Gemini 4 vs GPT-6 : un modèle face à trois échelons, et l’échelon qui correspond

Aucun des deux côtés de cette requête de recherche n’est un produit unique, et c’est la première chose que ce comparatif doit corriger. Gemini 4 est un seul modèle : Gemini 4 Argon, la seule entrée sous la rubrique Gemini 4 dans la documentation officielle de Google sur les modèles, facturé sur l’offre payante à 2,00 $ par million de jetons d’entrée et 10,00 $ par million de jetons de sortie jusqu’au 30 novembre 2026, puis passant à 4,00 $ et 20,00 $ à partir du 1er décembre. GPT-6 en compte trois : GPT-6 Astra, le modèle phare, à 10,00 $/50,00 $ avant son palier de contexte long ; GPT-6.1 Sol, l’échelon intermédiaire, à 2,00 $/10,00 $ ; et GPT-6 Luna, le palier d’efficience, à 0,10 $/0,50 $ — chacun étant listé par OpenAI avec une fenêtre de contexte de 1,05 M de jetons, un plafond de sortie de 128 K jetons et une date de coupure des connaissances. Le face-à-face demandé par le lecteur doit donc être reconstitué échelon par échelon, et exactement un échelon correspond à la grille tarifaire.

Cette formulation n'est pas un faux-fuyant. C'est la réponse, car les deux gammes sont délibérément conçues différemment. La génération phare 2026 de G​oogle est un point de fonctionnement unique que vous achetez à quatre niveaux de service. Celle d'OpenAI en compte trois, entre lesquels vous choisissez. Tout ce sur quoi un lecteur peut agir aujourd'hui découle de celle des deux formes qui convient au travail.

Ce que chaque fournisseur publie réellement, et où le document s’arrête

Les deux côtés ne sont pas documentés avec la même profondeur, et il vaut la peine de le dire une fois plutôt que de le laisser fausser discrètement le reste de la page.

La documentation des modèles d'OpenAI fournit, pour chaque modèle, un ID de modèle, les valeurs d'effort de raisonnement acceptées par l'API, le prix d'entrée et de sortie, la sortie maximale, la fenêtre de contexte, une date limite de connaissances et une surface d'outils. Pour GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol, la date limite est le 30 avril 2026 et l'échelle d'effort va de low à max ; GPT-6 Luna a une date limite au 18 mai 2026 et accepte en outre none. La page de tarification d'OpenAI répartit ensuite chaque modèle en colonnes contexte court et contexte long, pour les niveaux de service Standard, Batch, Flex, Fast et Ultrafast. C'est une trace documentaire inhabituellement complète : un lecteur peut calculer un budget sans demander à personne.

Le côté G​oogle est plus pauvre en spécificités qui tranchent habituellement une comparaison. Sa page de modèles liste « Tous les modèles Gemini 4 » et ce tableau ne comporte qu’une seule ligne — Gemini 4 Argon, point de terminaison gemini-4-argon, décrit comme un modèle de raisonnement phare avec « une fenêtre de contexte unifiée de 1M et des décodages longs allant jusqu’à 1M de tokens », avec le badge Stable. Sa page de tarification présente les quatre niveaux de service avec le palier de décembre. Ce qui n’est pas publié, c’est une fiche de modèle, un nombre de paramètres, une condition de licence ou une date de coupure des connaissances d’entraînement publiée. Argon a été annoncé le 30 septembre 2026, et les pages qui datent son déploiement plus large datent le plan d’accès de G​oogle ; aucune fiche de modèle Gemini 4 n’a suivi l’unique modèle.

Considérez cette asymétrie pour ce qu’elle est : un fait concernant ce que les deux fournisseurs ont choisi de coucher par écrit, et non un jugement sur la qualité de l’un ou l’autre modèle. Google a publié assez d’informations pour agir, mais pas assez pour comparer. Cela limite ce que cette page peut honnêtement faire.

L’échelon qui s’aligne, et ce qui lui arrive le 1er décembre

Alignez les deux grilles tarifaires par prix, et l’appariement se ramène presque entièrement à une seule comparaison.

