GPT-6 Sol vs Gemini 3.1 Pro: Khoảng cách giá nhỏ hơn mức mà cả hai bài đăng ra mắt thừa nhận

Cả hai mô hình đều có giá 2,00 USD cho mỗi triệu token đầu vào. GPT-6 Sol tính 10,00 USD cho mỗi triệu token đầu ra; Gemini 3.1 Pro tính 12,00 USD. Ở mức giá niêm yết, GPT-6 Sol và Gemini 3.1 Pro đã ra mắt được sáu tháng nằm trong khoảng cách 20% so với nhau, khiến đây trở thành so sánh giá ít kịch tính nhất trong danh mục hiện tại — và cũng gây hiểu nhầm nhất, vì thực tế cả hai mô hình đều không tính phí theo mức giá niêm yết của mình đối với tác vụ ngữ cảnh dài, và hai ranh giới bậc giá nằm ở những vị trí khác nhau cùng được định giá lại theo những hướng khác nhau.

Đó là phép so sánh đáng để làm cho đúng. GPT-6 Sol ra mắt ngày 22 tháng 9 năm 2026 với mức $2/$10, giảm 50% so với GPT-5.6 Sol, với một bậc ngữ cảnh dài trên 272.000 token đầu vào, gần như tăng gấp đôi giá đầu vào và tăng một nửa giá đầu ra. Gemini 3.1 Pro đã có mặt từ ngày 19 tháng 2 năm 2026 với mức $2/$12, với ranh giới bậc ở 200.000 token, đưa mức giá lên $4/$18 và mức giá theo lô là $1/$6. Cùng một mức niêm yết, nhưng cấu trúc bảng giá khác nhau, và phép tính dưới đây là thứ quyết định cái nào rẻ hơn cho lưu lượng của bạn.

Hai bảng giá, được vẽ theo tỷ lệ

• Đầu vào cơ bản — GPT-6 Sol $2.00 mỗi 1M so với Gemini 3.1 Pro $2.00 mỗi 1M

• Đầu ra cơ bản — GPT-6 Sol $10.00 mỗi 1 triệu so với Gemini 3.1 Pro $12.00 mỗi 1 triệu

• Ngưỡng ngữ cảnh dài — GPT-6 Sol trên 272K đầu vào so với Gemini 3.1 Pro trên 200K đầu vào

• Mức giá cho ngữ cảnh dài — GPT-6 Sol khoảng $4.00 / $15.00 so với Gemini 3.1 Pro $4.00 / $18.00

• Phạm vi định giá lại — GPT-6 Sol định giá lại toàn bộ yêu cầu so với Gemini 3.1 Pro định giá lại toàn bộ yêu cầu

• Cache — GPT-6 Sol giảm khoảng 90% cho đầu vào được lưu đệm so với giá cache của Gemini 3.1 Pro vốn không được nêu lại khi ra mắt

• Batch — giá theo lô của GPT-6 Sol không được công bố, so với Gemini 3.1 Pro $1.00 / $6.00

• Cửa sổ ngữ cảnh — GPT-6 Sol 872K theo Artificial Analysis, 1,05M được công bố so với Gemini 3.1 Pro 1M đầu vào

• Đầu ra tối đa — GPT-6 Sol 128K so với Gemini 3.1 Pro khoảng 64K đến 66K

• AA Intelligence Index (v4.3.2) — GPT-6 Sol 48 so với Gemini 3.1 Pro 30

Từ đó nảy sinh hai điểm mang tính cấu trúc. Thứ nhất, các ranh giới ngữ cảnh dài nằm gần nhau nhưng không hoàn toàn giống nhau — 272K so với 200K — và cả hai đều áp mức giá cao hơn cho toàn bộ yêu cầu thay vì chỉ phần vượt quá. Một lượt gọi mang 210K token sẽ chịu mức giá cao cấp trên Gemini 3.1 Pro và mức giá cơ bản trên GPT-6 Sol. Dải 72.000 token đó chính là nơi hai mô hình khác biệt nhiều nhất về giá.

