Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol
Quale scegliere e quando
A livello di tariffe questi due modelli sono equivalenti: $2 per milione in input, $10 per milione in output e $0.1 per milione di token di input in cache, con finestre di contesto di 1048576 token per gemini-4-argon e 1050000 per gpt-6.1-sol, oltre a condividere il supporto per chat, visione, codice, strumenti e ragionamento. Scegli gemini-4-argon quando gli input includono audio o video, che accetta a $2 per milione di token di input audio e $0.1 in cache. Scegli gpt-6.1-sol per carichi di testo e immagini che richiedono lunghe risposte singole, dato che i suoi 128000 token massimi di output sono circa 2x rispetto ai 65536 dell'altro.
Prezzi
| Gemini 4 Argon | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $2 | $2 | = |
| Output / 1M token | $10 | $10 | = |
| Lettura cache / 1M token | $0.1 | $0.1 | = |
| Scrittura in cache | - | nessun addebito separato | - |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (79, scala logaritmica)
Funzionalità
| Gemini 4 Argon | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sì, ma il provider non documenta il parametro | sempre attivo |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | implicito + esplicito | implicito (automatico) |
| Durata della cache | non pubblicato | 5-10m, up to 1h |
| Prefisso minimo in cache | 4096 token | 1024 token |
Specifiche
| Gemini 4 Argon | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine audio video | testo immagine |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-10-13 | 2026-09-29 |
| Knowledge cutoff | 2026-03 | 2026-04 |
| Finestra di contesto | 1M | 1.1M |
| Output massimo | 66K | 128K |
| Parametro di ragionamento | - | reasoning.effort |
| Valori accettati | - | reasoning.effort
|
| Valore di default | - | medium |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Gemini 4 Argon · GPT-6.1 Sol
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
Gemini 4 Argon superato · 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.
out 91 tok latenza 4.7 s
GPT-6.1 Sol superato · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
out 144 tok (+54 ragionamento) latenza 6.6 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Gemini 4 Argon superato · 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`. […]
out 286 tok latenza 7.5 s
GPT-6.1 Sol superato · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
out 189 tok latenza 6.3 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Gemini 4 Argon superato · 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" } ```
out 68 tok latenza 5.8 s
GPT-6.1 Sol superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
out 345 tok (+285 ragionamento) latenza 10.2 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Gemini 4 Argon superato · 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.
out 156 tok latenza 6.3 s
GPT-6.1 Sol superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
out 588 tok (+435 ragionamento) latenza 13.9 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
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-sol", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-sol", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-sol", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"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-sol", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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-sol") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è il più economico, Gemini 4 Argon o GPT-6.1 Sol?
Alla voce Input / 1M token hanno lo stesso prezzo ($2), quindi qui non è il prezzo a decidere: guarda le specifiche e le funzionalità qui sotto.
Posso fare un A/B test di Gemini 4 Argon contro GPT-6.1 Sol senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
Gemini 4 Argon e GPT-6.1 Sol supportano il prompt caching?
Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.