• Gemini 4 Argon, offre payante — 2,00 $ en entrée / 10,00 $ en sortie par million, mise en cache du contexte à 0,10 $, passant le 1er décembre 2026 à 4,00 $ / 20,00 $ et 0,20 $

• GPT-6.1 Sol — 2,00 $ d'entrée / 10,00 $ de sortie par million en contexte court, 0,10 $ d'entrée mise en cache, 4,00 $ / 15,00 $ dès qu'une requête s'allonge

• GPT-6 Astra — 10,00 $ / 50,00 $ pour le contexte court, 20,00 $ / 75,00 $ pour le contexte long, 1,00 $ pour l’entrée mise en cache

• GPT-6 Luna — 0,10 $ / 0,50 $, 0,01 $ pour l’entrée mise en cache, et à nouveau à ce tarif en contexte long

Le tarif d'introduction d'Argon et le tarif standard de GPT-6.1 Sol affichent les deux mêmes chiffres, ce qui en fait la seule paire où « lequel est le moins cher » appelle une véritable réponse plutôt qu'une réponse de grille tarifaire. C'est aussi la paire dont un côté porte une date d'expiration : Google a indiqué que son tarif est un tarif d'introduction, et l'étape de décembre fait passer l'offre standard d'Argon à $4.00/$20.00 — au-dessus du tarif de sortie de Sol en contexte court et au-dessus de son tarif de sortie de $15.00 en contexte long, avec un prix d'entrée mise en cache égal au double de celui de Sol. Rien de comparable n'est programmé du côté de GPT-6 dans les documents publiés aujourd'hui. Une équipe qui établit un budget sur douze mois devrait considérer les $2.00/$10.00 d'Argon comme un chiffre de novembre, et non comme un chiffre de planification.

Les échelons qui ne s'alignent pas méritent quand même une ligne chacun, car c'est là que les profils divergent. Les paliers batch et flex d'Argon arrivent à 1,00 $/5,00 $, ce qui est moins cher que tout ce que propose la gamme GPT-6 à ce niveau de service et constitue le moyen le moins cher d'exécuter le modèle Google par token. Et GPT-6 Luna, à 0,10 $/0,50 $, se situe un ordre de grandeur en dessous de tout le reste dans cette comparaison — il n'y a aucune réponse, du côté de Google de cette page, à un token d'entrée à dix cents, car Gemini 4 possède un seul palier de capacité plutôt qu'un échelon bon marché.

La seule mesure où le même évaluateur a exécuté les deux, et pourquoi il ne s'agit pas d'une comparaison directe

Un tiers a mesuré les deux parties sur la même suite : Artificial Analysis, Intelligence Index v4.3.2, sur la révision en vigueur lorsque cette page a été consultée, le 14 octobre 2026. Les chiffres, tous ceux de l’évaluateur plutôt que de l’un ou l’autre des fournisseurs :

• Gemini 4 Argon (High) — index 53, 1,99 $ par tâche d’index, 110 M de tokens de sortie sur l’ensemble de la suite, aucune vitesse de sortie publiée par l’évaluateur

• GPT-6 Astra (Max) — indice 53, 3,26 $ par tâche d’index, 60 M de tokens de sortie, 60,7 tokens par seconde

• GPT-6.1 Sol (Max) — indice 52, 0,72 $ par tâche d’indice, 67 M de jetons de sortie, 59,0 jetons par seconde

• GPT-6 Sol (Max) — index 48, 1,04 $ par tâche d’index, 77 M de tokens de sortie, 122,7 tokens par seconde

• GPT-6 Luna (Max) — index 38, 0,07 $ par tâche d’index, 140 M de jetons de sortie, 135,0 jetons par seconde

Deux mises en garde avant que quiconque ne tire un vainqueur de cette liste. Premièrement, il ne s'agit pas de configurations appariées. L'exécution d'Argon se fait avec un effort de raisonnement élevé et chaque entrée GPT-6 du tableau est au maximum, et l'évaluateur étiquette chaque modèle selon sa propre configuration. Aucun des deux fournisseurs ne publie la courbe d'effort qui permettrait à un lecteur de normaliser les deux, de sorte que la paire de 53 en haut du tableau est une coïncidence de deux configurations différentes, et non une égalité établie sur des bases identiques. Deuxièmement, et c'est la moitié la plus utile : le même harnais qui note les modèles chiffre aussi l'exécution derrière le score, et la tarification est cohérente en interne d'une manière que les scores phares ne sont pas. Argon, qui termine une tâche en 110 M de tokens de sortie à 2,00 $/10,00 $, coûte 1,99 $ ; GPT-6.1 Sol, qui termine la même suite en 67 M de tokens au même tarif de 2,00 $/10,00 $, coûte 0,72 $. Les grilles tarifaires sont identiques et les factures diffèrent d'un facteur 2,7, car c'est l'utilisation des tokens, et non le prix par token, que le compteur totalise réellement.

C’est le chiffre le plus transférable de cette page, et il s’applique bien au-delà de ces deux modèles : sur toute charge de travail où le volume de sortie est le principal facteur de coût, une comparaison par token entre deux modèles de même catégorie est le chiffre le moins informatif disponible.

Lorsque la comparaison ne peut pas être effectuée

Trois questions qu’un lecteur apportera ici n’ont pas encore de réponse honnête, et il est préférable de les nommer plutôt que de les remplir.

