Gemini 4 vs GPT-6 Astra : égalité parfaite sur l’indice, écart de 5x sur la facture

Deux modèles de pointe, un indice indépendant, un score identique. Artificial Analysis place Gemini 4 Argon à effort élevé et GPT-6 Astra à effort maximal à 53 chacun sur Intelligence Index v4.3.2, le composite de dix évaluations que l’évaluateur exécute sur la révision v4.3.2. Puis il chiffre le coût d’exécution derrière chaque score : 1,99 $ de coût de paiement par token par tâche d’indice pour Gemini 4 Argon, contre 3,26 $ pour GPT-6 Astra. Pas une égalité.

C'est le cadre utile pour cette comparaison, car les grilles tarifaires mises en avant font paraître l'écart encore plus large qu'il ne l'est, tandis que les chiffres par tâche le font paraître plus étroit. Gemini 4 Argon est affiché à 2,00 $ par million en entrée et 10,00 $ par million en sortie, avec un tarif d'introduction qui double le 1er décembre 2026. GPT-6 Astra est affiché à 10,00 $ par million en entrée, 1,00 $ pour l'entrée mise en cache et 50,00 $ par million en sortie. Les deux scores sont égaux ; les grilles tarifaires diffèrent d'un facteur cinq sur la sortie et la facture par tâche d'un facteur 1,6.

Les modèles : Gemini 4 Argon est le seul membre nommé de la gamme Gemini 4 de Google, annoncé le 2026-09-30 et en disponibilité générale sur l'offre payante de Google depuis le 2026-10-13. GPT-6 Astra est le produit phare d'OpenAI, publié le 2026-09-03 et déployé dans le cadre d'un programme d'accès restreint. Tous deux se situent dans la même classe de contexte de 1 M de tokens et sont tous deux des modèles de raisonnement à effort configurable.

Pourquoi un taux quintuplé peut donner une facture 1,6 fois plus élevée

Le rapprochement tient aux nombres de tokens. Astra est facturé au token à un tarif premium et répond en moins de tokens que ne le suggère sa grille tarifaire, tandis qu'Argon est bon marché au token mais pas assez économe par tâche pour que l'avantage atteigne un facteur cinq. Selon les propres calculs de l'évaluateur, le coût par tâche d'indexation d'Argon s'établit à 1,99 $ et celui d'Astra à 3,26 $ — l'écart de prix par million se comprime parce que l'essentiel de ce que mesure le harnais est un travail de raisonnement sur lequel les deux modèles brûlent des tokens.

Le même évaluateur indique le coût combiné d'Argon à 1,47 $ par million de jetons, contre 7,70 $ pour Astra selon la répartition standard 7:2:1 succès de cache/entrée/sortie. Ce mélange avantage Argon, et il vaut la peine de le dire : la répartition suppose une part très élevée de succès de cache, et le tarif d'Astra de 1,00 $ par million d'entrées mises en cache est dix fois celui d'Argon, à 0,10 $. Si votre charge de travail est principalement constituée de succès de cache plutôt que de sorties fraîches, l'écart effectif entre ces deux options est plus faible que ne le suggèrent ni la grille tarifaire ni le mélange.

Là où Astra ne cède rien, c’est sur la posture d’accès. C’est le premier modèle commercialisé par O​penAI à franchir le seuil de capacité en cybersécurité de niveau Critical dans le cadre de son propre Preparedness Framework, et le déploiement en découle : d’abord un nombre limité d’organisations, l’accès entreprise désactivé par défaut jusqu’à ce qu’un administrateur l’active dans le cadre d’une grille tarifaire et d’un accord applicables, des contrôles d’administration dédiés pour la navigation et les téléversements, et un élargissement prévu via le programme Daybreak. Rien d’équivalent n’est documenté pour Gemini 4 Argon, qui est en disponibilité générale sur l’offre payante de G​oogle pour quiconque dispose d’une relation de facturation. Pour une équipe qui a besoin de documents d’approvisionnement, cette différence est décisive ; pour une équipe qui a besoin d’un modèle via une clé cet après-midi, elle joue en sens inverse.

Plafonds de sortie, paliers et réglages d'effort

Les deux modèles disposent d'une fenêtre de contexte de 1 M de tokens. Les plafonds de décodage publiés divergent : Google publie 1 000 000 de tokens de sortie pour Argon, et Argon est documenté comme un modèle unique avec quatre niveaux de service — Standard à 2 $/10 $, Priority à 3,60 $/18 $, Flex et Batch à 1 $/5 $. Astra est documenté comme un modèle unique sur une seule grille tarifaire avec un niveau batch à moitié prix, et son accès différencié est organisationnel plutôt qu'une option de facturation.

