Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Terra
Cuál usar y cuándo
Para entradas de hasta 272000 tokens, gemini-4-argon admite audio y vídeo y ofrece fundamentación con búsquedas. Elija gpt-6.1-terra por sus tarifas inferiores de entrada y salida, mayor límite de salida y razonamiento desactivable.
Precios
| Gemini 4 Argon | GPT-6.1 Terra | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $2 | $1 | 2× |
| Salida / 1M tokens | $10 | $5 | 2× |
| Lectura de caché / 1M tokens | $0.1 | $0.05 | 2× |
| Escritura en caché | - | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio de entrada por 1M de tokens entre los 80 modelos de chat que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| Gemini 4 Argon | GPT-6.1 Terra | |
|---|---|---|
| Uso de herramientas | sí | sí |
| Control del razonamiento | sí el proveedor no publica cómo ajustarlo | configurable |
| Salida estructurada | sí | sí |
| Caché de prompts | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Duración de la caché | no publicado | at least 30m by default, 12h option on the Responses API |
| Prefijo mínimo en caché | 4,096 tokens | 1,024 tokens |
Especificaciones
| Gemini 4 Argon | GPT-6.1 Terra | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagen audio vídeo | texto imagen |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-10-13 | 2026-10-26 |
| Corte de conocimiento | 2026-03 | 2026-06 |
| Ventana de contexto | 1M | 1.1M |
| Salida máxima | 66K | 128K |
| Parámetro de razonamiento | - | reasoning.effort |
| Valores aceptados | - | reasoning.effort
|
| Valor por defecto | - | medium |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Gemini 4 Argon · GPT-6.1 Terra
Un mismo prompt en los dos modelos, medido a través de la pasarela
Gemini 4 Argon superado · 3 sentences
Enabling the reasoning feature forces the AI to generate an extensive, hidden "chain of thought" to solve complex problems before delivering the final answer. Because LLM providers bill us per token generated, we are now paying for thousands of these invisible "thinking" words on top of the standard visible output. While this doubles our raw usage costs per query, it represents an investment in significantly higher accuracy and drastically reduced error rates for our most critical tasks.
salida 91 tok latencia 4.7 s
GPT-6.1 Terra superado · 3 sentences
Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.
salida 196 tok (+115 razonamiento) latencia 4.6 s
Cumplimiento de la instrucción (exactamente tres frases, se pueden contar), adaptación al público (registro de CFO) y la diferencia de facturación por razonamiento oculto que dejan ver los contadores de tokens de abajo.
Gemini 4 Argon superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug occurs because the original function counts the number of matching adjacent *pairs* rather than the actual number of *elements* in a run, causing all non-empty results to be off by one. Because a single element constitutes a valid run of length 1, initializing and resetting `cur` and `best` to `0` instead of `1` means the first element of any sequence is never counted; this causes single-element lists (where the loop doesn't run) to wrongly return `0` and makes it seem like runs at the end are missed because a pair of matching elements only increments `cur` to `1` instead of `2`. […]
salida 286 tok latencia 7.5 s
GPT-6.1 Terra superado · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.
salida 331 tok (+172 razonamiento) latencia 6.3 s
Si la corrección funciona de verdad (se puede ejecutar), lo densa que es la explicación y la eficiencia en tokens en una tarea acotada.
Gemini 4 Argon superado · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "withheld pending the Q4 close" } ```
salida 68 tok latencia 5.8 s
GPT-6.1 Terra superado · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": null, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
salida 317 tok (+261 razonamiento) latencia 6.9 s
Respeto del esquema (sin campos inventados), tentación de alucinar (la guidance se omite a propósito) y diferencias entre las vías de salida estructurada.
Gemini 4 Argon superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Are you paying twice for the exact same AI responses? Today, we are introducing Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway, a new feature designed to reduce your artificial intelligence infrastructure costs and latency. When your applications send identical prompts to different large language models, our gateway now intercepts the request and serves a verified, cached response in milliseconds. It works across OpenAI, Anthropic, and open-source models simultaneously. If your primary provider experiences an outage, your fallback model still benefits from the shared cache Layer, preventing expensive redundant computations. Engineering teams can configure custom time-to-live settings, set similarity thresholds, and monitor cache hit rates directly from the dashboard. Activate Cross-Provider Prompt Caching in your gateway settings today and start saving.
salida 156 tok latencia 6.3 s
GPT-6.1 Terra superado · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.
salida 579 tok (+440 razonamiento) latencia 9.1 s
Respeto de las restricciones (límite de palabras, lista de palabras prohibidas, una única pregunta), sello de estilo y control de la longitud.
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-4-argon",
# model="gpt-6.1-terra", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-4-argon",
// model: "gpt-6.1-terra", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-4-argon",
# "model": "gpt-6.1-terra", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-4-argon",
// Model: "gpt-6.1-terra", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-4-argon")
// .model("gpt-6.1-terra") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Gemini 4 Argon o GPT-6.1 Terra?
GPT-6.1 Terra es más barato en Entrada / 1M tokens ($1 frente a $2, una diferencia de 2.0×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Gemini 4 Argon frente a GPT-6.1 Terra sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Admiten Gemini 4 Argon y GPT-6.1 Terra caché de prompts?
Sí. Los dos cobran las lecturas de caché por debajo de su tarifa de entrada, así que las cargas de trabajo que reutilizan un prefijo ya cacheado cuestan menos de lo que sugieren los precios de lista. Las tarifas exactas de lectura de caché están en la tabla de precios de arriba.