GPT-6.1 Sol so với Gemini 4 Pro: Google chưa từng tung ra tên đó, và chương trình khớp giá sẽ kết thúc vào ngày 1 tháng 12

Không có mô hình nào tên là Gemini 4 Pro. Nếu bạn đã tìm kiếm một so sánh với GPT-6.1 Sol, thì phía Google trong cuộc đối đầu đó là Gemini 4 Argon — mô hình tiên phong mà Google công bố ngày 30 tháng 9 năm 2026 cho một nhóm kín gồm các chuyên gia phòng thủ không gian mạng, và mở cho các nhà phát triển trả phí vào ngày 13 tháng 10. Hiện tại, cả hai dường như có chung một bảng giá giống hệt nhau: 2,00 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10,00 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Sự trùng khớp đó có ngày hết hạn. Mức giá giới thiệu của Argon kéo dài đến hết ngày 30 tháng 11; từ ngày 1 tháng 12, giá sẽ thành 4,00 USD và 20,00 USD. GPT-6.1 Sol, ra mắt tại DevDay ngày 29 tháng 9, có mức giá 2,00 USD và 10,00 USD là giá thường xuyên, không phải khuyến mãi. Vậy nên câu hỏi thực sự không phải là mô hình nào thắng thế hôm nay. Mà là bạn còn giữ tấm thẻ nào vào tháng Hai.

Tất cả nội dung dưới đây đến từ tài liệu về mô hình và giá của chính hai nhà cung cấp, được đọc vào ngày 27 tháng 10 năm 2026, hoặc từ Artificial Analysis — bảng độc lập duy nhất nơi cả hai mô hình đều xuất hiện. Ở đâu một con số là kết quả chạy benchmark của chính nhà cung cấp, câu chứa con số đó sẽ nói rõ điều này. Danh sách mô hình của Google là lý do việc chỉnh lại cách đặt tên không phải là câu nệ chữ nghĩa: mã định danh mà nó cung cấp là gemini-4-argon, và không có dòng gemini-4-pro nào để gọi.

Tên trong ô tìm kiếm và mẫu mã trên hóa đơn

"Gemini 4 Pro" tồn tại như một nhãn do cộng đồng đặt ra từ chu kỳ rò rỉ. Vào giữa tháng 9, các báo cáo mô tả một mô hình bí ẩn xuất hiện ẩn danh trên các bảng xếp hạng kiểu đấu trường, tạo ra những chuỗi suy luận dài bất thường và được nhiều người nhận định là Gemini cấp Pro tiếp theo. Khi Google thực sự công bố mô hình này, họ gọi nó là Argon và mô tả đây là khởi đầu của dòng Gemini 4 chứ không phải sự thay thế cho một cấp Pro có tên. Các báo cáo khi đó cho biết Google đã hủy dòng Gemini 3.5 Pro và chuyển hướng lượng tính toán đó, đây là một phần lý do nhãn Pro vẫn tồn tại: có một khoảng trống nơi lẽ ra một mô hình Pro sẽ xuất hiện.

Tên gọi quan trọng vì một lý do thực tiễn. Tìm kiếm Gemini 4 Pro chủ yếu trả về các trang dựa trên thông số rò rỉ — ngữ cảnh mười triệu token, bộ nhớ xuyên phiên vĩnh viễn, cách ly sandbox — không có thông tin nào trong số đó được Google công bố. Tìm kiếm Argon trả về tài liệu của chính nhà cung cấp. Nếu bạn đang chọn một mô hình thay vì đọc tin đồn, thì đối tượng thứ hai là thứ duy nhất hữu ích. Tài liệu công khai của Argon mô tả một không gian làm việc thống nhất một triệu token được chia sẻ giữa đầu vào, suy luận và đầu ra, hạn mức đầu ra mặc định là 65.536 token, và các lần giải mã dài có thể kéo dài tới khoảng một triệu token đầu ra.

Hai bảng giá cước, một trong số đó là chương trình khuyến mãi

Đây là toàn bộ so sánh thương mại ở các khía cạnh có thể làm thay đổi hóa đơn. Mọi dòng đều lấy từ điều khoản công bố của chính các nhà cung cấp vào ngày 27 tháng 10 năm 2026.

• Giá tiêu chuẩn hôm nay — GPT-6.1 Sol $2.00 đầu vào / $10.00 đầu ra mỗi triệu; Gemini 4 Argon $2.00 / $10.00.

• Mức giá ngày 1 tháng 12 năm 2026 — GPT-6.1 Sol không đổi ở mức $2.00 / $10.00; Gemini 4 Argon $4.00 / $20.00.

• Đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm — Sol $0.10 mỗi triệu; Argon khoảng $0.10 hiện nay với mức giảm giá 95%, được báo cáo sẽ tăng lên khoảng $0.20 sau bước này.