L’effort est le point sur lequel cette comparaison est la moins bien établie. Les scores d’indice ci-dessus correspondent à Argon en high et Astra en maximum, et ce ne sont pas des réglages identiques en aucun sens significatif — l’évaluateur étiquette chaque modèle selon son propre réglage par défaut. Le reportage d’octobre d’Ars Technica sur le déploiement d’Argon indique que le modèle est accessible aux abonnés payants, et la documentation de lancement de Google décrit un modèle conçu pour ses problèmes les plus difficiles ; aucun des deux fournisseurs ne publie la courbe d’effort qui permettrait à un lecteur de normaliser les deux. Là où une comparaison directe à réglages identiques n’existe pas, cette page n’en fabriquera pas.

En matière de disponibilité indépendante, l'un de ces deux s'obtient par un simple appel téléphonique et l'autre par une simple clé. GPT-6 Astra figure dans notre catalogue au prix catalogue du fournisseur avec 0 % de marge ajoutée, de sorte qu'une variation de prix du fournisseur se répercute sur votre facture le jour même plutôt qu'après un cycle de réévaluation des prix, et le basculement automatique entre fournisseurs signifie qu'un déploiement encore en cours de stabilisation n'a pas à constituer un point de défaillance unique sur un chemin de production. Gemini 4 Argon ne figure pas dans ce catalogue à la date du 2026-10-14 ; il est accessible via l'API propre à G​oogle et plusieurs plateformes tierces, et un lecteur qui souhaite les deux derrière une seule clé ne peut pas encore l'avoir ici.

Ne confondez pas cette page avec la comparaison de la gamme Pro

Une version de cette confrontation circule déjà sous la forme « Gemini 4 Pro vs GPT-6 Astra », construite autour d'un test à résultat unique. C'est une autre question, à propos d'un modèle que G​oogle n'a pas commercialisé, et c'est une page que nous avons déjà écrite. Cette page compare les deux gammes telles qu'elles existent réellement : un modèle Gemini 4 face à un modèle phare d'O​penAI.

La règle

Si le livrable est une sortie long format produite en volume, ou un agent qui rédige de gros artefacts en une seule passe, l’économie par token de Gemini 4 Argon et son plafond de décodage de 1 M de tokens sont la raison de le choisir — à condition d’intégrer le changement de tarif du 2026-12-01 dans le budget plutôt que de le découvrir. Si le travail consiste en une production professionnelle sur un horizon long, où une réponse plus solide sur un raisonnement difficile vaut la dépense, ou si vous avez besoin d’administration d’entreprise, d’audit et d’un fournisseur disposant d’un cadre documenté de contrôle d’accès, GPT-6 Astra est le produit le plus complet, et c’est celui que vous pouvez appeler ici dès aujourd’hui.

Les deux modèles méritent d’être exécutés derrière un routeur plutôt que chez un seul fournisseur, et il ne s’agit pas de faire la promotion de l’offre d’un seul fournisseur pour l’un ou l’autre : c’est la réponse générale à un déploiement encore en cours de stabilisation. Les conditions d’accès d’Astra évoluaient encore tout au long de septembre et la grille tarifaire d’Argon comporte un palier daté, donc aucun des deux n’est le modèle à intégrer dans un chemin sans solution de repli.

Le fait qui tranche le plus souvent : l’index indique qu’il s’agit du même modèle, et la facture dit que non. Si le coût de votre charge de travail est dominé par les jetons de sortie frais plutôt que par l’entrée mise en cache, l’avantage d’Argon est plus proche du ratio de la grille tarifaire que de celui par tâche — mesurez avant de standardiser.

Ces deux-ci, un seul point de terminaison

GPT-6 Astra est servi via OrcaRouter au prix catalogue d'OpenAI avec 0 % de marge ajoutée, et comme le catalogue route entre les fournisseurs d'un même modèle, un déploiement encore en phase de stabilisation ne doit pas nécessairement constituer un point de défaillance unique. Gemini 4 Argon ne figure pas dans ce catalogue à la date du 2026-10-14 — il est accessible via l'API propre à G​oogle et plusieurs plateformes tierces.

L'échelon en dessous d'Astra est à un cinquième de sa grille tarifaire. GPT-6.1 SolLes deux sont sur une seule clé, donc la substitution est une chaîne de modèle plutôt qu'un cycle d'approvisionnement.

Le choix d'un modèle est aussi une question de ce qui a mal tourné auparavant : les incidents d'IA documentés et les défaillances d'agents pour les modèles de cette catégorie sont recensés dans l'OrcaRouter AI Incident Archive, où chaque entrée comporte ses propres sources, un niveau de gravité, un indice de confiance et un indicateur de contestation.