Gemini 4 vs GPT-6: één model tegen drie treden, en de trede die overeenkomt

Geen van beide kanten van deze zoekterm is één enkel product, en dat is het eerste wat de vergelijking moet rechtzetten. Gemini 4 is één model: Gemini 4 Argon, de enige vermelding onder de kop Gemini 4 in de eigen modeldocumentatie van Google, geprijsd in de betaalde tier op $2,00 per miljoen inputtokens en $10,00 per miljoen output tot en met 30 november 2026, en vanaf 1 december stijgend naar $4,00 en $20,00. GPT-6 bestaat uit drie: GPT-6 Astra, het vlaggenschip, tegen $10,00/$50,00 vóór de long-contextstap; GPT-6.1 Sol, de middelste trede, tegen $2,00/$10,00; en GPT-6 Luna, de efficiëntietier, tegen $0,10/$0,50 — elk door OpenAI vermeld met een contextvenster van 1,05M tokens, een outputplafond van 128K tokens en een kennisafsluitdatum. Dus de rechtstreekse vergelijking waar een lezer om vraagt, moet trede voor trede worden samengesteld, en precies één trede komt overeen op de tariefkaart.

Die framing is geen ontwijking. Het is het antwoord, want de twee lijnen zijn met opzet anders gevormd. Google's 2026-topgeneratie is één operationeel punt dat je op vier serviceniveaus koopt. Die van OpenAI bestaat uit drie operationele punten waaruit je kunt kiezen. Alles waarop een lezer vandaag kan handelen, volgt uit welke vorm bij het werk past.

Wat elke leverancier daadwerkelijk publiceert, en waar de paper ophoudt

De twee kanten zijn niet even diepgaand gedocumenteerd, en het is de moeite waard dat één keer te zeggen in plaats van het de rest van de pagina stilletjes te laten vertekenen.

De modeldocumentatie van OpenAI geeft per model een model-ID, de reasoning-effortwaarden die de API accepteert, de invoer- en uitvoerprijs, de maximale uitvoer, het contextvenster, een kennisafsluitdatum en het tool-oppervlak. Voor GPT-6 Astra en GPT-6.1 Sol is de afsluitdatum 30 april 2026 en loopt de effort-ladder van low tot max; GPT-6 Luna heeft een afsluitdatum van 18 mei 2026 en accepteert daarnaast none. De prijzenpagina van OpenAI verdeelt elk model vervolgens in kolommen voor korte context en lange context over de serviceniveaus Standard, Batch, Flex, Fast en Ultrafast. Dat is een ongewoon compleet papieren spoor: een lezer kan een budget berekenen zonder iemand iets te hoeven vragen.

De kant van Google is dunner als het gaat om de specifieke details die normaal gesproken een vergelijking beslechten. De modelpagina ervan vermeldt "Alle Gemini 4-modellen" en die tabel heeft precies één rij — Gemini 4 Argon, endpoint gemini-4-argon, beschreven als een vlaggenschip-redeneermodel met "een uniform contextvenster van 1M en lange decodes tot 1M tokens", met het label Stable. De prijspagina bevat de vier serviceniveaus met de decemberstap. Wat niet is gepubliceerd, is een modelkaart, een parameteraantal, een licentievoorwaarde of een gepubliceerde afsluitdatum van de trainingskennis. Argon werd op 30 september 2026 aangekondigd, en pagina's die de bredere uitrol ervan dateren, dateren het toegangsplan van Google; na het ene model is geen Gemini 4-modelkaart gevolgd.

Beschouw die asymmetrie als wat ze is: een feit over wat de twee leveranciers hebben besloten op te schrijven, niet een uitspraak over de kwaliteit van een van beide modellen. Google heeft genoeg gepubliceerd om zaken te doen en niet veel om te vergelijken. Dat beperkt wat deze pagina eerlijk kan doen.

De trede die op één lijn staat, en wat er op 1 december mee gebeurt

Zet de twee tariefkaarten op prijs naast elkaar en de combinatie valt bijna volledig samen in één vergelijking.

