GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Pro: Google heeft die naam nooit uitgebracht, en de prijsmatch eindigt op 1 december

Er bestaat geen model dat Gemini 4 Pro heet. Als je hebt gezocht naar een vergelijking met GPT-6.1 Sol, de Google-kant van die vergelijking is Gemini 4 Argon — het frontiermodel dat Google op 30 september 2026 aankondigde voor een gesloten cohort cyberverdedigers, en op 13 oktober opende voor betalende ontwikkelaars. De twee hebben nu ogenschijnlijk een identieke tariefkaart: $2,00 per miljoen inputtokens en $10,00 per miljoen outputtokens. Die gelijkheid heeft een houdbaarheidsdatum. Het introductietarief van Argon loopt tot en met 30 november; vanaf 1 december wordt het $4,00 en $20,00. GPT-6.1 Sol, uitgebracht op DevDay op 29 september, kost $2,00 en $10,00 als vast tarief, geen promotie. De echte vraag is dus niet welk model vandaag wint. Het is welke tariefkaart je in februari nog in handen hebt.

Alles hieronder is afkomstig uit de eigen model- en prijsdocumentatie van de twee leveranciers, gelezen op 27 oktober 2026, of van Artificial Analysis, het enige onafhankelijke platform waar beide modellen voorkomen. Wanneer een getal afkomstig is uit een eigen benchmarkrun van een leverancier, staat dat in de zin waarin het wordt genoemd. De modellenlijst van Google is de reden dat de naamcorrectie geen haarkloverij is: de identifier die het aanbiedt is gemini-4-argon, en er is geen gemini-4-pro-regel om aan te roepen.

De naam in het zoekvak, en het model op de factuur.

"Gemini 4 Pro" bleef voortbestaan als een communitylabel uit de lekcyclus. Half september beschreven rapporten een mysteriemodel dat anoniem op arena-achtige ranglijsten verscheen, ongewoon lange redeneertraces produceerde en breed werd geïdentificeerd als de volgende Gemini uit de Pro-klasse. Toen Google het model daadwerkelijk aankondigde, noemde het Argon en beschreef het als het begin van de Gemini 4-familie, niet als vervanging van een benoemde Pro-tier. Rapporten uit die tijd zeiden dat Google de Gemini 3.5 Pro-lijn had geannuleerd en die rekenkracht had omgeleid, wat deels verklaart waarom het Pro-label bleef hangen: er was een gat waar een Pro-model zou hebben gestaan.

Het label is om een praktische reden van belang. Een zoekopdracht naar Gemini 4 Pro levert vooral pagina's op die zijn gebaseerd op leakspecificaties — een context van tien miljoen tokens, permanent geheugen tussen sessies, sandbox-isolatie — waarvan Google niets heeft gepubliceerd. Een zoekopdracht naar Argon levert de eigen documentatie van de leverancier op. Als je een model kiest in plaats van een gerucht te lezen, is het tweede het enige nuttige object. De openbare documentatie van Argon beschrijft een uniforme werkruimte van één miljoen tokens, gedeeld door invoer, denken en uitvoer, een standaard uitvoerbudget van 65.536 tokens, en lange decode-runs die kunnen oplopen tot ongeveer een miljoen uitvoertokens.

Twee tariefkaarten, waarvan er één een promotie is

Hier is de volledige commerciële vergelijking op de dimensies die van invloed zijn op een factuur. Elke regel komt uit de eigen gepubliceerde voorwaarden van de leveranciers op 27 oktober 2026.

• Standaardtarief vandaag — GPT-6.1 Sol $2.00 invoer / $10.00 uitvoer per miljoen; Gemini 4 Argon $2.00 / $10.00.

• Tarief op 1 december 2026 — GPT-6.1 Sol ongewijzigd op $2,00 / $10,00; Gemini 4 Argon $4,00 / $20,00.

• Gecachte invoer — Sol $0,10 per miljoen; Argon ongeveer $0,10 vandaag met een korting van 95%, naar verluidt stijgend tot ongeveer $0,20 na de stap.