• Định giá ngữ cảnh dài — Sol định giá lại toàn bộ yêu cầu trên 272.000 token đầu vào, thành 4,00 USD cho đầu vào và 15,00 USD cho đầu ra, với đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm ở mức 0,20 USD; Argon không công bố bậc tương đương vì không gian làm việc của nó là một triệu token cố định.

• Bối cảnh — Sol đầu vào 1.050.000 token với giới hạn đầu ra 128.000 token; Argon hợp nhất một triệu token, với đầu ra mặc định 65.536 token.

• Kiểm soát suy luận — Sol luôn suy luận, với năm nấc từ thấp đến tối đa và không có công tắc tắt; kiểm soát mức nỗ lực của Argon được hiển thị qua API của Google nhưng không được tài liệu hóa theo cùng các thuật ngữ bậc thang.

• Đầu vào — Sol chấp nhận văn bản, hình ảnh và tệp; Google định vị Argon là đa phương thức trên văn bản, hình ảnh và video.

• Cách bạn mua nó — Sol thông qua API của OpenAI, Bedrock và các router phân phối nó, bao gồm cả của chúng tôi; Argon thông qua API của chính Google, AI Studio và các kênh doanh nghiệp.

Dòng thứ tư là dòng mà người ta hay bỏ sót. Bước ngữ cảnh dài của Sol là một vách đá gắn với độ dài của một yêu cầu đơn lẻ: vượt 272.000 token đầu vào thì toàn bộ prompt bị tính giá lại, chứ không chỉ phần vượt. Không gian làm việc một triệu token phẳng của Argon không có ranh giới tương đương. Đối với một agent lắp ghép ngữ cảnh kho mã lớn ở mỗi lượt, khác biệt đó có thể quan trọng hơn mức giá được quảng cáo — và nó có lợi cho Argon, ít nhất là cho đến tháng 12.

Năm mươi ba so với năm mươi hai, và sự trung thực của một khoảng cách một điểm

Artificial Analysis đặt Gemini 4 Argon ở mức 53 trên Intelligence Index của mình và GPT-6.1 Sol ở mức 52, cả hai đều trên phiên bản 4.3.2 của bộ đánh giá. Argon xếp thứ chín trong số 221 mô hình; Sol nằm ngay sau đó. Một điểm trên một tổ hợp gồm khoảng mười đánh giá không phải là một thứ hạng, mà là một dải. Điều mà chỉ số này làm tốt hơn là cho bạn biết rằng không mô hình nào trong hai đang mua điểm số của mình bằng một cấu trúc chi phí khác biệt đáng kể — ít nhất là không phải ở các mức giá công bố, nơi chúng có cùng một con số.

Các cấu hình không giống hệt nhau, và điều đó đáng nói ra thay vì che giấu. Artificial Analysis lập biểu đồ cho Sol ở mức nỗ lực tối đa, tức thiết lập đắt đỏ nhất của nó. Điểm của Argon được công bố ở một cấu hình duy nhất mà Google công bố. So sánh giữa các thiết lập nỗ lực khác nhau là so sánh hai sản phẩm như khi được phát hành, không phải so sánh hai năng lực ở mức trần của chúng, và chưa ai công bố một lần chạy có mức nỗ lực tương đương cho cả hai.

Số liệu của nhà cung cấp tồn tại ở cả hai phía và nên được đọc như những tuyên bố. Tài liệu ra mắt của Google báo cáo đứng nhất trong 13/19 đánh giá mà họ đã thực hiện, và mô tả Argon là mô hình mạnh nhất của mình cho các công việc khoa học và kỹ thuật khó. Tài liệu ra mắt GPT-6.1 Sol của OpenAI báo cáo rằng mô hình này ngang bằng với GPT-6 Astra hàng đầu của chính họ trên DeepSWE v1.1 với chi phí chỉ bằng khoảng một phần năm, mức tăng bảy điểm trên OSWorld 2.0 ở chế độ ngoại tuyến, và mức giảm tỷ lệ lỗi thực tế khi suy luận ở mức thấp từ 11,4% xuống 7,7%. Không có tuyên bố nào trong bốn tuyên bố đó có bản tái lập độc lập được công bố. Chúng hữu ích để hiểu mỗi nhà cung cấp nghĩ mình đã xây dựng được gì, và vô dụng như một yếu tố phân định giữa hai bên.

Phép tính của ba mươi lăm ngày từ nay đến ngày 1 tháng 12

Hãy lấy một khối lượng công việc sản xuất quy mô vừa: 40 triệu token đầu vào và 8 triệu token đầu ra mỗi tháng, không dùng bộ nhớ đệm, không vượt qua ranh giới ngữ cảnh dài. Trên một trong hai card hiện nay, chi phí là 160 đô la một tháng — 80 đô la đầu vào ở mức 2,00 đô la, 80 đô la đầu ra ở mức 10,00 đô la. Từ ngày 1 tháng 12, cùng khối lượng công việc đó trên Argon là 320 đô la: 160 đô la đầu vào ở mức 4,00 đô la và 160 đô la đầu ra ở mức 20,00 đô la. Trên GPT-6.1 Sol, chi phí vẫn giữ nguyên ở mức 160 đô la.

