Gemini 4 vs GPT-6：一个模型对阵三个梯级，以及那个恰好对上的梯级

这个搜索词的两边都不是单一产品，而这是比较必须首先解决的问题。Gemini 4 只有一个模型：Gemini 4 Argon，是 Google 自家模型文档中 Gemini 4 标题下的唯一条目，在付费层级上的定价为每百万输入 token 2.00 美元、每百万输出 token 10.00 美元，有效期至 2026 年 11 月 30 日，自 12 月 1 日起上调至 4.00 美元和 20.00 美元。GPT-6 则有三个：旗舰版 GPT-6 Astra，在长上下文价格档位调整前为 10.00 美元/50.00 美元；中间档 GPT-6.1 Sol，为 2.00 美元/10.00 美元；以及效率层级 GPT-6 Luna，为 0.10 美元/0.50 美元——OpenAI 为每个模型列出的规格均包括 1.05M token 上下文窗口、128K token 输出上限和知识截止日期。因此，读者想要的一对一对比必须逐档拼起来，而在费率卡上恰好只有一个档位能对得上。

那种说法不是在回避。它就是答案，因为这两条路线本就是被刻意塑造成不同形态的。G​oogle 的 2026 年旗舰一代，是一个单一运行点，你按四个服务层级来购买。OpenAI 的则是三个运行点，供你从中选择。读者今天能据以行动的一切，都取决于哪种形态更适合这项工作。

每个供应商实际发布的内容，以及论文止步之处

这两方面并未记录到同样的深度，这一点值得明确说明一次，而不是任其悄然扭曲页面的其余部分。

OpenAI 的模型文档为每个模型给出了模型 ID、API 接受的推理力度值、输入与输出价格、最大输出、上下文窗口、知识截止日期以及工具范围。对于 GPT-6 Astra 和 GPT-6.1 Sol，截止日期是 2026 年 4 月 30 日，力度档位从 low 一直到 max；GPT-6 Luna 的截止日期是 2026 年 5 月 18 日，并且还额外接受 none。随后，OpenAI 的定价页面将每个模型拆分为短上下文和长上下文两列，覆盖 Standard、Batch、Flex、Fast 和 Ultrafast 服务层级。这是一条异常完整的书面记录：读者无需询问任何人即可计算预算。

Google 这边在那些通常能决定比较结果的具体信息上更为单薄。其模型页面列出了“所有 Gemini 4 模型”，而那张表只有一行——Gemini 4 Argon，端点为 gemini-4-argon，被描述为一款旗舰推理模型，拥有“统一的 1M 上下文窗口，以及最高 1M token 的长解码”，并标注为 Stable。其定价页面载有四个服务层级，并包含 12 月那一档。没有发布的是模型卡、参数量、许可条款或已公布训练知识截止点。Argon 于 2026 年 9 月 30 日宣布，而那些为其更广泛推出标注日期的页面，实际上是在给 Google 的访问计划标注日期；在这唯一一款模型之后，没有任何 Gemini 4 模型卡跟进。

请如实看待这种不对称：它反映的只是两家厂商各自选择公开了哪些内容，而不是对任一模型质量的评价。Google 公布的信息足以让人下单交易，却不足以拿来对比。这也限制了这个页面能如实做到的范围。

对齐的那一级，以及它在12月1日会发生什么

按价格将两张费率表对齐，这两者的对应关系就几乎完全归结为一个比较。

• Gemini 4 Argon，付费档 — 每百万 $2.00 输入 / $10.00 输出，上下文缓存 $0.10，2026 年 12 月 1 日起上调至 $4.00 / $20.00 和 $0.20

• GPT-6.1 Sol — 短上下文每百万 $2.00 输入 / $10.00 输出，缓存输入 $0.10，请求变长后为 $4.00 / $15.00

• GPT-6 Astra — $10.00 / $50.00 短上下文，$20.00 / $75.00 长上下文，$1.00 缓存输入

• GPT-6 Luna — $0.10 / $0.50，缓存输入 $0.01，长上下文中也再次按该费率计费

Argon 的 introductory rate 与 GPT-6.1 Sol 的 standing rate 是同样的两个数字，这使得这一组合成为唯一一个“哪个更便宜”有实质答案、而非价目表式答案的配对。它也是唯一一个单侧带有明确到期日的组合：Google 已表示其价格属于 introductory，而 12 月的调整将把 Argon 的标准档位推至 $4.00/$20.00——高于 Sol 的短上下文输出价，也高于 Sol 长上下文 $15.00 的输出价，且缓存输入价格是 Sol 的两倍。在今天发布的材料中，GPT-6 一侧没有任何可与之相比的既定安排。为十二个月运行周期做预算的团队，应把 Argon 的 $2.00/$10.00 视作 11 月的数字，而非可用于规划的数字。

那些没有对齐的横档仍然各自值得占一行，因为正是它们体现了形态上的差异。Argon 的 batch 和 flex 档位定价为 $1.00/$5.00，在该服务级别上比 GPT-6 系列中的任何选项都便宜，并且是按 token 运行 Google 模型最便宜的方式。而定价 $0.10/$0.50 的 GPT-6 Luna，比本次比较中的所有其他选项低了一个数量级——对于 10 美分的输入 token，这个页面中 Google 这一方没有任何回应，因为 Gemini 4 只有一档能力，而不是一个便宜的横档。

同一评估器同时运行两者的唯一一项测量，以及它为何不是正面对比

有一个第三方在同一套测试套件上对双方都进行了测评：Artificial Analysis、Intelligence Index v4.3.2，依据的是 2026 年 10 月 14 日读取本页面时现行的修订版本。这些数字全部出自评测方，而不是任何一家供应商：

