Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol : comparatif 2026

Gemini 4 Argon et GPT-6.1 Sol en deux mots

Gemini 4 Argon et GPT-6.1 Sol proposent raisonnement, appel d’outils et contextes proches d’un million de tokens, aux mêmes tarifs indiqués. La différence la plus concrète concerne les formats d’entrée et la longueur maximale de sortie. Gemini accepte aussi audio et vidéo et annonce une sortie bien plus longue. GPT affiche un indice Epoch supérieur et plusieurs résultats de benchmarks plus élevés. Votre choix dépend donc surtout des médias à traiter et des capacités que vous devez réellement mobiliser dans votre application.

Gemini 4 Argon : Gemini 4 Argon (Google) : 2 $US / 10 $US par million de tokens, contexte 1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

GPT-6.1 Sol : GPT-6.1 Sol (OpenAI) : 2 $US / 10 $US par million de tokens, contexte 1,1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

Ils sont souvent mis en balance par ceux qui hésitent. Cette page aligne leurs caractéristiques point par point (11 critères), sans partenariat avec aucun des deux éditeurs.

Tableau comparatif

Critère par critère

Pour chaque critère : pourquoi il compte, la valeur de chacun et l'avantage. Un critère sans donnée des deux côtés n'est pas départagé.

Capacités (indice Epoch AI)

L'indice de capacités d'Epoch AI agrège de nombreux benchmarks en un seul chiffre : plus il est haut, plus le modèle réussit des tâches difficiles. Gemini 4 Argon : 166,5. GPT-6.1 Sol : 168,4. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Benchmarks communs

Sur les benchmarks passés par les deux modèles, on compte les victoires de chacun. Gemini 4 Argon : 2 sur 6. GPT-6.1 Sol : 2 sur 6. Égalité sur ce point.

Prix en entrée

Le prix des tokens envoyés au modèle pèse lourd dès que vous lui donnez de longs documents ou un historique de conversation. Gemini 4 Argon : 2 $US / M tokens. GPT-6.1 Sol : 2 $US / M tokens. Égalité sur ce point.

Prix en sortie

Les tokens générés coûtent en général plusieurs fois plus cher ; ils dominent la facture pour la rédaction et le code. Gemini 4 Argon : 10 $US / M tokens. GPT-6.1 Sol : 10 $US / M tokens. Égalité sur ce point.

Coût d'une tâche type

Pour une requête de 2 000 tokens en entrée et 500 en sortie, répétée 30 000 fois par mois (1 000 par jour). Gemini 4 Argon : 270 $US par mois. GPT-6.1 Sol : 270 $US par mois. Égalité sur ce point.

Fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte fixe la quantité de texte que le modèle lit d'un coup : utile pour les longs documents et les agents. Gemini 4 Argon : 1 M tokens. GPT-6.1 Sol : 1,1 M tokens. Avantage : GPT-6.1 Sol.

Sortie maximale

La longueur maximale d'une réponse compte pour générer de longs fichiers de code ou des rapports. Gemini 4 Argon : 943,7 k tokens. GPT-6.1 Sol : 128 k tokens. Avantage : Gemini 4 Argon.

Entrées acceptées

Texte, images, fichiers, audio : plus le modèle accepte de formats, plus il couvre de cas sans outil supplémentaire. Gemini 4 Argon : 5. GPT-6.1 Sol : 3. Avantage : Gemini 4 Argon.

Appel d'outils

Indispensable pour un agent : le modèle peut appeler des fonctions, des API ou des serveurs MCP. Gemini 4 Argon : oui. GPT-6.1 Sol : oui. Égalité sur ce point.

Poids ouverts

Des poids téléchargeables permettent de faire tourner le modèle chez vous, sans envoyer vos données à un fournisseur. Gemini 4 Argon : non. GPT-6.1 Sol : non. Égalité sur ce point.

Date de sortie

Un modèle plus récent intègre souvent des données plus fraîches et de meilleures techniques d'entraînement. Gemini 4 Argon : 13 octobre 2026. GPT-6.1 Sol : 29 septembre 2026. Avantage : Gemini 4 Argon.

