Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol : lequel choisir ?
Gemini 4 Argon et GPT-6.1 Sol partagent les mêmes tarifs mais diffèrent sur la fenêtre de contexte et les cas d'usage privilégiés.
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Mise à jour du 13 octobre 2026: Gemini 4 Argon est désormais disponible pour tous : dans le niveau payant de l'API Gemini (pas de niveau gratuit) et la plateforme Gemini pour les entreprises, dans Google Antigravity pour les abonnés AI Ultra, et dans l'application Gemini et le mode IA de la recherche pour les abonnés Google AI Pro et Ultra (déploiement progressif). Le prix API de 2 USD en entrée / 10 USD en sortie par million de tokens est un tarif de lancement valable jusqu'au 30 novembre 2026 ; à partir du 1er décembre : 4 / 20 USD. Prix actuels, disponibilité et notre test
Gemini 4 Argon et GPT-6.1 Sol affichent une tarification identique : 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie au lancement. Cette parité tarifaire rend la comparaison directe particulièrement pertinente pour les développeurs qui hésitent entre les deux modèles.
Google · Vos sourcesPromptif plus haut dans Google - en un clicAjouter aux sources préférées →Différences techniques
La principale différence réside dans la fenêtre de contexte. GPT-6.1 Sol offre 1 050 000 tokens contre 1 000 000 pour Gemini 4 Argon, soit 50 000 tokens supplémentaires. Cet écart reste marginal pour la plupart des applications. Gemini 4 Argon propose toutefois une limite de réponse de 1 000 000 de tokens, que Google présente comme la plus élevée du secteur, contre 64 000 tokens pour la génération précédente.
Google positionne Gemini 4 Argon pour les tâches longues et multi-étapes : ingénierie logicielle, travail documentaire en entreprise dans les domaines juridique et financier, et défense contre les cyberattaques. Le modèle a obtenu 77,9 pour cent sur DeepSWE v1.1 et la première place sur AutomationBench avec 51,3 pour cent.
Dans Text Arena, Gemini 4 Argon atteint 1525 points et la première place. En revanche, sur Code Arena WebDev, il obtient 1679 points mais seulement la huitième position, ce qui suggère des résultats mitigés en programmation. Le choix entre les deux modèles dépendra donc des benchmarks spécifiques à votre domaine d’application et de la disponibilité régionale de chaque API.
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