Gemini 4 vs GPT-6: En modell mot tre steg, och steget som stämmer

Ingen av sidorna i den här söktermen är en enda produkt, och det är det första jämförelsen måste åtgärda. Gemini 4 är en modell: Gemini 4 Argon, den enda posten under rubriken Gemini 4 i G​oogles egen modelldokumentation, prissatt på den betalda nivån till $2,00 per miljon indatatoken och $10,00 per miljon utdata till och med den 30 november 2026, och stiger till $4,00 och $20,00 från och med den 1 december. GPT-6 är tre: GPT-6 Astra, flaggskeppet, till $10,00/$50,00 före sitt steg för lång kontext; GPT-6.1 Sol, mellannivån, till $2,00/$10,00; och GPT-6 Luna, effektivitetsnivån, till $0,10/$0,50 — var och en listad av OpenAI med ett kontextfönster på 1,05M token, ett utdatatak på 128K token och en kunskapsavgränsning. Så den direkta jämförelsen som en läsare efterfrågar måste sättas ihop steg för steg, och exakt en nivå stämmer överens på prislistan.

Den formuleringen är inte en undanmanöver. Det är svaret, eftersom de två linjerna medvetet är formade olika. Googles 2026-toppgeneration är en enda driftpunkt som du köper på fyra servicenivåer. OpenAIs är tre driftpunkter som du väljer mellan. Allt som en läsare kan agera på i dag följer av vilken form som passar arbetet.

Vad varje leverantör faktiskt publicerar, och var artikeln slutar

De två sidorna är inte dokumenterade till samma djup, och det är värt att säga det en gång i stället för att låta det i tysthet förvränga resten av sidan.

OpenAI:s modelldokumentation anger per modell ett modell-ID, de värden för reasoning effort som API:et accepterar, priset för indata och utdata, maximal utdata, kontextfönstret, en kunskapsgräns och verktygsytan. För GPT-6 Astra och GPT-6.1 Sol är kunskapsgränsen den 30 april 2026 och effort-skalan går från low till max; GPT-6 Luna har en kunskapsgräns den 18 maj 2026 och accepterar dessutom none. OpenAI:s prissida delar sedan upp varje modell i kolumner för kort respektive lång kontext över servicenivåerna Standard, Batch, Flex, Fast och Ultrafast. Det är ett ovanligt komplett pappersspår: en läsare kan beräkna en budget utan att fråga någon.

Googles sida är tunnare när det gäller de detaljer som vanligtvis avgör en jämförelse. Dess modellsida listar "Alla Gemini 4-modeller" och den tabellen har exakt en rad – Gemini 4 Argon, endpointen gemini-4-argon, beskriven som en flaggskeppsmodell för resonemang med "ett enhetligt 1M-kontextfönster och långa avkodningar upp till 1M tokens", märkt Stabil. Dess prissida har de fyra servicenivåerna med decembersteget. Det som inte publiceras är ett modellkort, ett parameterantal, ett licensvillkor eller en publicerad kunskapsavskärning för träningsdata. Argon annonserades den 30 september 2026, och sidor som daterar dess bredare utrullning daterar Googles åtkomstplan; inget modellkort för Gemini 4 har följt den enda modellen.

Läs den asymmetrin för vad den är: ett faktum om vad de två leverantörerna valde att skriva ned, inte ett uttalande om någon av modellernas kvalitet. Google har publicerat tillräckligt för att man ska kunna genomföra transaktioner, men inte mycket att jämföra. Det begränsar vad den här sidan ärligt kan göra.

Steget som står i linje, och vad som händer med det den 1 december

Ställ de två prislistorna mot varandra efter pris, så löser sig parkopplingen nästan helt i en enda jämförelse.