• Prijsstelling voor lange context — Sol herprijst het volledige verzoek boven 272.000 invoertokens naar $4,00 invoer en $15,00 uitvoer, met gecachte invoer tegen $0,20; Argon publiceert geen equivalente stap omdat de werkruimte een vast miljoen tokens is.

• Context — Sol 1.050.000 invoertokens met een uitvoerlimiet van 128.000 tokens; Argon één miljoen tokens uniform, met een standaarduitvoer van 65.536 tokens.

• Redeneerbeheersing — Sol redeneert altijd, met vijf treden van laag tot max en geen uitschakelaar; Argon's inspanningsbeheersing is via Google's API beschikbaar, maar niet gedocumenteerd in dezelfde laddertermen.

• Invoer — Sol accepteert tekst, afbeeldingen en bestanden; Google positioneert Argon als multimodaal voor tekst, afbeelding en video.

• Hoe je het koopt — Sol via OpenAI's API, Bedrock en routers die het aanbieden, inclusief de onze; Argon via Google's eigen API, AI Studio en enterprisekanalen.

Die vierde regel is degene die mensen over het hoofd zien. De long-contextstap van Sol is een klif die aan de lengte van één enkele aanvraag hangt: kom je boven 272.000 invoertokens, dan wordt de hele prompt opnieuw geprijsd, niet alleen het overschot. De werkruimte van Argon van een miljoen tokens tegen een vast tarief heeft geen vergelijkbare grens. Voor een agent die bij elke beurt een grote repositorycontext samenstelt, kan dat verschil meer uitmaken dan het hoofdtarief — en het valt in het voordeel van Argon uit, althans tot december.

Drieënvijftig tegen tweeënvijftig, en de eerlijkheid van een verschil van één punt

Artificial Analysis plaatst Gemini 4 Argon op 53 in zijn Intelligence Index en GPT-6.1 Sol op 52, beide op versie 4.3.2 van de suite. Argon staat negende van de 221 modellen; Sol staat net achter hem. Eén punt op een samengestelde score van ongeveer tien evaluaties is geen rangorde, maar een bandbreedte. Waar de index beter in is, is je vertellen dat geen van beide modellen zijn score koopt met een dramatisch andere kostenstructuur — althans niet op de hoofdtarieven, waar ze hetzelfde getal hebben.

De configuraties zijn niet identiek, en dat is het vermelden waard in plaats van het te verbergen. Artificial Analysis brengt Sol in kaart bij maximale inspanning, de duurste instelling. De score van Argon wordt gepubliceerd bij één enkele configuratie die Google aanbiedt. Een vergelijking tussen verschillende inspanningsinstellingen is een vergelijking van twee producten zoals ze geleverd worden, niet van twee capaciteiten op hun plafond, en niemand heeft een run met gelijke inspanning van beide gepubliceerd.

Cijfers van leveranciers staan aan beide kanten en moeten als claims worden gelezen. Het lanceringsmateriaal van Google meldde eerste plaatsen bij 13 van de 19 evaluaties die het uitvoerde, en beschreef Argon als zijn sterkste model voor moeilijk wetenschappelijk en technisch werk. Het lanceringsmateriaal van OpenAI voor GPT-6.1 Sol meldde gelijkwaardigheid met zijn eigen vlaggenschip GPT-6 Astra op DeepSWE v1.1 tegen ongeveer een vijfde van de kosten, een winst van zeven punten op OSWorld 2.0 offline, en een daling van het feitelijke foutenpercentage bij lage reasoning van 11,4% naar 7,7%. Geen van die vier claims heeft een gepubliceerde onafhankelijke reproductie. Ze zijn nuttig om te begrijpen wat elke leverancier denkt te hebben gebouwd, en nutteloos als tiebreaker tussen de twee.

