GPT-6.1 Sol kontra Gemini 4 Pro: Google nigdy nie wprowadziło na rynek produktu o tej nazwie, a wyrównanie ceny kończy się 1 grudnia

Nie istnieje model o nazwie Gemini 4 Pro. Jeśli szukałeś porównania z GPT-6.1 Sol, po stronie Google w tym zestawieniu stoi Gemini 4 Argon — model klasy frontier, który firma Google ogłosiła 30 września 2026 r. zamkniętemu gronu specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa, a 13 października udostępniła za opłatą deweloperom. Oba mają teraz pozornie identyczny cennik: 2,00 USD za milion tokenów wejściowych i 10,00 USD za milion tokenów wyjściowych. Ta identyczność ma jednak datę ważności. Cena wprowadzająca Argonu obowiązuje do 30 listopada; od 1 grudnia wynosi 4,00 i 20,00 USD. GPT-6.1 Sol, wydany na DevDay 29 września, jest wyceniony na 2,00 i 10,00 USD jako stawkę stałą, a nie promocję. Prawdziwe pytanie nie brzmi więc, który model wygrywa dziś. Brzmi: który cennik nadal będzie cię obowiązywać w lutym.

Wszystko poniżej pochodzi z dokumentacji modeli i cen obu dostawców, przeczytanej 27 października 2026 r., albo z Artificial Analysis, jedynego niezależnego rankingu, w którym występują oba modele. Gdy jakaś liczba pochodzi z własnego testu porównawczego dostawcy, zdanie, które ją zawiera, mówi o tym. Lista modeli Google jest powodem, dla którego poprawka nazewnictwa nie jest czystą pedanterią: udostępniany przez nią identyfikator to gemini-4-argon, a nie ma wiersza gemini-4-pro, do którego można by się odwołać.

Nazwa w polu wyszukiwania i model na fakturze

„Gemini 4 Pro” przetrwało jako etykieta społecznościowa z cyklu przecieków. W połowie września doniesienia opisywały tajemniczy model pojawiający się anonimowo na rankingach w stylu areny, generujący nietypowo długie ślady rozumowania i powszechnie utożsamiany z kolejnym Gemini klasy Pro. Kiedy Google faktycznie ogłosiło ten model, nazwało go Argon i opisało jako początek rodziny Gemini 4, a nie zamiennik nazwanej klasy Pro. Ówczesne doniesienia mówiły, że Google anulowało linię Gemini 3.5 Pro i przekierowało tę moc obliczeniową, co częściowo wyjaśnia, dlaczego etykieta Pro się utrzymała: istniała luka, w której model Pro by się pojawił.

Etykieta ma znaczenie z praktycznego względu. Wyszukiwanie frazy Gemini 4 Pro zwraca przeważnie strony oparte na specyfikacjach z przecieków — dziesięciomilionowy kontekst tokenów, trwała pamięć międzysesyjna, izolacja w piaskownicy — z których żadnej Google nie opublikowało. Wyszukiwanie frazy Argon zwraca dokumentację samego dostawcy. Jeśli wybierasz model, a nie czytasz plotek, drugi wynik jest jedynym użytecznym obiektem. Publiczna dokumentacja Argon opisuje ujednoliconą przestrzeń roboczą na milion tokenów współdzieloną przez dane wejściowe, proces myślenia i dane wyjściowe, domyślny limit danych wyjściowych wynoszący 65 536 tokenów oraz długie przebiegi dekodowania, które mogą sięgać około miliona tokenów wyjściowych.

Dwie karty stawek, z których jedna to promocja

Oto pełne porównanie komercyjne w wymiarach, które wpływają na wysokość rachunku. Każda pozycja pochodzi z opublikowanych przez dostawców warunków z 27 października 2026 r.

• Standardowa stawka na dziś — GPT-6.1 Sol 2,00 USD za wejście / 10,00 USD za wyjście za milion; Gemini 4 Argon 2,00 USD / 10,00 USD.

• Stawka z dnia 1 grudnia 2026 r. — GPT-6.1 Sol bez zmian: 2,00 / 10,00 USD; Gemini 4 Argon 4,00 / 20,00 USD.

• Buforowane wejście — Sol 0,10 USD za milion; Argon około 0,10 USD obecnie przy 95% zniżki, według doniesień ma wzrosnąć do około 0,20 USD po tym etapie.