Trong mười hai tháng sau thay đổi, con số đó là $3,840 trên Argon so với $1,920 trên Sol, chênh lệch $1,920 cho một khối lượng công việc không hề thay đổi. Nếu kiểu lưu lượng của bạn bao gồm các prompt trên 272,000 token, ngưỡng nhảy bậc của Sol khiến bức tranh phức tạp hơn: một yêu cầu duy nhất ở 300,000 token đầu vào được tính theo mức giá ngữ cảnh dài trên toàn bộ 300,000 token, tức là $1.20 thay vì $0.60. Chạy bốn mươi lượt như vậy mỗi tháng thì khoản tiết kiệm ở trên giảm khoảng $240 mỗi năm. Điều đó không đảo ngược. Ngưỡng nhảy bậc này là lý do để đo độ dài prompt của bạn, chứ không phải lý do để ưu tiên một card đắt gấp đôi.

Điều mà việc so sánh không thể cho bạn biết

Cả hai mô hình đều không có kho ngữ liệu của người thực hành. Argon đã được phát hành rộng rãi được hai tuần; Sol là bốn tuần. Không có tập hợp các dạng lỗi được công bố, không có dữ liệu telemetry tác nhân chạy dài hạn, và không có nghiên cứu chi phí độc lập nào về cả hai trên một vết sản xuất thực tế. Chỉ số này đo một bộ kiểm thử, không đo khối lượng công việc của bạn. Các điểm chuẩn của nhà cung cấp đo những tác vụ do nhà cung cấp chọn, ở những thiết lập nỗ lực do nhà cung cấp chọn.

Điểm bất đối xứng duy nhất không liên quan đến năng lực là tính sẵn có. Argon được Google bán, theo các điều khoản của Google, với một thay đổi giá đã được lên lịch. Sol được OpenAI bán và được các bộ định tuyến chuyển tiếp, một kiểu phụ thuộc khác: nếu một nhà cung cấp đơn lẻ gặp sự cố, bên gọi qua định tuyến có thể chuyển sang dự phòng; bên gọi trực tiếp thì không. Đó không phải là lý do để chọn một mô hình. Đó là lý do để tách lựa chọn mô hình khỏi tầng truyền tải, vốn là lập luận ủng hộ một cổng kết nối nói chung chứ không phải cho riêng mô hình nào.

Nên gọi cái nào, dựa theo lịch?

Nếu bạn đang chọn hôm nay và khối lượng công việc của bạn nhạy cảm về giá, GPT-6.1 Sol là lựa chọn an toàn hơn vì đây là một cam kết: $2.00 và $10.00 với quy tắc ngữ cảnh dài được công bố, không hết hạn, và đồng hồ đo đầu vào được lưu trong bộ đệm ở mức một phần mười giá đầu vào. Nó có trong danh mục của chúng tôi theo giá niêm yết của OpenAI với mức chênh lệch 0%, vì vậy mức giá bạn thấy trên trang của nhà cung cấp là mức giá bạn bị tính, và một thay đổi từ phía OpenAI sẽ được phản ánh trong cùng ngày thay vì sau một chu kỳ định giá lại.

Nếu bạn cần đúng những gì Argon làm cụ thể — không gian làm việc triệu token với giá cố định, đầu vào đa phương thức của Google, hay vị trí của nó trên các đánh giá khoa học của chính Google — thì lời khuyên trung thực là hãy lập ngân sách theo con số của tháng 12 ngay bây giờ. Một nhóm lập kế hoạch dựa trên mức $2,00 và $10,00 rồi gia hạn vào tháng 1 sẽ thấy thay đổi đó như một mức tăng 100%. Một nhóm lập kế hoạch dựa trên mức $4,00 và $20,00 và được hưởng ba mươi lăm ngày giảm giá thì đơn giản là đến sớm. Gemini 4 Argon không có trong danh mục của chúng tôi, vì vậy nếu bạn muốn có nó, API của chính nhà cung cấp và một số nền tảng bên thứ ba là nơi nó tồn tại.

Cái tên trong ô tìm kiếm chưa bao giờ là thật. Mô hình thì có thật, mức giảm giá là thật trong một tháng nữa, và quyết định duy nhất còn tồn tại qua tháng Mười Hai là liệu khối lượng công việc có cần dạng thức của Argon đến mức phải trả gấp đôi cho nó hay không. Với hầu hết công việc lập trình và công việc nặng về tài liệu, câu trả lời trong tháng này và tháng sau là mô hình có mức giá không phải là một đồng hồ đếm ngược.