GPT-6.1 Sol 대 Gemini 4 Pro: Google은 그 이름을 출시한 적 없으며, 가격 매치는 12월 1일에 종료됩니다

Gemini 4 Pro라는 모델은 없습니다. GPT-6.1 Sol과의 비교를 검색했다면, 그 대결에서 Google 쪽은 Gemini 4 Argon입니다 — Google이 2026년 9월 30일 사이버 방어 전문가로 구성된 비공개 그룹에 발표하고 10월 13일 유료 개발자에게 공개한 프런티어 모델입니다. 두 모델은 이제 사실상 동일한 요금표를 갖고 있는 것처럼 보입니다: 입력 100만 토큰당 $2.00, 출력 100만 토큰당 $10.00. 그 동일성에는 만료일이 있습니다. Argon의 도입 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 $4.00와 $20.00가 됩니다. 9월 29일 DevDay에서 출시된 GPT-6.1 Sol은 프로모션이 아니라 상시 요금으로 $2.00와 $10.00에 책정되어 있습니다. 따라서 진짜 질문은 오늘 어느 모델이 이기느냐가 아닙니다. 2월에도 어떤 요금표를 여전히 들고 있느냐입니다.

아래 내용은 모두 2026년 10월 27일에 읽은 두 공급업체 자체의 모델 및 가격 문서, 또는 두 모델이 모두 등재된 유일한 독립 평가 보드인 Artificial Analysis에서 나온 것입니다. 어떤 숫자가 공급업체 자체 벤치마크 실행 결과인 경우, 그 숫자를 담은 문장에서 그 사실을 밝힙니다. Google의 모델 목록은 명칭 수정이 꼬투리 잡기가 아닌 이유입니다. Google이 제공하는 식별자는 gemini-4-argon이며, gemini-4-pro라고 부를 행은 없습니다.

검색창에 있는 이름, 그리고 송장에 있는 모델

"Gemini 4 Pro"는 유출 주기에서 비롯된 커뮤니티 라벨로 살아남았다. 9월 중순, 보도들은 정체불명의 모델이 아레나 스타일 리더보드에 익명으로 등장해 유난히 긴 추론 트레이스를 생성했고, 차기 Pro 등급 Gemini로 널리 지목되었다고 설명했다. Google이 실제로 이 모델을 발표했을 때, 이름은 Argon이라고 했으며 특정 Pro 등급을 대체하는 것이 아니라 Gemini 4 제품군의 시작이라고 설명했다. 당시 보도에 따르면 Google은 Gemini 3.5 Pro 라인을 취소하고 해당 컴퓨트를 다른 곳으로 돌렸는데, 이는 Pro 라벨이 굳어진 이유 중 하나였다. Pro 모델이 있어야 할 자리에 공백이 있었기 때문이다.

{{1}}레이블{{/1}}이 중요한 데에는 실용적인 이유가 있습니다. Gemini 4 Pro를 검색하면 대부분 유출된 사양을 바탕으로 만들어진 페이지가 나옵니다 — 천만 토큰 컨텍스트, 영구적인 세션 간 기억, 샌드박스 격리 — 이 중 Google이 공개한 것은 하나도 없습니다. {{2}}Argon{{/2}}을 검색하면 공급업체 자체 문서가 나옵니다. 소문을 읽는 것이 아니라 모델을 선택하는 상황이라면, 두 번째가 유일하게 유용한 대상입니다. Argon의 공개 문서는 입력, 사고, 출력 전반에 공유되는 통합 100만 토큰 작업 공간, 기본 출력 허용량 65,536 토큰, 그리고 약 100만 출력 토큰까지 확장될 수 있는 긴 디코드 실행을 설명합니다.

두 개의 요금 카드, 그중 하나는 프로모션입니다

청구서에 영향을 미치는 항목을 기준으로 한 전체 상업적 비교입니다. 모든 항목은 2026년 10월 27일 공급업체가 직접 공개한 약관에서 가져온 것입니다.

• {{1}}오늘 기준 표준 요금{{/1}} — GPT-6.1 Sol 백만 토큰당 입력 {{2}}$2.00{{/2}} / 출력 {{3}}$10.00{{/3}}; Gemini 4 Argon {{4}}$2.00{{/4}} / {{5}}$10.00{{/5}}.

• 2026년 12월 1일 기준 요금 — GPT-6.1 Sol은 $2.00 / $10.00로 변동 없음; Gemini 4 Argon은 $4.00 / $20.00.

• 캐시된 입력 — Sol 백만 개당 $0.10; Argon은 현재 95% 할인으로 약 $0.10이며, 해당 단계 이후 약 $0.20으로 상승할 것으로 보고됩니다.