Thứ hai, không gian đầu ra không thể so sánh được. GPT-6 Sol cho phép 128K token đầu ra; Gemini 3.1 Pro dừng ở khoảng 64K đến 66K. Nếu khối lượng công việc của bạn tạo ra các tạo tác dài — viết lại toàn bộ tệp, bản nháp dài, các vết chuỗi suy luận mở rộng mà bạn thực sự giữ lại — thì giới hạn đó quan trọng hơn khoản chênh lệch $2 về giá đầu ra.

Một ví dụ đã được giải chi tiết, bởi vì các mức lãi suất được quảng cáo che giấu câu trả lời

Lấy một khối lượng công việc thực tế hàng tháng: 10 triệu token đầu vào và 2 triệu token đầu ra, tất cả đều là ngữ cảnh ngắn.

• GPT-6 Sol — 10M đầu vào ở mức $2.00 là $20.00, 2M đầu ra ở mức $10.00 là $20.00. Tổng cộng: $40.00

• Gemini 3.1 Pro — 10M đầu vào với $2,00 là $20,00, 2M đầu ra với $12,00 là $24,00. Tổng cộng: $44,00

GPT-6 Sol rẻ hơn 9%. Đó là toàn bộ khoảng chênh lệch, và nó đủ nhỏ để một quyết định kỹ thuật duy nhất ở nơi khác trong stack có thể xóa sạch nó.

Giờ hãy biến cùng khối lượng công việc đó thành dạng ngữ cảnh dài — một tác nhân mang theo 300K token trạng thái làm việc trong mỗi lần gọi. Cả hai mô hình đều vượt ngưỡng của chúng.

• GPT-6 Sol — đầu vào khoảng $4.00 cho $40.00, đầu ra khoảng $15.00 cho $30.00. Tổng: $70.00

• Gemini 3.1 Pro — đầu vào ở mức $4.00 cho ra $40.00, đầu ra ở mức $18.00 cho ra $36.00. Tổng: $76.00

Cả hai hóa đơn gần như tăng gấp đôi và GPT-6 Sol vẫn dẫn trước, nhưng khoảng cách vẫn dưới 10%. Ngữ cảnh dài không phá vỡ cuộc so tài này; nó chỉ khiến cả hai lựa chọn trở nên đắt đỏ.

Trường hợp thú vị là bộ nhớ đệm và xử lý theo lô, nơi hai nhà cung cấp đã đặt cược khác nhau. Nếu 80% đầu vào của bạn là một tiền tố ổn định, mức chiết khấu bộ nhớ đệm khoảng 90% của GPT-6 Sol thay đổi đáng kể phép tính — 8M token được lưu đệm ở khoảng $0.20 mỗi triệu là $1.60, cộng 2M token mới ở mức $2.00, tức $4.00, cộng $20.00 đầu ra, tổng cộng gần $25.60. Mức giá theo lô của Gemini 3.1 Pro cũng làm loại công việc tương tự từ chiều hướng ngược lại: với đầu vào $1.00 và đầu ra $6.00, cùng khối lượng công việc 10M/2M cho ra $10.00 cộng $12.00, tức $22.00.

Vậy tóm tắt trung thực là: GPT-6 Sol thắng ở lưu lượng tương tác và ở các khối lượng công việc dùng tiền tố đã cache, Gemini 3.1 Pro thắng ở bất cứ thứ gì bạn có thể xử lý theo lô, và khác biệt giữa hai trường hợp tốt nhất chỉ là vài đô-la cho mỗi mười triệu token. Đây không phải là quyết định về giá. Đây là quyết định về hình dạng khối lượng công việc.

Khoảng cách năng lực mới là quyết định thực sự

Trên cùng một bảng xếp hạng, khoảng cách giữa các mô hình này là 51 điểm Index: GPT-6 Sol đạt 48, Gemini 3.1 Pro đạt 30. Đó không phải là mức sát nút, và đó là lý do việc ngang bằng về giá chỉ là một điều đáng tò mò chứ không phải là mối đe dọa cạnh tranh.