• Gemini 4 Argon, betaalde tier — $2,00 input / $10,00 output per miljoen, contextcaching tegen $0,10, stijgt op 1 december 2026 naar $4,00 / $20,00 en $0,20

• GPT-6.1 Sol — $2,00 invoer / $10,00 uitvoer per miljoen korte context, $0,10 voor gecachte invoer, $4,00 / $15,00 zodra een verzoek lang duurt

• GPT-6 Astra — $10,00 / $50,00 korte context, $20,00 / $75,00 lange context, $1,00 gecachte invoer

• GPT-6 Luna — $0,10 / $0,50, $0,01 voor gecachte input, en opnieuw tegen dat tarief in een lange context

Argon's introductietarief en GPT-6.1 Sol's vaste tarief zijn dezelfde twee getallen, waardoor dat de enige combinatie is waarin "wat is goedkoper" een echt antwoord heeft in plaats van een tariefkaartantwoord. Het is ook de combinatie met een afloopdatum aan één kant: Google heeft gezegd dat zijn tarief introductief is, en de decemberstap verplaatst Argon's standaardniveau naar $4.00/$20.00 — boven Sol's outputtarief voor korte context en boven Sol's outputtarief voor lange context van $15.00, met gecachte input tegen tweemaal dat van Sol. In het vandaag gepubliceerde materiaal is aan de GPT-6-kant niets vergelijkbaars gepland. Een team dat een periode van twaalf maanden begroot, moet $2.00/$10.00 voor Argon behandelen als een novembergetal, niet als een planningsgetal.

De treden die niet op één lijn liggen zijn nog steeds elk één regel waard, want daar verschillen de vormen. Argon's batch- en flextiers komen uit op $1,00/$5,00, wat goedkoper is dan alles in de GPT-6-lijn op dat serviceniveau en de goedkoopste manier is om het Google-model per token te draaien. En GPT-6 Luna op $0,10/$0,50 ligt een orde van grootte onder al het andere in deze vergelijking — er is geen antwoord van de kant van Google op deze pagina op een invoertoken van tien cent, omdat Gemini 4 één capaciteitsniveau heeft in plaats van een goedkope trede.

De enige meting waarbij dezelfde beoordelaar beide uitvoerde, en waarom dit geen rechtstreekse vergelijking is

Een derde partij heeft beide kanten op dezelfde suite gemeten: Artificial Analysis, Intelligence Index v4.3.2, op de revisie die actueel was toen deze pagina op 14 oktober 2026 werd gelezen. De cijfers, allemaal van de evaluator en niet van een van beide leveranciers:

• Gemini 4 Argon (High) — index 53, $1,99 per indextaak, 110M outputtokens in de hele suite, geen outputsnelheid gepubliceerd door de evaluator

• GPT-6 Astra (Max) — index 53, $3,26 per indextaak, 60M outputtokens, 60,7 tokens per seconde

• GPT-6.1 Sol (Max) — index 52, $0,72 per indextaak, 67M outputtokens, 59,0 tokens per seconde

• GPT-6 Sol (Max) — index 48, $1,04 per indextaak, 77 mln. outputtokens, 122,7 tokens per seconde

• GPT-6 Luna (Max) — index 38, $0,07 per indextaak, 140 mln. outputtokens, 135,0 tokens per seconde

Twee waarschuwingen voordat iemand uit die lijst een winnaar afleidt. Ten eerste: dit zijn geen op elkaar afgestemde instellingen. Argons run draait op hoge reasoning effort en elke GPT-6-vermelding in de tabel staat op maximum, en de evaluator labelt elk model volgens zijn eigen configuratie. Geen van beide leveranciers publiceert de effort-curve waarmee een lezer de twee zou kunnen normaliseren, dus het tweetal 53'en bovenaan de tabel is een toevallige samenloop van twee verschillende configuraties, geen gelijkspel dat op identieke voorwaarden is beslist. Ten tweede, en dit is de nuttigere helft: hetzelfde testharnas dat de modellen beoordeelt, beprijst ook de run achter de score, en de prijsstelling is intern consistent op een manier waarop de scores in de kop dat niet zijn. Het afronden van een taak door Argon in 110M outputtokens tegen $2.00/$10.00 kost $1.99; het afronden van dezelfde suite door GPT-6.1 Sol in 67M tokens tegen hetzelfde tarief van $2.00/$10.00 kost $0.72. De tariefkaarten zijn identiek en de rekeningen verschillen met een factor 2,7, omdat het tokengebruik, en niet de prijs per token, is wat de meter daadwerkelijk telt.

Dat is het meest overdraagbare getal op deze pagina, en het geldt ruim buiten deze twee modellen: bij elke workload waarin de omvang van de uitvoer de kostenbepalende factor is, is een vergelijking per token tussen twee modellen van dezelfde klasse het minst informatieve getal dat beschikbaar is.

Waar de vergelijking niet kan worden gemaakt

Drie vragen die een lezer hierheen zal brengen, hebben nog geen eerlijk antwoord, en het is beter ze te benoemen dan ze te vullen.

