.5%vs94.8%

Long-Context Reasoning

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

91%vs96.4%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

120 tok/s vs115 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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-6.1 Sol1.12s

Gemini 4 Argon0.85s

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

GPT-6.1 Sol5.29s

Gemini 4 Argon5.20s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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-6.1 Sol Monthly API Bill

$12.15 / month

$2/1M in · $10/1M out

Gemini 4 Argon Monthly API Bill

$12.15 / month

$2/1M in · $10/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GPT-6.1 Sol · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 82.3% · GPQA Diamond 80.8%)
Débit rapide de 120 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1120 ms
Tarification API optimisée ($2/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 1M tokens (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
Débit rapide de 115 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 850 ms
Tarification API optimisée ($2/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Token Use & Task Economics

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

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

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GPT-6.1 Sol	Gemini 4 Argon
Official API Model ID (SDK)	gpt-6-1-sol	models/gemini-4-argon
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2026-09	2026-09
Knowledge Cutoff	April 2026	June 2026
Architecture	Near-Astra 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 ($2/1M in) across full 1000K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.1/1M (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-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: Réponses Rapides (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.

Verdict

GPT-6.1 Sol (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 4 Argon (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 4 Argon domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-6.1 Sol assure un débit supérieur et GPT-6.1 Sol offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-6.1 Sol ou Gemini 4 Argon ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 4 Argon prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GPT-6.1 Sol et Gemini 4 Argon ?+

GPT-6.1 Sol est facturé $2.00 / $10.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $10.00 pour Gemini 4 Argon. En coût pondéré, GPT-6.1 Sol est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GPT-6.1 Sol prend en charge 1M tokens contre 1M tokens pour Gemini 4 Argon. Côté vitesse de génération, GPT-6.1 Sol est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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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-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon

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GPT-6.1 Sol

Gemini 4 Argon

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GPT-6.1 Sol · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: Réponses Rapides (FAQ)

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