• Gemini 4 Argon, betald nivå — indata 2,00 $ / utdata 10,00 $ per miljon, kontextcachning 0,10 $, stiger den 1 december 2026 till 4,00 $ / 20,00 $ och 0,20 $

• GPT-6.1 Sol — $2.00 indata / $10.00 utdata per miljon kort kontext, $0.10 cachad indata, $4.00 / $15.00 när en begäran blir lång

• GPT-6 Astra — $10.00 / $50.00 kort kontext, $20.00 / $75.00 lång, $1.00 cachad inmatning

• GPT-6 Luna — $0.10 / $0.50, $0.01 för cachad indata, och återigen till det priset i lång kontext

Argons introduktionspris och GPT-6.1 Sols ordinarie pris är samma två siffror, vilket gör det till den enda kombinationen där "vilket är billigare" har ett verkligt svar snarare än ett svar från prislistan. Det är också kombinationen med ett daterat utgångsdatum på ena sidan: G​oogle har sagt att deras pris är ett introduktionspris, och decembersteget flyttar Argons standardnivå till $4.00/$20.00 — över Sols kortkontextutpris och över Sols långkontextutpris på $15.00, med cachad inmatning på dubbla Sols. Inget jämförbart är schemalagt på GPT-6-sidan i materialet som publicerats idag. Ett team som budgeterar för en tolvmånadersperiod bör behandla $2.00/$10.00 för Argon som en november-siffra, inte en planeringssiffra.

Stegpinnarna som inte ligger i linje är fortfarande värda en rad var, eftersom det är där formerna skiljer sig. Argons batch- och flexnivåer hamnar på 1,00/5,00 USD, vilket är billigare än allt i GPT-6-serien på den servicenivån och är det billigaste sättet att köra Googles modell per token. Och GPT-6 Luna på 0,10/0,50 USD ligger en storleksordning under allt annat i den här jämförelsen – det finns inget svar från Googles del av den här sidan på en indatatoken för tio cent, eftersom Gemini 4 har en enda kapacitetsnivå i stället för en billig stegpinne.

Den enda mätningen där samma utvärderare körde båda, och varför det inte är en direkt jämförelse

En tredje part har mätt båda sidor på samma svit: Artificial Analysis, Intelligence Index v4.3.2, på den revision som var aktuell när den här sidan lästes den 14 oktober 2026. Siffrorna, alla utvärderarens snarare än någon av leverantörernas:

• Gemini 4 Argon (High) — index 53, $1,99 per indexuppgift, 110 mn utdatatokens i hela sviten, ingen utdatahastighet publicerad av utvärderaren

• GPT-6 Astra (Max) — index 53, $3,26 per indexuppgift, 60M utdatatokens, 60,7 tokens per sekund

• GPT-6.1 Sol (Max) — index 52, $0,72 per indexuppgift, 67M utdatatokens, 59,0 tokens per sekund

• GPT-6 Sol (Max) — index 48, 1,04 USD per indextask, 77 miljoner utdatatokens, 122,7 tokens per sekund

• GPT-6 Luna (Max) — index 38, 0,07 $ per indexuppgift, 140M utdatatokens, 135,0 tokens per sekund

Två varningar innan någon utser en vinnare ur den listan. För det första är dessa inte matchade inställningar. Argons körning är vid hög resonemangsansträngning och varje GPT-6-rad i tabellen är vid maximum, och utvärderaren betecknar varje modell vid dess egen konfiguration. Ingen av leverantörerna publicerar den ansträngningskurva som skulle låta en läsare normalisera de två, så de två 53:orna högst upp i tabellen är ett sammanträffande mellan två olika konfigurationer, inte ett oavgjort resultat som avgjorts på identiska villkor. För det andra, och detta är den mer användbara halvan: samma testramverk som poängsätter modellerna prissätter också körningen bakom poängen, och prissättningen är internt konsekvent på ett sätt som rubriksiffrorna inte är. Argon som slutför en uppgift på 110M utdatatoken till $2.00/$10.00 kostar $1.99; GPT-6.1 Sol som slutför samma svit på 67M token till samma $2.00/$10.00 kostar $0.72. Prislistorna är identiska och räkningarna skiljer sig med 2,7 gånger, eftersom det är tokenanvändningen, inte priset per token, som mätaren faktiskt räknar.

Det är det mest överförbara talet på den här sidan, och det gäller långt bortom dessa två modeller: i alla arbetsbelastningar där utdatavolymen är kostnadsdrivaren är en jämförelse per token mellan två modeller av samma klass det minst informativa talet som finns.

Där jämförelsen inte kan göras

Tre frågor som en läsare kommer hit med har ännu inget ärligt svar, och det är bättre att nämna dem än att fylla dem.

