Gemini 4 対 Gemini 3.1 Pro：今日呼び出せるモデルと、そうでないモデル

Gemini 4 対 Gemini 3.1 Pro の短い答えは、能力の話でも、価格の話でもありません。入力では両者の差は数セント以内です。鍵を握るのはバッジです。Gemini 3.1 Pro Preview は 2026-02-19 以降、Google の API から一般に利用可能ですが、Google はこれを Stable と表示したことが一度もありません。7 か月経った今も、エンドポイントは依然として-previewで終わっています。2026-09-30 に発表され、2026-10-13 に Google の有料ティアで一般提供に移行した Gemini 4 Argon は、Google の Stable バッジと公開された仕様表を備えています。それなのに、当社のカタログには掲載されておらず、プレビューモデルの方は掲載されています。

これがこの対戦の全体像だ。この2つのうち一方は、今日このプラットフォームを通じてリクエストに含められるモデルであり、もう一方は同じベンダーのラインの現行フラッグシップで、価格もドキュメントも整い、Google自身のAPIと複数のサードパーティプラットフォームから利用できる。また、この比較が何ではないかにも注目してほしい。どちらの名前も「Pro」で終わるかProの枠に位置するが、Gemini 4モデルなのはそのうち一方だけだ。第4世代のものはすべてArgonである。

不満としてではなく事実として読まれる、七か月のプレビュー

Googleは2026年2月19日にGemini 3.1 Pro Previewを発表した。それからの7か月間で、同社はGemini 3.5 Flash、3.6 Flash、3.7 Flash、3.8 Flashをリリースし、Gemini 3.1 Proが置き換えたモデル——Gemini 3 Pro——は提供終了として記載されている。Pro枠は一度も動かなかった。Google自身のサイトは今も、Flash枠が4回のリリースを重ねている一方で、3.1世代のタイトルの下にGemini 3.1 Proのページを提供し続けている。

何の上に構築するかを決めようとしている読者にとって、プレビューバッジは品質ではなくコミットメントについての表明だ。プレビューリリースは、今日そのモデルを提供し続けるというコミットメントであり、明日についてのコミットメントではない。それは提供終了の予測ではない——Gemini 3.1 Pro Preview はほぼ1年にわたり、変更されることなく稼働し、正しく価格設定されてきた。これは多くのGAモデルが達成するよりも高い安定性だ。それは単に保証がないということであり、だからこそ、十分にサポートされているように見える同じモデルが、依然として、二つのうち長期的な依存先としてはよりリスクの高い方になり得るのだ。

能力の差よりも近い料金表

以下に示す両方の数値は、ベンダー自身が公表している料金と、当社がそれをそのまま適用している料金であり、100万トークンあたりのもので、2026年10月14日時点で確認したものです：

• 入力 — Gemini 4 Argon は導入価格 $2.00、2026-12-01 に $4.00 へ上がり、一方 Gemini 3.1 Pro Preview は入力トークン 200,000 まで $2.00、その後 $4.00。ベース階層では同額、200K 超でもまた同額 — 一方は段階的に上がったため、もう一方は最初からその価格だったため。

• 出力 — Gemini 4 Argon は導入価格 $10.00、2026-12-01 に $20.00 へ。対して Gemini 3.1 Pro Preview は 200K トークンまで $12.00、その後 $18.00。Argon は今日は安く、12月以降は高くなり、長いプロンプトでは両者の価格が逆転する。

• キャッシュ入力 — Gemini 4 Argon $0.10 対 Gemini 3.1 Pro Preview $0.20。Argon は長時間のエージェント実行で支配的な項目においてより安価で、暗黙的キャッシュのみをサポートします。

• キャッシュ書き込み — Gemini 3.1 Pro Preview は100万あたり $0.375 を公表しています。G​oogle は、明示的キャッシュが提供されていないため、Argon 向けに別途のキャッシュ書き込み料金を公表していません。

• コンテキスト — どちらも100万トークンだが、公表されている数値は若干異なる：Argonは1,000,000、Gemini 3.1 Pro Previewは1,048,576。

• 最大出力 — Gemini 4 Argon 1,000,000トークン 対 Gemini 3.1 Pro Preview 65,536。これは両者の間で最大の単一の相違点であり、どちらの方向であれ、その差は僅差ではない。65Kのデコード上限は長文生成にとって現実的な制約であり、1Mの上限は同じ入力に対してArgonの最悪ケースをはるかに高コストにする。