Il n'existe aucune comparaison de capacités à paramètres identiques entre les deux lignes. Les scores de l'évaluateur proviennent d'un paramètre d'effort différent de part et d'autre, et Google ne publie aucune courbe d'effort pour Argon. Quiconque présente un verdict net à un seul chiffre pour cette confrontation présente une différence de configuration comme une différence de capacités.

Il n'existe aucune comparaison d'architecture publiée, car l'une des parties n'a pas publié son architecture. Il n'existe aucun nombre de paramètres pour Gemini 4 Argon auquel on puisse se référer, et aucun chiffre de longueur de contexte au-delà de la fenêtre unifiée de 1M et du chemin de décodage long que Google indique. Lorsqu'une estimation tierce circule, il s'agit d'une estimation.

Et il n'existe pas de Gemini 4 moins cher auquel comparer GPT-6 Luna. Si le facteur décisif dans la charge de travail de quelqu'un est le coût par token le plus bas possible, la gamme GPT-6 y répond avec un échelon, et la gamme Gemini 4 n'y répond pas du tout.

Ce qu'un lecteur peut appeler aujourd'hui, et d'où

C’est l’axe sur lequel les deux lignes divergent le plus nettement en pratique, et il s’agit d’un fait de couverture plutôt que d’une affirmation de qualité, il convient donc de le dire clairement.

Tous les modèles GPT-6 décrits sur cette page sont servis via OrcaRouter — GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol et GPT-6 Luna — au prix catalogue de chaque fournisseur, avec 0 % de marge ajoutée, de sorte qu’une évolution tarifaire d’un fournisseur atteint la facture le jour même plutôt qu’après un cycle de réévaluation tarifaire. Comme le catalogue route entre les fournisseurs d’un même modèle, une posture d’accès encore en cours de stabilisation n’a pas à être un point de défaillance unique sur un chemin de production, et alterner entre Sol et Luna pour trouver un objectif de coût est une chaîne de modèle plutôt qu’un exercice d’approvisionnement.

Rien de la lignée Gemini 4 ne figure dans ce catalogue au 14 octobre 2026 — sur les 207 identifiants de modèles que nous routons, aucun ne correspond. Gemini 4 Argon est accessible via l'API propre à Google et plusieurs plateformes tierces, et un lecteur qui veut les deux lignes derrière une seule clé ne peut pas l'avoir ici aujourd'hui. C'est notre lacune, énoncée une fois, et non une recommandation à propos de celle de quelqu'un d'autre.

Comment décider

Demandez lequel de ces éléments décrit le travail :

• Une seule charge de travail, un seul niveau de capacité, et la vraie question est de savoir si la facture tombe à 2 $/10 $ ou à 4 $/20 $ — Gemini 4 Argon est le modèle, et le palier du 1er décembre est le chiffre sur lequel planifier plutôt que le tarif d’introduction qui vous serait annoncé ce mois-ci.

• Un portefeuille de charges de travail aux besoins en coûts et en capacités réellement différents, où un échelon bon marché et un échelon performant doivent tous deux exister sous un seul contrat — GPT-6 constitue la structure, et la question qui reste ouverte devient de savoir quel échelon, et non quel fournisseur.

Si la seconde vous décrit, la décision se prend échelon par échelon et la mesure ci-dessus est celle à prendre en compte pour cette décision : aux mêmes tarifs annoncés de 2,00 $/10,00 $, GPT-6.1 Sol a terminé la suite de l’évaluateur pour 0,72 $ de tokens, contre 1,99 $ pour Argon, donc une comparaison du nombre de tokens de votre propre trafic vaut plus que l’une ou l’autre des grilles tarifaires. Si la première vous décrit, alors la question intéressante n’est pas du tout Gemini 4 face à GPT-6, mais Gemini 4 Argon face à l’échelon de GPT-6, quel qu’il soit, qui correspond à votre budget, et la réponse honnête est qu’Argon est compétitif sur le score et coûteux en tokens.

Le fait qui tranche le plus souvent : Gemini 4 est un modèle autour duquel on ajuste un niveau de service, tandis que GPT-6 est une gamme dans laquelle on fait son choix — donc si votre problème de coût est « nous avons besoin d’un niveau moins cher », seul l’un des deux répond à la question.

Si le facteur décisif est le coût le plus bas par token, la gamme y répond avec un échelon — GPT-6 Luna à 0,10 $ en entrée par million de tokens, acheminé via la même clé que le reste de la gamme.

C'est aussi dans des comparaisons comme celle-ci que les modes de défaillance apparaissent : les incidents d'IA et les défaillances d'agents documentés derrière les modèles de cette classe sont recueillis dans l'OrcaRouter AI Incident Archive, où chaque entrée comporte ses propres sources, son niveau de gravité, sa note de confiance et un indicateur de contestation.