Intelligence Index của Artificial Analysis là một chỉ số tổng hợp, và các chỉ số tổng hợp có thể khiến mọi thứ trông đẹp hơn thực tế. Nhưng khoảng cách lớn đến vậy vẫn đứng vững xuyên suốt các benchmark thành phần mà mỗi nhà cung cấp công bố:

• AA Intelligence Index — GPT-6 Sol 48, xếp thứ 18/212 so với Gemini 3.1 Pro 30, xếp thứ 81/212

• Tốc độ đầu ra — GPT-6 Sol 104,4 token/giây so với Gemini 3.1 Pro 115,0 token/giây

• Thời gian đến token đầu tiên — GPT-6 Sol 107,18 giây so với Gemini 3.1 Pro 32,96 giây, so với mức trung vị 3,87 giây của bảng xếp hạng

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro 94,3% (do Google báo cáo)

• ARC-AGI-2 — Gemini 3.1 Pro 77,1% (do Google báo cáo)

• HLE — Gemini 3.1 Pro 44,4% (do Google công bố)

• SWE-bench Verified — Gemini 3.1 Pro 80,6% (do Google báo cáo)

• Terminal-Bench 2.0 — Gemini 3.1 Pro 68,5% (theo báo cáo của Google)

• LiveCodeBench Pro — Gemini 3.1 Pro 2887 Elo (do Google báo cáo)

Hãy đọc kỹ những con số đó của Google, vì chúng không hề yếu. 94,3% trên GPQA Diamond và 77,1% trên ARC-AGI-2 là những kết quả mạnh, và chúng đã được công bố vào tháng Hai. Lý do Index vẫn đặt Gemini 3.1 Pro thấp hơn ba mươi điểm là Index đánh trọng số rất lớn cho các tác vụ agentic và tầm xa, và đó chính là chỗ mà sáu tháng giữa hai bản phát hành này thể hiện rõ. Gemini 3.1 Pro là một mô hình suy luận mạnh. GPT-6 Sol là một agent mạnh.

Chỉ số độ trễ là hạng mục mà Gemini 3.1 Pro thắng áp đảo, và đó không phải là một chiến thắng nhỏ. Token đầu tiên mất 33 giây là chậm nếu xét theo giá trị tuyệt đối — trung vị của bảng xếp hạng là 3,87 giây — nhưng con số đó chỉ bằng một phần ba mức 107 giây của GPT-6 Sol. Với bất kỳ việc gì mà con người phải chờ đợi, Gemini 3.1 Pro là mô hình duy nhất trong hai mô hình này thực sự dùng được. Token đầu tiên mất 107 giây của GPT-6 Sol là con số sẽ khiến nhiều dự án thí điểm nhất thất bại, và đáng lưu ý rằng thông lượng của nó khi đã bắt đầu lại rất xuất sắc: 104,4 token mỗi giây không hề kém Gemini 115,0 một cách đáng kể. Mô hình này không chậm. Nó chỉ chậm khởi đầu.

Điều mà Gemini 3.1 Pro chưa thoát khỏi

Gemini 3.1 Pro đã ở dạng xem trước từ tháng Hai. Sáu tháng là khoảng thời gian dài để mang nhãn xem trước, và trong khi đó Google đã phát hành các mô hình Flash 3.5, 3.6 và 3.8 mà không đưa 3.1 Pro lên trạng thái phát hành chính thức. Trên OrcaRouter, slug có thể định tuyến vẫn là gemini-3.1-pro-preview, và một biến thể riêng gemini-3.1-pro-preview-customtools tồn tại song song với nó.

Điều đó quan trọng đối với việc mua sắm theo một cách mà các benchmark không làm được. Các endpoint Preview có thể thay đổi ngay dưới chân bạn, bị ngừng hỗ trợ với thời gian báo trước ngắn, và có giới hạn tốc độ khác so với một mô hình GA. Nếu hôm nay bạn đang xây dựng trên Gemini 3.1 Pro thì bạn đang xây dựng trên một bản preview, và bạn nên định giá rủi ro di chuyển cho tương xứng — đặc biệt khi các mô hình Flash mới hơn của chính Google đã vượt qua nó trên nhiều phương diện.

