GPT-6.1 Sol 対 Gemini 4 Pro：Googleはその名前で発売しておらず、プライスマッチは12月1日に終了

Gemini 4 Proというモデルは存在しません。GPT-6.1 Solとの比較をお探しなら、その対決のGoogle側にあたるのがGemini 4 Argonです — 2026年9月30日にサイバーディフェンダー限定のクローズドなグループに向けて発表され、10月13日に有料開発者向けに公開されたフロンティアモデルです。両者は今、一見まったく同じ料金表を掲げています。100万入力トークンあたり2.00ドル、100万出力トークンあたり10.00ドルです。しかしその同一性には有効期限があります。Argonの導入価格は11月30日までで、12月1日からは4.00ドルと20.00ドルになります。一方、9月29日のDevDayでリリースされたGPT-6.1 Solは、2.00ドルと10.00ドルが販促ではなく恒常的な価格です。つまり本当の問いは、今日どちらのモデルが勝つかではありません。2月にあなたがまだ握っているのはどちらの料金表か、なのです。

以下はすべて、2026年10月27日に読んだ2社自身のモデルおよび価格設定のドキュメント、または両モデルが掲載されている唯一の独立系ボードであるArtificial Analysisに基づく。数値がベンダー自身のベンチマーク実行によるものである場合、その数値を含む文でその旨が示されている。Googleのモデル一覧こそが、命名の修正が揚げ足取りではない理由である。同社が提供する識別子はgemini-4-argonであり、呼び出すべきgemini-4-proの行は存在しない。

検索ボックス内の名前と、請求書に記載されている型番

「Gemini 4 Pro」は、リークサイクルからコミュニティのラベルとして生き残った。9月中旬、報道は、謎のモデルが匿名でアリーナ形式のリーダーボードに現れ、異常に長い推論トレースを生成し、次期Pro級Geminiとして広く特定されていたと伝えた。Googleが実際にそのモデルを発表したとき、同社はそれをArgonと呼び、名前付きのPro層の後継ではなく、Gemini 4ファミリーの始まりとして説明した。当時の報道によれば、GoogleはGemini 3.5 Proラインを中止し、その計算資源を転用していた。これがProラベルが定着した理由の一部である。Proモデルがあったはずの空白が生じていたからだ。

このラベルが重要になるのは、実用的な理由があるからだ。Gemini 4 Proを検索しても、主にリークされた仕様に基づいて作られたページが返ってくる——1000万トークンのコンテキスト、永続的なクロスセッションメモリ、サンドボックス分離——そのいずれもGoogleは公表していない。Argonを検索すれば、ベンダー自身のドキュメントが返ってくる。噂を読むのではなくモデルを選ぶのであれば、後者こそが唯一有用な対象だ。Argonの公開ドキュメントには、入力・思考・出力にまたがって共有される統合100万トークンのワークスペース、デフォルトの出力許容量65,536トークン、そして約100万出力トークンまで延びうる長いデコード実行が記載されている。

料金カードが2つあり、そのうち1つはプロモーションです

請求額を左右する項目ごとに、商業条件の比較をすべて示します。各行は、2026年10月27日時点でベンダー自身が公表している条件に基づいています。

• 本日の標準料金 — GPT-6.1 Sol は100万トークンあたり入力 $2.00 / 出力 $10.00、Gemini 4 Argon は $2.00 / $10.00。

• 2026年12月1日時点の料金 — GPT-6.1 Sol は $2.00 / $10.00 で変わらず、Gemini 4 Argon は $4.00 / $20.00。

• キャッシュ入力 — Sol は100万あたり0.10ドル、Argon は現在95%割引で約0.10ドル、ステップ後には約0.20ドルまで上昇すると報じられている。

• 長文コンテキストの料金 — Sol は入力トークンが272,000を超えるリクエスト全体を再価格設定し、入力$4.00、出力$15.00、キャッシュ入力$0.20になります。Argon はワークスペースが100万トークンの定額であるため、同等の料金段階を公開していません。

• コンテキスト — Sol は入力 1,050,000 トークン、出力上限 128,000 トークン。Argon は 100 万トークンで統合され、デフォルト出力は 65,536 トークン。

• 推論制御 — Sol は常に推論を行い、low から max までの5段階があってオフに切り替える手段はありません。Argon の effort 制御は Google の API を通じて公開されていますが、同じ「はしご」の用語では文書化されていません。

• 入力 — Solはテキスト、画像、ファイルを受け付けます。GoogleはArgonをテキスト、画像、動画にわたるマルチモーダルとして位置づけています。

• 購入方法 — Sol は OpenAI の API、Bedrock、および Sol を取り扱うルーター（当社のものを含む）経由。Argon は Google 自身の API、AI Studio、エンタープライズ向けチャネル経由。

その4行目こそが見落とされがちな点だ。Solの長コンテキスト段階は、単一リクエストの長さに紐づく崖のようなもので、入力トークンが272,000を超えると、超過分だけでなくプロンプト全体が再価格設定される。Argonのフラットな100万トークンのワークスペースには、それに相当する境界がない。毎ターン大規模なリポジトリのコンテキストを組み立てるエージェントにとって、この違いは見出しの料率以上に重要になり得る――そして少なくとも12月までは、Argonに有利に働く。

