o3-pro vs Gemini 4 Argon
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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o3-pro de OpenAI et Gemini 4 Argon de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. o3-pro propose une fenêtre de contexte de 200K tokens au tarif de $20.00/$80.00 par million de tokens, tandis que Gemini 4 Argon offre 1M tokens de contexte à $2.00/$10.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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o3-pro
Moteur de Raisonnement Profondo3-pro de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, offrant une fenêtre de contexte de 200K, une vitesse de 30 tokens/s, un indice d’intelligence de 58/100 e
$20.00 / 1M
$80.00 / 1M
200K tokens
71.5%
Gemini 4 Argon
IA Multimodale NativeGemini 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
$2.00 / 1M
$10.00 / 1M
1M tokens
81.9%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Gemini 4 Argon is 9.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 4 Argon has a larger context window (1M vs 200K tokens).
- Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 30 tok/s.
- Gemini 4 Argon leads on SWE-bench coding (81.9% vs 71.5%).
| Caractéristique | o3-pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 58 | 97 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $20.00 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $80.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $15.50 / 1M | $1.47 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 1000K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 30 tok/s | 115 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 71.5% | 81.9% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 79.5% | 81.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $5.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
o3-pro · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 200K et capacité de sortie maximale de 100K tokens (SWE-bench Verified 71.5% · GPQA Diamond 79.5%)
- Débit rapide de 30 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 5200 ms
- Tarification API optimisée ($20/$80 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 | o3-pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $11.68 | $2.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 58K | 75K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 38K | 36K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | o3-pro | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o3-pro | models/gemini-4-argon |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-06 | 2026-09 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | June 2026 |
| Architecture | High-effort reasoning transformer | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($20/1M in) across full 200K 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 |
o3-pro vs Gemini 4 Argon: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, o3-pro or Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 58 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 30 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 4 Argon is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $15.50 (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 5.20s.
Which model has a larger context window?
Gemini 4 Argon has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 200K tokens.
Verdict
o3-pro (Conçu pour le raisonnement logique profond, les mathématiques formelles et l’analyse scientifique, 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, Gemini 4 Argon assure un débit supérieur et Gemini 4 Argon offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, o3-pro 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 o3-pro et Gemini 4 Argon ?+
o3-pro est facturé $20.00 / $80.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $10.00 pour Gemini 4 Argon. En coût pondéré, Gemini 4 Argon est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
o3-pro prend en charge 200K tokens contre 1M tokens pour Gemini 4 Argon. Côté vitesse de génération, Gemini 4 Argon est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de OpenAI et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).