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Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.6 Sol vs Gemini 4 Argon

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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GPT-5.6 Sol vs Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का GPT-5.6 Sol और Google का Gemini 4 Argon दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GPT-5.6 Sol में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $4.00/$20.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemini 4 Argon में 1M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $2.00/$10.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

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

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-5.6 Sol

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.6 Sol जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 108 टोकन/सेकंड स्पीड और $4/$20 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 89/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index89 / 100
Input Token:

$4.00 / 1M

Output Token:

$20.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

83.8%

Google

Gemini 4 Argon

नेटिव मल्टीमॉडल AI

Google का Gemini 4 Argon टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 115 टोकन/सेकंड स्पीड और $2/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 97/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।

Intelligence Index97 / 100
Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1M tokens

SWE-bench Verified:

81.9%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Gemini 4 Argon is 2.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • GPT-5.6 Sol has a larger context window (1M vs 1M tokens).
  • Gemini 4 Argon is faster at 115 tok/s vs 108 tok/s.
  • GPT-5.6 Sol leads on SWE-bench coding (83.8% vs 81.9%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGPT-5.6 SolGemini 4 Argon
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8997
Provider
OpenAIGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$4.00 / 1M$2.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$20.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$3.08 / 1M$1.47 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,575 A4 pages of text1M tokens~1,500 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K1000K
Throughput Speed
Tokens generated per second
108 tok/s115 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
83.8%81.9%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
82%81.5%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.40 / 1M$0.10 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5.6 Sol
+1.9% SWE-bench lead
Cost
Gemini 4 Argon
2.0x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 4 Argon
+6% faster generation
Context
GPT-5.6 Sol
1.05M tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

GPT-5.6 SolGemini 4 Argon
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

83.8%vs81.9%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

82%vs81.5%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

90.8%vs90.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1496ptsvs1525pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

17.8%vs18.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

61%vs57.4%
SciCode (Scientific Computing)

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

55%vs56.4%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

80.6%vs80.5%
AIME (Advanced Math Competition)

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

95.8%vs94.8%
Long-Context Reasoning

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

89.6%vs96.4%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

108 tok/s vs115 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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-5.6 Sol1.21s
Gemini 4 Argon0.85s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
GPT-5.6 Sol5.84s
Gemini 4 Argon5.20s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
GPT-5.6 Sol Monthly API Bill
$24.60 / month
$4/1M in · $20/1M out
Gemini 4 Argon Monthly API Bill
$12.15 / month
$2/1M in · $10/1M out
Gemini 4 Argon saves approximately $12.45 / month (51%) under this workload.2.0x Savings

GPT-5.6 Sol · Strengths & Key Advantages

  • 1.1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 83.8% · GPQA Diamond 82%)
  • 108 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1210ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $4/$20 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Gemini 4 Argon · Strengths & Key Advantages

  • 1M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 1M आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 81.9% · GPQA Diamond 81.5%)
  • 115 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 850ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $2/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

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

MetricGPT-5.6 SolGemini 4 Argon
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$3.30$2.45
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
64K75K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
38K36K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-5.6 SolGemini 4 Argon
Official API Model ID (SDK)gpt-5-6-solmodels/gemini-4-argon
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-072026-09
Knowledge CutoffFebruary 2026June 2026
ArchitectureFrontier unified reasoning modelPathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($4/1M in) across full 1050K windowStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.4/1M (no extra cache-write fee)Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText 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 VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, visiontext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

GPT-5.6 Sol vs Gemini 4 Argon: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5.6 Sol or Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon is more intelligent. It scores 97 compared with 89 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 4 Argon is faster, generating 115 tokens per second compared with 108 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 4 Argon is cheaper at $1.47 per 1M tokens blended, compared with $3.08 (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 1.21s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.6 Sol has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1M tokens.

निष्कर्ष

GPT-5.6 Sol (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini 4 Argon (टेक्स्ट और विज़ुअल इनपुट के नेटिव मल्टीमॉडल विश्लेषण, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 4 Argon जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 4 Argon तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 4 Argon बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5.6 Sol या Gemini 4 Argon में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 4 Argon आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-5.6 Sol और Gemini 4 Argon में किसका API सस्ता है?+

GPT-5.6 Sol की इनपुट/आउटपुट कीमत $4.00 / $20.00 प्रति 1M टोकन है और Gemini 4 Argon की $2.00 / $10.00 है। समग्र लागत में Gemini 4 Argon अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-5.6 Sol में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini 4 Argon में 1M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 4 Argon तेज़ है।

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

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: OpenAI और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।