モダリティ — Gemini 3.1 Pro Preview はテキスト、画像、音声、動画、PDF の入力を受け付けます。Gemini 4 Argon は独立系のボードではテキストと画像として公開されています。古いモデルのほうがより幅広い読み手であり、このことは世代番号で決着がつくと決めつける前に知っておく価値があります。

両方を実行している場合、実務上のポイントは、Gemini 3.1 Pro Preview はここでは定価で提供され、マークアップは一切加算されないため、請求書に記載されるのはベンダー自身の算定額になるということです。Argon は 2026-10-14 時点で当社によってホストされていません。また、どれだけルーティングしてもそれが当社ホストになるわけではありません — ルーティング層は特定のモデルのプロバイダー間でトラフィックを移動させるものであり、当社が扱っていないプロバイダーを魔法のように出現させることはできません。

独立した委員会が述べていること、そしてそれが役に立たなくなるのはどこか

Artificial Analysisは、高エフォートのArgonをIntelligence Index v4.3.2で52.56と測定している。同じリビジョンでは、Claude Opus 5.5が57.62、GPT-6 Astraが52.67を示す。Gemini 3.1 Pro Previewについてのその測定値は、正直に述べるのがより難しい数字だ。インデックスがモデルの下で改訂され、それに伴って数値も動いたからである。登場時は57近辺だったが、現在の測定値はそれよりはるかに低い。これを引用している私たち自身の2つのページには、異なるリビジョンで取得された異なる値が載っており、一方は29.7、もう一方は40代後半だ。私たち自身のページが2つともある数字について食い違うとき、要点は数字ではない。食い違いのほうだ。リビジョン日を添えずに単一のGemini 3.1 Pro Previewインデックススコアを引用する人は、すでに置き換えられた測定値を引用している。

改訂の混乱を生き残るのは、評価者自身のハーネスにおけるタスクあたりのコストだ。Argon はインデックスタスク1件あたり$1.99、それに対して Gemini 3.1 Pro Preview は$0.67。古いモデルのほうがタスクあたり3倍安く、しかも3倍劣っているわけではない。それはハーネスの実行コストがより低い、より小さく簡単な問いに答えているだけなのだ。

そのルール

今日すぐに呼び出せるキー上で最前線のProティアモデルが必要で、自チームと本格的な非推奨化の話ができ、入力側に音声・動画・PDFを含む65,536トークンのデコード内に作業が収まるなら——Gemini 3.1 Pro Previewが理にかなった選択です。そして、この対決のうち当社がホストする側でもあります。G​oogleの現行フラッグシップに標準化し、1Mトークンのデコード上限を必要とし、2026-12-01に倍になる料金と、当社経由ではまだ利用できないアクセスを受け入れられるなら、Gemini 4 Argonは、それに付くバッジ以外のあらゆる意味で後継です。

実際にこれを最も頻繁に決める唯一の事実は、この2つの名前のうち片方だけが、あなたがこれを読んでいるプラットフォームから今日リクエストに貼り付けられるということであり、そしてその事実は、どちらのモデルがより強いかではなく、私たちのカタログとG​oogleのリリースプロセスに関するものです。

これらそれぞれにアクセスできる場所

Gemini 3.1 Pro Previewは、Googleの定価でOrcaRouterを通じて提供されています。追加のマークアップは0%なので、このページの計算がそのまま請求額となり、同じキーでそのモデルのプロバイダー間の自動フェイルオーバーを利用できます。Gemini 4 Argonは2026-10-14時点でそこでは取り扱われていません。Google自身のAPIといくつかのサードパーティプラットフォームを通じてアクセスします。

Proの枠は7か月間動いていないが、Flashの段は動いた。Gemini 3.8 Flashそれは同じキー上にあるため、置き換えテストを低コストで実行できる。

モデルの選択は、これまでに何がうまくいかなかったかという問題でもあります。このクラスのモデルについて文書化されたAIインシデントとエージェントの障害は、こちらに集められています：OrcaRouter AI Incident Archive。各エントリには、独自の情報源、重大度、信頼度グレード、異議ありフラグが付いています。