Er is geen gelijkwaardige capaciteitsvergelijking tussen de twee lijnen bij overeenkomstige instellingen. De scores van de evaluator komen voort uit een verschillende effort-instelling aan elke kant, en G​oogle publiceert geen effort-curve voor Argon. Wie voor deze confrontatie een zuiver eenduidig oordeel in één getal presenteert, presenteert een configuratieverschil als een capaciteitsverschil.

Er bestaat geen gepubliceerde architectuurvergelijking, omdat één partij zijn architectuur niet heeft gepubliceerd. Voor Gemini 4 Argon bestaat geen parameteraantal waarnaar kan worden verwezen, en geen contextlengtecijfer buiten het uniforme 1M-venster en het long-decode-pad dat Google aangeeft. Waar een schatting van een derde partij circuleert, is het een schatting.

En er is geen goedkopere Gemini 4 om tegen GPT-6 Luna te vergelijken. Als de laagst mogelijke kosten per token de beslissende factor in iemands werklast zijn, antwoordt de GPT-6-lijn daarop met een trede en de Gemini 4-lijn antwoordt daar helemaal niet op.

Wat een lezer vandaag kan bellen, en waarvandaan

Dit is de as waarop de twee lijnen in de praktijk het scherpst uiteenlopen, en het is een dekkingsgegeven en geen kwaliteitsclaim, dus het moet ronduit worden gezegd.

Elk GPT-6-model dat op deze pagina wordt beschreven, wordt geleverd via OrcaRouter — GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol en GPT-6 Luna — tegen de lijstprijs van elke aanbieder, met 0% opslag, zodat een prijswijziging van een leverancier dezelfde dag op de factuur terechtkomt in plaats van na een prijsherzieningscyclus. Omdat de catalogus kan routeren over aanbieders van hetzelfde model, hoeft een toegangshouding die zich nog moet uitkristalliseren geen single point of failure op een productiepad te vormen, en het wisselen tussen Sol en Luna om een kostenstreefdoel te vinden is een modelstring in plaats van een inkooptraject.

Niets op de Gemini 4-stam staat in die catalogus per 14 oktober 2026 — van de 207 model-identificaties die wij routeren, komt er geen enkele daarmee overeen. Gemini 4 Argon is bereikbaar via G​oogle's eigen API en verschillende platformen van derden, en een lezer die beide lijnen achter één sleutel wil, kan dat hier vandaag niet krijgen. Dat is onze lacune, één keer genoemd, en geen aanbeveling over die van iemand anders.

Hoe te beslissen

Vraag welke van deze het werk beschrijft:

• Eén workload, één capaciteitsniveau, en de echte vraag is of de rekening uitkomt op $2/$10 of op $4/$20 — Gemini 4 Argon is het model, en de stap van 1 december is het getal waarmee je moet plannen, niet het introductietarief dat je deze maand zou krijgen.

• Een portfolio van workloads met werkelijk verschillende kosten- en capaciteitsbehoeften, waarbij een goedkope trede en een sterke trede beide onder één contract moeten bestaan — GPT-6 is de structuur, en de open vraag wordt welke trede, niet welke leverancier.

Als het tweede op je van toepassing is, is de beslissing trede voor trede en is de bovenstaande meting degene die je erin moet meenemen: bij dezelfde geadverteerde $2,00/$10,00 voltooide GPT-6.1 Sol de suite van de evaluator met $0,72 aan tokens, tegenover $1,99 voor Argon, dus een vergelijking van het aantal tokens in je eigen verkeer is meer waard dan elk van beide tariefkaarten. Als het eerste op je van toepassing is, dan is de interessante vraag helemaal niet Gemini 4 tegenover GPT-6, maar Gemini 4 Argon tegenover welke enkele GPT-6-trede dan ook die bij je budget past, en het eerlijke antwoord is dat Argon concurrerend is qua score en duur qua tokens.

Het ene feit dat dit meestal beslist: Gemini 4 is een model waar je een servicetier op afstemt, en GPT-6 is een productlijn waarbinnen je je keuze maakt — dus als je kostenprobleem "we hebben een goedkopere tier nodig" is, beantwoordt slechts één van deze twee de vraag.

Als de beslissende factor de laagste kosten per token is, antwoordt de lijn daarop met een trede — GPT-6 Luna tegen $0,10 input per miljoen tokens, gerouteerd via dezelfde sleutel als de rest van de lijn.

Vergelijkingen zoals deze zijn ook waar de faalmodi aan het licht komen: de gedocumenteerde AI-incidenten en agentfouten achter modellen in deze klasse zijn verzameld in het OrcaRouter AI Incident Archive , waar elke vermelding zijn eigen bronnen, ernstgraad, betrouwbaarheidsgraad en betwist-markering bevat.