• Cennik długiego kontekstu — Sol zmienia cenę całego zapytania powyżej 272 000 tokenów wejściowych na 4,00 USD za tokeny wejściowe i 15,00 USD za tokeny wyjściowe, przy czym buforowane tokeny wejściowe kosztują 0,20 USD; Argon nie publikuje równoważnego progu, ponieważ jego przestrzeń robocza to jednolity milion tokenów.

• Kontekst — Sol: 1 050 000 tokenów wejściowych z limitem wyjściowym 128 000 tokenów; Argon: ujednolicony milion tokenów, z domyślnym limitem wyjściowym 65 536 tokenów.

• Kontrola rozumowania — Sol zawsze rozumuje, z pięcioma poziomami od niskiego do maksymalnego i bez możliwości wyłączenia; kontrola wysiłku Argon jest udostępniana przez API Google, ale nie jest udokumentowana za pomocą tych samych określeń drabinkowych.

• Dane wejściowe — Sol obsługuje tekst, obrazy i pliki; Google pozycjonuje Argon jako multimodalny w zakresie tekstu, obrazu i wideo.

• Jak to kupić — Sol przez API OpenAI, Bedrock i routery, które go udostępniają, w tym nasze; Argon przez własne API Google, AI Studio i kanały korporacyjne.

Ta czwarta linia to coś, co ludzie przeoczają. Etap długiego kontekstu Sol to przepaść związana z długością pojedynczego żądania: przekrocz 272 000 tokenów wejściowych, a cały prompt zostanie wyceniony od nowa, a nie tylko nadwyżka. Jednolita przestrzeń robocza Argon o pojemności miliona tokenów nie ma odpowiednika takiej granicy. Dla agenta, który przy każdej turze składa duży kontekst repozytorium, ta różnica może mieć większe znaczenie niż stawka z nagłówka — i działa na korzyść Argon, przynajmniej do grudnia.

Pięćdziesiąt trzy przeciw pięćdziesięciu dwóm i uczciwość jednopunktowej różnicy

Artificial Analysis przyznaje Gemini 4 Argon wynik 53 w swoim Intelligence Index, a GPT-6.1 Sol — 52; oba w wersji 4.3.2 zestawu. Argon zajmuje dziewiąte miejsce wśród 221 modeli; Sol plasuje się tuż za nim. Jeden punkt w złożonym wskaźniku z około dziesięciu ocen to nie ranking, lecz przedział. Indeks lepiej pokazuje, że żaden z modeli nie kupuje swojego wyniku diametralnie odmienną strukturą kosztów — przynajmniej nie w przypadku stawek nagłówkowych, gdzie oba mają tę samą liczbę.

Konfiguracje nie są identyczne i warto to powiedzieć wprost, a nie ukrywać. Artificial Analysis umieszcza Sol na wykresie przy maksymalnym wysiłku, czyli w jego najdroższym ustawieniu. Wynik Argonu jest publikowany dla jednej konfiguracji udostępnianej przez Google. Porównanie przy różnych ustawieniach wysiłku to porównanie dwóch produktów w wersji dostarczonej, a nie dwóch możliwości na ich maksymalnym poziomie, i nikt nie opublikował testu obu przy dopasowanym wysiłku.

Liczby dostawców występują po obu stronach i należy je odczytywać jako twierdzenia. Materiały premierowe Google podały pierwsze miejsca w 13 z 19 przeprowadzonych przez nią ewaluacji i opisały Argon jako swój najsilniejszy model do trudnej pracy naukowej i inżynierskiej. Materiały premierowe OpenAI dotyczące GPT-6.1 Sol donosiły o dorównaniu własnemu flagowemu GPT-6 Astra w DeepSWE v1.1 przy około jednej piątej kosztu, siedmiopunktowym wzroście w OSWorld 2.0 offline oraz spadku odsetka błędów faktycznych przy niskim poziomie rozumowania z 11,4% do 7,7%. Żadne z tych czterech twierdzeń nie ma opublikowanej niezależnej reprodukcji. Są przydatne do zrozumienia, co każdy dostawca uważa, że zbudował, a bezużyteczne jako czynnik rozstrzygający między nimi.

Arytmetyka trzydziestu pięciu dni dzielących teraz od 1 grudnia

Weź średniej wielkości obciążenie produkcyjne: 40 milionów tokenów wejściowych i 8 milionów tokenów wyjściowych miesięcznie, bez buforowania, bez przekroczeń długiego kontekstu. Na obu kartach dziś to 160 USD miesięcznie — 80 USD za wejście po 2,00 USD, 80 USD za wyjście po 10,00 USD. Od 1 grudnia to samo obciążenie na Argonie kosztuje 320 USD: 160 USD za wejście po 4,00 USD i 160 USD za wyjście po 20,00 USD. Na GPT-6.1 Sol pozostaje to na poziomie 160 USD.