• 롱 컨텍스트 가격 책정 — Sol은 입력 토큰이 272,000개를 초과하는 전체 요청의 가격을 입력 $4.00, 출력 $15.00, 캐시 입력 $0.20으로 다시 책정합니다. Argon은 작업 공간이 균일한 100만 토큰이므로 이에 상응하는 단계를 공개하지 않습니다.

• 컨텍스트 — Sol: 입력 토큰 1,050,000개, 출력 상한 128,000토큰; Argon: 100만 토큰 통합, 기본 출력 65,536토큰.

• 추론 제어 — Sol은 항상 추론하며, low부터 max까지 다섯 단계가 있고 끄는 스위치는 없습니다; Argon의 effort 제어는 Google API를 통해 노출되지만 동일한 사다리 용어로 문서화되지는 않았습니다.

• 입력 — Sol은 텍스트, 이미지, 파일을 받아들이며, Google은 Argon을 텍스트, 이미지, 동영상 전반에 걸친 멀티모달로 포지셔닝합니다.

• 구매 방식 — Sol은 OpenAI의 API, Bedrock, 그리고 이를 제공하는 라우터(우리 것 포함)를 통해, Argon은 Google 자체 API, AI Studio 및 엔터프라이즈 채널을 통해.

그 네 번째 줄은 사람들이 놓치는 부분입니다. Sol의 긴 컨텍스트 단계는 단일 요청의 길이에 매달린 절벽과 같습니다. 입력 토큰 272,000개를 넘으면 초과분만이 아니라 프롬프트 전체의 요금이 다시 매겨집니다. Argon의 균일한 100만 토큰 작업 공간에는 그에 상응하는 경계가 없습니다. 매 턴마다 대규모 저장소 컨텍스트를 구성하는 에이전트에게는 그 차이가 대표 요금보다 더 중요할 수 있으며, 적어도 12월까지는 Argon에 유리하게 작용합니다.

53 대 52, 그리고 1점 차의 정직함

Artificial Analysis는 Gemini 4 Argon을 자사의 Intelligence Index에서 53점, GPT-6.1 Sol을 52점으로 평가하며, 둘 다 스위트 버전 4.3.2 기준이다. Argon은 221개 모델 중 9위이고, Sol은 바로 그 뒤에 있다. 약 10개 평가를 합성한 점수에서 1점 차이는 순위가 아니라 대역이다. 이 지수가 더 잘 말해주는 것은 두 모델 중 어느 쪽도 극적으로 다른 비용 구조로 점수를 사고 있지 않다는 점이다 — 적어도 대표 요금에서는 둘이 같은 숫자다.

구성은 동일하지 않으며, 이 점은 숨기기보다 분명히 말할 가치가 있습니다. Artificial Analysis는 Sol을 최대 노력 설정, 즉 가장 비용이 많이 드는 설정으로 차트에 표시합니다. Argon의 점수는 Google이 공개하는 단일 구성으로 게시됩니다. 서로 다른 노력 설정 간의 비교는 두 제품의 출하 상태를 비교하는 것이지, 두 역량의 최대치를 비교하는 것이 아니며, 두 제품 모두를 동일한 노력으로 실행한 결과를 게시한 사람은 아무도 없습니다.

양측 모두 공급업체 수치가 있으며, 이는 주장으로 읽어야 한다. Google의 출시 자료에 따르면 자사가 실시한 19개 평가 중 13개에서 1위를 차지했고, Argon을 어려운 과학 및 엔지니어링 작업에 가장 강력한 모델이라고 설명했다. OpenAI의 GPT-6.1 Sol 출시 자료에 따르면 DeepSWE v1.1에서 자사 플래그십 GPT-6 Astra와 약 5분의 1 비용으로 동등한 성능을 보였고, OSWorld 2.0 오프라인에서 7점 상승했으며, 낮은 추론 수준에서 사실 오류율이 11.4%에서 7.7%로 감소했다. 이 네 가지 주장 중 어느 것도 공개된 독립 재현 결과가 없다. 이는 각 공급업체가 무엇을 만들었다고 생각하는지 이해하는 데는 유용하지만, 둘 사이의 우열을 가리는 기준으로는 쓸모없다.

지금부터 12월 1일까지 서른다섯 날의 산술

중간 규모 프로덕션 워크로드를 가정해 보겠습니다: 월 입력 토큰 4천만 개, 출력 토큰 8백만 개, 캐싱 없음, 롱 컨텍스트 초과 없음. 현재 두 카드 중 어느 쪽에서든 월 $160입니다 — 입력 $80(단가 $2.00), 출력 $80(단가 $10.00). 12월 1일부터 Argon에서 동일한 워크로드는 $320입니다: 입력 $160(단가 $4.00), 출력 $160(단가 $20.00). GPT-6.1 Sol에서는 $160으로 유지됩니다.