Det finns ingen jämförelse av förmåga på lika villkor mellan de två linjerna vid matchade inställningar. Utvärderarens poäng kommer från en annan ansträngningsinställning för vardera sidan, och Google publicerar ingen ansträngningskurva för Argon. Den som presenterar en renodlad dom i form av en enda siffra för den här jämförelsen framställer en konfigurationsskillnad som en förmågeskillnad.

Det finns ingen publicerad arkitektursjämförelse, eftersom ena sidan inte har publicerat sin arkitektur. Det finns inget parameterantal för Gemini 4 Argon som man kan peka på, och ingen kontextlängdsiffra utöver det enhetliga 1M-fönstret och den långa avkodningsväg som Google anger. Där en tredjepartsuppskattning cirkulerar är det en uppskattning.

Och det finns ingen billigare Gemini 4 att jämföra med GPT-6 Luna. Om den avgörande faktorn i någons arbetsbelastning är lägsta möjliga kostnad per token, svarar GPT-6-serien på det med en nivå, och Gemini 4-serien svarar inte på det alls.

Vad en läsare kan ringa i dag, och varifrån

Detta är den axel där de två linjerna skiljer sig mest markant i praktiken, och det är ett täckningsfaktum snarare än ett kvalitetsanspråk, så det bör sägas rakt ut.

Varje GPT-6-modell som beskrivs på den här sidan tillhandahålls via OrcaRouter – GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol och GPT-6 Luna – till varje leverantörs listpris med 0 % påslag, så att en leverantörsprisändring når fakturan samma dag i stället för efter en omprissättningscykel. Eftersom katalogen dirigerar mellan leverantörer av samma modell behöver en åtkomstposition som fortfarande stabiliseras inte vara en enda felpunkt på en produktionsväg, och att växla mellan Sol och Luna för att hitta ett kostnadsmål är en modellsträng snarare än en upphandlingsövning.

Inget i Gemini 4-stammen finns i den katalogen per den 14 oktober 2026 — av de 207 modellidentifierare som vi dirigerar matchar ingen den. Gemini 4 Argon går att nå via Googles eget API och flera tredjepartsplattformar, och en läsare som vill ha båda linjerna bakom en enda nyckel kan inte få det här i dag. Det är vår lucka, sagt en gång, och inte en rekommendation om någon annans.

Hur man bestämmer

Fråga vilken av dessa som beskriver arbetet:

• En arbetsbelastning, en förmåganivå, och den verkliga frågan är om notan landar på $2/$10 eller på $4/$20 — Gemini 4 Argon är modellen, och steget den 1 december är siffran att planera mot snarare än det introduktionspris du skulle bli erbjuden den här månaden.

• En portfölj av arbetsbelastningar med genuint olika kostnads- och förmågebehov, där en billig nivå och en kraftfull nivå båda måste finnas under ett och samma avtal – GPT-6 är strukturen, och den öppna frågan blir vilken nivå, inte vilken leverantör.

Om det andra beskriver dig fattas beslutet ett steg i taget, och mätningen ovan är den du bör ta med in i det: vid samma utannonserade $2,00/$10,00 slutförde GPT-6.1 Sol utvärderarens svit för $0,72 i tokens mot Argons $1,99, så en jämförelse av antalet tokens i din egen trafik är värd mer än någon av prislistorna. Om det första beskriver dig är den intressanta frågan inte alls Gemini 4 mot GPT-6, utan Gemini 4 Argon mot vilken enskild GPT-6-nivå som än matchar din budget, och det ärliga svaret är att Argon är konkurrenskraftig på poäng och dyr när det gäller tokens.

Det enda faktum som oftast avgör saken: Gemini 4 är en modell som man anpassar en servicenivå kring, och GPT-6 är en produktlinje som man väljer inom – så om ditt kostnadsproblem är "vi behöver en billigare nivå", är det bara en av dessa två som svarar på frågan.

Om den avgörande faktorn är lägsta kostnaden per token, svarar linjen på det med en nivå — GPT-6 Luna till $0.10 för indata per miljon tokens, routad genom samma nyckel som resten av linjen.

Jämförelser som denna är också där felmoderna visar sig: de dokumenterade AI-incidenterna och agentfelen bakom modeller i denna klass samlas i the OrcaRouter AI Incident Archive, där varje post har sina egna källor, allvarlighetsgrad, konfidensgrad och omtvistad flagga.