De rekenkunde van de vijfendertig dagen tussen nu en 1 december

Neem een middelgrote productieworkload: 40 miljoen inputtokens en 8 miljoen outputtokens per maand, zonder caching, zonder overschrijdingen van de lange context. Op beide kaarten is dat vandaag $160 per maand — $80 aan input tegen $2,00, $80 aan output tegen $10,00. Vanaf 1 december is dezelfde workload op Argon $320: $160 aan input tegen $4,00 en $160 aan output tegen $20,00. Op GPT-6.1 Sol blijft het $160.

Over de twaalf maanden na de wijziging is dat $3.840 op Argon tegenover $1.920 op Sol, een verschil van $1.920 voor een werklast die niet is veranderd. Als je verkeerspatroon prompts van meer dan 272.000 tokens bevat, maakt Sols cliff het beeld ingewikkelder: een enkel verzoek met 300.000 invoertokens wordt tegen het long-contexttarief gefactureerd over de volledige 300.000, wat $1,20 is in plaats van $0,60. Draai je veertig van zulke turns per maand, dan neemt de bovenstaande besparing met ongeveer $240 per jaar af. Daarmee slaat het niet om. De cliff is een reden om je promptlengtes te meten, niet een reden om een kaart te verkiezen die twee keer zoveel kost.

Wat de vergelijking je niet kan vertellen

Geen van beide modellen heeft een corpus van praktijkgebruikers. Argon is twee weken algemeen beschikbaar; Sol vier. Er is geen verzameling gepubliceerde faalmodi, geen langdurige agenttelemetrie en geen onafhankelijke kostenstudie van een van beide op een echte productietrace. De index meet een suite, niet jouw workload. De leveranciersbenchmarks meten de door de leverancier gekozen taken, met de door de leverancier gekozen inspanningsinstellingen.

De enige asymmetrie die niet over capaciteiten gaat, is beschikbaarheid. Argon wordt door Google verkocht, tegen Googles voorwaarden, met een prijswijziging die al gepland staat. Sol wordt door OpenAI verkocht en via routers aangeboden, wat een ander soort afhankelijkheid is: als één provider een storing heeft, kan een aanroeper via een router uitwijken; een directe aanroeper niet. Dat is geen reden om een model te kiezen. Het is een reden om de modelkeuze los te koppelen van het transport, wat een argument is voor een gateway in het algemeen en niet voor een van beide modellen in het bijzonder.

Welke moet ik bellen, gezien de agenda

Als u vandaag kiest en uw werklast prijsgevoelig is, is GPT-6.1 Sol de veiligere keuze, omdat het een vaste toezegging is: $2.00 en $10.00 met een gepubliceerde regel voor lange context, geen vervaldatum, en een meter voor gecachte invoer tegen een tiende van het invoertarief. Het staat in onze catalogus tegen OpenAI's lijstprijs met 0% opslag, dus het tarief dat u op de pagina van de leverancier ziet, is het tarief dat u wordt gefactureerd, en een wijziging aan de kant van OpenAI zou dezelfde dag worden doorgevoerd in plaats van na een cyclus van prijsherziening.

Als je nodig hebt wat Argon specifiek doet — de vaste werkruimte van een miljoen tokens, Google's multimodale invoer, of de plaatsing ervan in Google's eigen wetenschappelijke evaluaties — dan is het eerlijke advies om nu al rekening te houden met het decemberbedrag. Een team dat uitgaat van $2,00 en $10,00 en in januari verlengt, zal de verandering ervaren als een stijging van 100%. Een team dat uitgaat van $4,00 en $20,00 en vijfendertig dagen korting krijgt, is simpelweg vroeg. Gemini 4 Argon staat niet in onze catalogus, dus als je het wilt, vind je het bij de eigen API van de leverancier en verschillende platforms van derden.

De naam in het zoekvak was nooit echt. Het model is dat wel, de korting is nog een maand echt, en de enige beslissing die december overleeft, is of de werkbelasting de vorm van Argon zo hard nodig heeft dat je er twee keer voor betaalt. Voor de meeste programmeer- en documentintensieve werkzaamheden is het antwoord deze maand en volgende maand het model waarvan de prijs geen aftelling is.