GPT-6 Sol không có vấn đề đó, nhưng nó có một vấn đề khác: mức độ sẵn có khi ra mắt hẹp hơn so với những gì thông báo ngụ ý. Nó có trong API, trong ChatGPT Work, và trong Codex trên các gói trả phí — và quản trị viên Enterprise phải bật nó trước khi người dùng của họ có thể thấy nó. Nó không có trong ChatGPT Chat. Một sản phẩm chủ lực bỏ qua bề mặt tiêu dùng là một sản phẩm chủ lực đang nhắm vào các nhà phát triển.

Chạy cái rẻ và cái tốt cùng nhau

Đây là một so sánh hiếm hoi mà câu trả lời rõ ràng là “cả hai”, và mức giá cũng ủng hộ điều đó. Gemini 3.1 Pro là mô hình bạn đặt trước mặt con người: token đầu tiên nhanh, mức giá theo lô giúp các công việc hàng loạt trở nên rẻ, điểm suy luận được công bố mạnh mẽ. GPT-6 Sol là mô hình bạn đặt phía sau hàng đợi: khởi động chậm, thông lượng xuất sắc, tốt hơn 51 điểm Index, và được định giá trong biên độ 20% so với mô hình mà nó thay thế trong công việc tương tác.

Gemini 3.1 Pro có trên OrcaRouter với mức giá niêm yết của Google, theo mô hình pass-through, điều đó có nghĩa là khi Google thay đổi giá, bên chúng tôi cập nhật ngay trong cùng ngày thay vì phải chờ một nhà bán lại đàm phán lại. GPT-6 Sol hiện chưa có trong danh mục của chúng tôi tại thời điểm viết bài — nó có thể truy cập qua API riêng của OpenAI — vì vậy một tuyến bao gồm cả hai nghĩa là một khóa cho Gemini và một tích hợp OpenAI trực tiếp bên cạnh. Định tuyến giữa một mô hình xem trước nhanh và một mô hình tiên phong chậm hơn chính là trường hợp mà tính năng chuyển đổi dự phòng tự động được tạo ra để xử lý: khi endpoint xem trước suy giảm hoặc bị ngừng hỗ trợ, tuyến sẽ chuyển hướng, và bạn biết được qua một dòng log thay vì từ người dùng của mình.

Quy tắc quyết định

Chọn Gemini 3.1 Pro khi có người đang chờ, khi công việc có thể xử lý theo lô, hoặc khi đầu ra vẫn ngắn. Một token đầu tiên mất 33 giây thì không tốt, nhưng vẫn tốt hơn gấp ba lần so với GPT-6 Sol, và mức giá theo lô $1/$6 là cách rẻ nhất để đưa một kho ngữ liệu lớn chạy qua một mô hình suy luận mạnh. Hãy chấp nhận rằng bạn đang dùng một endpoint bản xem trước và lên kế hoạch cho việc di chuyển.

Chọn GPT-6 Sol khi công việc mang tính tác tử, dài hạn và không cần giám sát, và khi ngữ cảnh của bạn vẫn dưới 272K token. Nó đạt 48 điểm so với 30, tạo ra 128K đầu ra so với khoảng 64K, và mức giá tiền tố được lưu đệm với ưu đãi 90% khiến các vòng lặp tác tử lặp đi lặp lại trở nên rẻ một cách bất thường. Token đầu tiên mất 107 giây của nó là một đặc điểm của cách nó suy luận, không phải lỗi, và nó chỉ trở thành vấn đề khi bạn đặt nó trước mặt ai đó.

Đừng chọn dựa trên giá. Hai mô hình chỉ chênh nhau trong vòng 9% ở tác vụ ngữ cảnh ngắn và trong vòng 10% ở tác vụ ngữ cảnh dài. Mức chênh lệch 9 đô-la mỗi tháng trên một cuốn sách 10 triệu token không phải là lý do để chọn một trong hai mô hình, còn khoảng cách 51 điểm trên Index thì có.