W ciągu dwunastu miesięcy po zmianie oznacza to 3840 USD na Argonie w porównaniu z 1920 USD na Sol, czyli różnicę 1920 USD dla obciążenia, które się nie zmieniło. Jeśli Twój wzorzec ruchu obejmuje prompty powyżej 272 000 tokenów, klif Sol komplikuje obraz: pojedyncze żądanie z 300 000 tokenów wejściowych jest rozliczane według stawki za długi kontekst dla pełnych 300 000, co daje 1,20 USD zamiast 0,60 USD. Przy czterdziestu takich turach miesięcznie powyższa oszczędność kurczy się o około 240 USD rocznie. Nie odwraca to wyniku. Klif to powód, by mierzyć długości promptów, a nie powód, by preferować kartę, która podwaja.

Czego porównanie nie może ci powiedzieć

Żaden z modeli nie ma korpusu doświadczeń praktyków. Argon jest ogólnie dostępny od dwóch tygodni; Sol od czterech. Nie istnieje zbiór opublikowanych trybów awarii, nie ma długoterminowej telemetrii agentów ani niezależnego badania kosztów któregokolwiek z nich na rzeczywistym śladzie produkcyjnym. Indeks mierzy zestaw testów, a nie Twoje obciążenie. Benchmarki dostawcy mierzą zadania wybrane przez dostawcę, przy wybranych przez dostawcę ustawieniach nakładu pracy.

Jedyna asymetria, która nie dotyczy możliwości, to dostępność. Argon jest sprzedawany przez Google, na warunkach Google'a, z już zaplanowaną zmianą ceny. Sol jest sprzedawany przez OpenAI i obsługiwany przez routery, co stanowi inny rodzaj zależności: jeśli jeden dostawca ma awarię, wywołujący przez router może przełączyć się na zapas; wywołujący bezpośrednio nie może. To nie jest powód, by wybierać model. To powód, by oddzielić wybór modelu od transportu, co jest argumentem za bramą (gateway) w ogóle, a nie za którymkolwiek z tych modeli.

Do którego zadzwonić, biorąc pod uwagę kalendarz

Jeśli wybierasz dziś, a Twoje obciążenie jest wrażliwe na cenę, GPT-6.1 Sol jest bezpieczniejszą opcją, ponieważ to zobowiązanie: $2.00 i $10.00 z opublikowaną zasadą długiego kontekstu, bez wygaśnięcia oraz licznikiem buforowanego wejścia na poziomie jednej dziesiątej stawki za wejście. Jest w naszym katalogu w cenie katalogowej OpenAI z 0% marży, więc stawka widoczna na stronie dostawcy to stawka, według której jesteś rozliczany, a zmiana po stronie OpenAI zostałaby odzwierciedlona tego samego dnia, a nie po cyklu ponownego ustalania cen.

Jeśli potrzebujesz dokładnie tego, co robi Argon — jednolitego obszaru roboczego na milion tokenów, multimodalnego wejścia Google’a czy jego miejsca w naukowych ewaluacjach samego Google’a — to szczera rada jest taka, aby już teraz zaplanować budżet według grudniowej liczby. Zespół, który planuje w oparciu o $2.00 i $10.00 i odnowi subskrypcję w styczniu, odczuje tę zmianę jako 100% wzrost. Zespół, który planuje w oparciu o $4.00 i $20.00 i otrzymuje trzydzieści pięć dni zniżki, jest po prostu wcześniej. Gemini 4 Argon nie znajduje się w naszym katalogu, więc jeśli go chcesz, znajdziesz go w API samego dostawcy oraz na kilku platformach firm trzecich.

Nazwa w polu wyszukiwania nigdy nie była prawdziwa. Model jest, zniżka jest prawdziwa przez kolejny miesiąc, a jedyną decyzją, która przetrwa grudzień, jest to, czy obciążenie pracą potrzebuje kształtu Argon na tyle mocno, by zapłacić za niego dwa razy. W przypadku większości prac programistycznych i tych z dużą ilością dokumentów odpowiedzią w tym i następnym miesiącu jest model, którego cena nie jest odliczaniem.