53対52、そして1点差という誠実さ

Artificial Analysisは、Gemini 4 Argonを自社のIntelligence Indexで53、GPT-6.1 Solを52と評価しており、いずれもスイートのバージョン4.3.2に基づく。Argonは221モデル中9位、Solはそのすぐ後ろに位置する。約10の評価からなる合成スコアにおける1点差は順位ではなく、同じ帯域を示すものだ。この指数がより得意としているのは、どちらのモデルも劇的に異なるコスト構造でスコアを買っているわけではないこと——少なくとも、両者が同じ数値となる主要な料率においては——を教えてくれることだ。

設定は同一ではなく、それは隠すのではなく明言する価値がある。Artificial AnalysisはSolを最大エフォート、最も高コストな設定でグラフ化している。ArgonのスコアはGoogleが公開している単一の設定で公表されている。異なるエフォート設定間の比較は、出荷時の2製品の比較であり、両者の上限における能力の比較ではない。そして、両方を同一エフォートで実行した結果を公開した者は誰もいない。

ベンダーの数値は双方に存在し、主張として読むべきだ。Googleの発表資料は、実施した19件の評価のうち13件で首位を報告し、Argonを困難な科学・工学分野の作業向けの最強モデルと説明した。OpenAIのGPT-6.1 Solの発表資料は、DeepSWE v1.1で自社のフラッグシップGPT-6 Astraと同等の性能を約5分の1のコストで達成し、OSWorld 2.0オフラインで7ポイントの向上、低推論時の事実誤り率が11.4%から7.7%に低下したと報告した。これら4つの主張はいずれも、公表された独立再現を持たない。それらは各ベンダーが何を作ったと考えているかを理解するには役立つが、両者間のタイブレーカーとしては役に立たない。

今から12月1日までの35日間の算数

中規模の本番ワークロードを想定します。月間4,000万入力トークンと800万出力トークンで、キャッシュなし、長コンテキストの閾値超過なしです。今日時点ではどちらのカードでも月額160ドルです。入力が2.00ドルで80ドル、出力が10.00ドルで80ドルです。12月1日からは、同じワークロードをArgonで実行すると320ドルになります。入力が4.00ドルで160ドル、出力が20.00ドルで160ドルです。GPT-6.1 Solでは160ドルのままです。

変更後12か月で、それはArgonでは3,840ドル、Solでは1,920ドル、変化のないワークロードで1,920ドルの差です。トラフィックパターンに272,000トークンを超えるプロンプトが含まれる場合、Solの崖は状況を複雑にします。300,000入力トークンの単一リクエストでは、全300,000トークンに長文コンテキスト料金が適用され、0.60ドルではなく1.20ドルになります。こうしたターンを月40回実行すると、上記の節約額は年間約240ドル縮みます。逆転はしません。この崖は、プロンプト長を測定すべき理由ではあっても、倍になるカードを選ぶ理由ではありません。

比較では分からないこと

どちらのモデルにも実務者によるコーパスはない。Argonは一般提供開始から2週間、Solは4週間だ。公表された失敗モードの蓄積も、長期稼働するエージェントのテレメトリも、実際の本番トレースにおける両者の独立したコスト調査も存在しない。この指数が測るのはスイートであり、あなたのワークロードではない。ベンダーのベンチマークが測るのは、ベンダーが選んだタスクを、ベンダーが選んだエフォート設定で測ったものにすぎない。

能力ではなく可用性に関する唯一の非対称性がある。ArgonはGoogleによってGoogleの条件で販売されており、価格変更もすでに予定されている。SolはOpenAIによって販売され、ルーター経由で提供されている。これは別種の依存関係だ。単一のプロバイダーに障害が発生した場合、ルーター経由の呼び出し元はフェイルオーバーできるが、直接の呼び出し元はできない。それはモデルを選ぶ理由ではない。モデル選択をトランスポートから切り離しておく理由であり、これは一般にゲートウェイを支持する論拠であって、どちらか特定のモデルを支持するものではない。

カレンダーを考慮すると、どちらに電話すべきですか？

今日選ぶのであれば、ワークロードが価格に敏感な場合、GPT-6.1 Sol はより安全な選択肢です。価格が確約されているからです。$2.00 と $10.00、公開された長文コンテキストのルール、有効期限なし、そして入力料金の10分の1で計測されるキャッシュ入力メーターを備えています。当社のカタログに OpenAI の定価で掲載されており、マークアップは0%です。そのため、ベンダーのページに表示される料金がそのまま請求額となり、OpenAI 側での変更は当日に反映されます。価格改定サイクルを経た後ではなく。

Argonが具体的に何をするのか——100万トークンのフラットなワークスペース、Googleのマルチモーダル入力、Google自身の科学的評価における位置づけ——が必要なら、正直な助言は、今のうちに12月の数字を予算に組むことだ。$2.00と$10.00を前提に計画し、1月に更新するチームは、その変更を100%の値上げとして経験することになる。$4.00と$20.00を前提に計画し、35日間の割引を得るチームは、単に早いだけだ。Gemini 4 Argonは当社のカタログにはないので、必要なら、ベンダー自身のAPIと複数のサードパーティプラットフォームがその提供場所だ。

検索ボックスに入っていた名前は、決して実在しなかった。モデルは実在し、割引もあと一か月は本当だ。そして12月を越えて残る唯一の判断は、そのワークロードがArgonの形をそれほど強く必要とし、そのために倍の費用を払う価値があるかどうかだ。ほとんどのコーディングや文書中心の作業にとって、今月と来月の答えは、価格がカウントダウンではないモデルだ。