• Gemini 4 Argon (High) —— 索引 53，每个索引任务 1.99 美元，整个套件共 1.1 亿输出 token，评估方未公布输出速度

• GPT-6 Astra (Max) — 索引 53，每项索引任务 $3.26，6000 万输出 token，每秒 60.7 个 token

• GPT-6.1 Sol (Max) — 索引 52，每个索引任务 $0.72，6700 万输出 token，每秒 59.0 token

• GPT-6 Sol (Max) — 索引 48，每个索引任务 $1.04，7700 万输出 token，每秒 122.7 个 token

• GPT-6 Luna（Max）—— 索引 38，每项索引任务 $0.07，输出 140M token，每秒 135.0 token

在任何人从那份列表中看出赢家之前，有两点提醒。第一，这些并非对等设置。Argon 的那次运行处于高推理力度，而表中的每个 GPT-6 条目都处于最高力度，评估器是按各模型自身的配置来标注的。两家厂商都没有公布能让读者对二者做归一化的推理力度曲线，因此表格顶部的那一对 53 分，是两个不同配置的巧合，而不是在相同条件下决出的平局。第二，而这是更有用的那一半：给这些模型打分的同一套测试框架，也会为分数背后的那次运行定价，而且这种定价具有那些头条分数所没有的内部一致性。Argon 以 $2.00/$10.00 的费率、用 110M 输出 token 完成一项任务，花费 $1.99；GPT-6.1 Sol 以相同的 $2.00/$10.00 费率、用 67M token 完成同一套件，花费 $0.72。费率卡完全相同，账单却相差 2.7 倍，因为计量器真正统计的是 token 使用量，而不是每个 token 的价格。

这是本页最具可迁移性的数字，而且它远不止适用于这两个模型：在任何输出量是成本驱动因素的工作负载中，对同一类别的两个模型进行按 token 比较，是现有数字中信息量最少的。

无法进行比较的地方

读者会带到这里来的三个问题，目前还没有诚实的答案，而说出它们比填补它们更好。

两条产品线在相同设置下并不存在对等的性能对比。评估者的分数分别来自双方不同的投入设置，而 Google 并未公布 Argon 的投入曲线。任何人若为这组对揭给出一个干净利落的单一数值结论，都是把配置差异当成了性能差异。

目前没有已发布的架构对比，因为有一方尚未公布其架构。对于 Gemini 4 Argon，不存在可供引用的参数数量，也没有除 Google 所述统一 1M 窗口和长解码路径之外的上下文长度数字。即便有第三方估计流传，那也只是估计。

而且也没有更便宜的 Gemini 4 可以与 GPT-6 Luna 相比较。如果某项工作负载的决定性因素是尽可能低的每 token 成本，那么 GPT-6 系列能用一档产品来回应，而 Gemini 4 系列则完全无法回应。

读者今天可以调用什么，以及从哪里调用

这是两条线路在实践中分歧最为明显的方面，而这属于覆盖范围的事实，而非质量上的主张，因此应当直白地说明。

本页面所描述的每一款 GPT-6 模型均通过 OrcaRouter 提供服务——包括 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna——全部按各提供商的原价供应，加价率为 0%，因此供应商一旦调价，当天即可反映到账单上，而不必等到一个重新定价周期之后。由于该目录能够跨同一模型的多个提供商进行路由，尚在逐步稳定中的访问状态不必成为生产路径上的单点故障；而在 Sol 与 Luna 之间切换以寻找成本目标，不过是一次模型字符串的调整，而非一项采购流程。

截至 2026 年 10 月 14 日，Gemini 4 主线上的任何内容都不在该目录中——在我们路由的 207 个模型标识符中，没有一个与之匹配。Gemini 4 Argon 可通过 Google 自己的 API 和若干第三方平台访问，而想要用一个密钥同时接入这两条线路的读者，今天在这里还无法做到。这是我们的缺口，只说一次，并不是针对其他任何人的建议。

如何决定

请问以下哪一项描述了这项工作：

• 一个工作负载、一个能力层级，真正的问题在于账单最终会落在 $2/$10 还是 $4/$20 —— Gemini 4 Argon 就是模型，而 12 月 1 日这一档才是你应据以规划的数字，而不是本月会报给你的入门价。

• 一个工作负载组合，其中的成本与能力需求真正各不相同，在同一份合同之下，既要有廉价的档位，也要有强大的档位——GPT-6 就是这样的结构，而悬而未决的问题也随之变成选哪一档，而不是选哪家厂商。

如果第二种情况描述的是你，那么决策就要逐档来做，而上述测量值才是应当带入其中的依据：在同样标称的 $2.00/$10.00 下，GPT-6.1 Sol 以 $0.72 的 token 完成了评估方的测试套件，而 Argon 为 $1.99，因此对你自己流量的 token 数量比较，比任何一份价目表都更有价值。如果第一种情况描述的是你，那么真正有意思的问题根本不是 Gemini 4 对 GPT-6，而是 Gemini 4 Argon 对与你的预算相匹配的任意单个 GPT-6 档位，而诚实的答案是：Argon 在得分上有竞争力，在 token 上则昂贵。

最常起决定性作用的一个事实：Gemini 4 是一个你需要围绕它来调整服务层级的模型，而 GPT-6 则是一条你可以从中选购的产品线——所以，如果你的成本问题是“我们需要一个更便宜的服务层级”，这两者中只有一个能回答这个问题。

如果决定性因素是最低的每 token 成本，这条产品线会用一档来作答——GPT-6 Luna，每百万 token 输入仅需 $0.10，并经由与产品线其余部分相同的密钥路由。

像这样的比较，也正是故障模式暴露之处：OrcaRouter AI Incident Archive 收录了这类模型背后有记录的 AI 事件和智能体故障，其中每个条目都带有各自的来源、严重程度、置信度等级和争议标记。