변경 이후 12개월 동안 Argon에서는 $3,840, Sol에서는 $1,920으로, 변경되지 않은 워크로드에 대해 $1,920의 차이가 납니다. 트래픽 패턴에 272,000토큰을 초과하는 프롬프트가 포함된다면 Sol의 절벽(cliff)은 상황을 복잡하게 만듭니다. 입력 토큰 300,000개짜리 단일 요청은 전체 300,000개에 대해 장문 컨텍스트 요금으로 청구되어 $0.60이 아니라 $1.20입니다. 이런 턴을 한 달에 40번 실행하면 위의 절감액은 연간 약 $240 줄어듭니다. 하지만 역전되지는 않습니다. 이 절벽은 프롬프트 길이를 측정해야 할 이유이지, 두 배가 되는 카드를 선호해야 할 이유는 아닙니다.

비교가 알려줄 수 없는 것

두 모델 모두 실무자 코퍼스를 갖추지 못했습니다. Argon은 {{1}}일반 제공{{/1}}된 지 2주가 되었고, Sol은 {{2}}4주{{/2}}가 되었습니다. 공개된 실패 모드 자료도, 장기 실행 에이전트 텔레메트리도, 실제 프로덕션 트레이스에서 두 모델 중 어느 쪽에 대한 독립적인 비용 연구도 없습니다. {{3}}지수{{/3}}는 하나의 스위트를 측정할 뿐, 당신의 워크로드를 측정하지 않습니다. {{4}}벤더 벤치마크{{/4}}는 벤더가 선택한 작업을, 벤더가 선택한 노력 설정에서 측정합니다.

성능과 무관한 유일한 비대칭성은 가용성이다. Argon은 Google이 Google의 조건으로 판매하며, 가격 변경도 이미 예정되어 있다. Sol은 OpenAI가 판매하고 라우터를 통해 전달되는데, 이는 다른 종류의 의존성이다. 단일 제공자에 장애가 발생하면 라우팅된 호출자는 장애 조치를 할 수 있지만, 직접 호출자는 그럴 수 없다. 그것은 모델을 선택할 이유가 아니다. 그것은 모델 선택을 전송 계층과 분리해 두어야 하는 이유이며, 이는 일반적으로 게이트웨이를 두어야 한다는 논거이지 특정 두 모델 중 어느 하나를 택하라는 논거는 아니다.

달력을 고려하면 어느 쪽에 전화해야 할까요?

오늘 선택하려는 상황이고 워크로드가 가격에 민감하다면, GPT-6.1 Sol이 더 안전한 선택지입니다. 이는 확약이기 때문입니다: 공개된 장문맥 규칙이 적용된 $2.00 및 $10.00, 만료 없음, 그리고 입력 요율의 10분의 1로 책정되는 캐시 입력 미터. OpenAI의 정가에 0% 마크업으로 저희 카탈로그에 있으며, 따라서 공급업체 페이지에서 보는 요율이 청구되는 요율이고, OpenAI 측의 변경 사항은 같은 날 반영됩니다 재가격 책정 주기가 지난 후가 아니라.

Argon이 구체적으로 하는 일, 즉 정액제 백만 토큰 워크스페이스, Google의 멀티모달 입력, 또는 Google 자체 과학 평가에서의 그 위치가 필요하다면, 솔직한 조언은 지금 12월 숫자를 예산에 반영하라는 것입니다. 2.00달러와 10.00달러를 기준으로 계획하고 1월에 갱신하는 팀은 그 변화를 100% 인상으로 경험하게 될 것입니다. 4.00달러와 20.00달러를 기준으로 계획하고 35일의 할인을 받는 팀은 단지 이른 것입니다. Gemini 4 Argon은 우리 카탈로그에 없으므로, 원한다면 공급업체 자체 API와 여러 타사 플랫폼에 있습니다.

검색창에 있던 그 이름은 애초에 실체가 없었다. 모델은 실체가 있고, 할인은 한 달 더 유효하며, 12월이 지나도 남는 유일한 결정은 해당 워크로드가 Argon의 형태를 그만큼 필요로 해서 그 대가로 두 배를 지불할 만한가이다. 대부분의 코딩과 문서 중심 작업에서, 이번 달과 다음 달의 답은 가격이 카운트다운이 아닌 모델이다.