En graphiques

Notre analyse

Gemini 4 Argon, publié par Google le 13 octobre 2026, couvre texte, images, fichiers, audio et vidéo en entrée. GPT-6.1 Sol, publié par OpenAI le 29 septembre, liste texte, images et fichiers. Gemini répond donc à un périmètre de médias plus large dans les données fournies. Les deux disposent du raisonnement et de l’appel d’outils, ce qui les rend envisageables pour des applications associant analyse et actions. Les fiches ne détaillent cependant ni les modalités de traitement de chaque média ni les formats de sortie. Accepter l’audio ou la vidéo en entrée ne démontre pas une capacité à en générer.

Les deux modèles coûtent 2 dollars par million de tokens d’entrée et 10 dollars par million de tokens de sortie. Les benchmarks les départagent selon les tests : Gemini atteint 96,4 % sur GPQA et 76 % sur SimpleQA, contre 95,4 % et 73,9 % pour GPT. GPT mène sur FrontierMath, à 93,7 % contre 86 %, et ARC2, à 94,2 % contre 91,3 %. Ils sont à égalité sur AIME, à 100 %, et ARC1, à 98,5 %. L’indice Epoch atteint 168,37 pour GPT et 166,45 pour Gemini. Ces résultats dessinent des différences, sans prédire chaque tâche.

Google et OpenAI sont indiqués comme éditeurs américains, et les poids des deux modèles sont fermés. Les licences ne sont pas précisées dans les fiches. Il n’est donc pas possible d’en déduire des conditions particulières de déploiement ou de réutilisation. Les données ne renseignent pas davantage la conservation des contenus, leur éventuelle utilisation pour l’entraînement ou leur lieu de traitement. Cette absence est particulièrement à examiner si vous prévoyez de transmettre des enregistrements ou des vidéos contenant des informations sensibles. La diversité des entrées de Gemini élargit les usages possibles, mais ne constitue pas une garantie de confidentialité supplémentaire.

Les fenêtres de contexte sont presque identiques : 1 048 576 tokens pour Gemini et 1 050 000 pour GPT. La sortie maximale les distingue davantage, avec 943 718 tokens pour Gemini contre 128 000 pour GPT. Si votre application exige une génération très longue, cette limite déclarée peut peser dans le choix. Elle ne garantit toutefois ni cohérence sur toute la longueur ni durée d’exécution adaptée. À tarif de sortie égal, produire davantage de tokens augmente aussi la dépense. Les fiches ne fournissent pas de données de latence, de débit ou de fiabilité opérationnelle pour préciser ces compromis.

Selon votre situation

Le bon choix dépend de l'usage. Voici, pour quelques situations courantes, les critères qui pèsent et qui l'emporte (valeur de Gemini 4 Argon / valeur de GPT-6.1 Sol).

Gros volume de requêtes

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (coût d'une tâche type (270 $US par mois / 270 $US par mois), prix en entrée (2 $US / M tokens / 2 $US / M tokens) et prix en sortie (10 $US / M tokens / 10 $US / M tokens)) : départagez-les à l'essai.

Tâches difficiles (raisonnement, code)

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (capacités (indice epoch ai) (166,5 / 168,4), benchmarks communs (2 sur 6 / 2 sur 6) et sortie maximale (943,7 k tokens / 128 k tokens)) : départagez-les à l'essai.

Agents et longs documents

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (appel d'outils (oui / oui), fenêtre de contexte (1 M tokens / 1,1 M tokens) et entrées acceptées (5 / 3)) : départagez-les à l'essai.

Confidentialité maximale

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (poids ouverts (non / non)) : départagez-les à l'essai.

Lequel choisir ?

Choisissez Gemini 4 Argon si…

• vous privilégiez sortie maximale (943,7 k tokens)
• vous privilégiez entrées acceptées (5)
• vous privilégiez date de sortie (13 octobre 2026)

Gemini 4 Argon est logique si vos entrées comprennent de l’audio ou de la vidéo, deux catégories absentes de la fiche de GPT. Il mérite aussi votre attention si une sortie supérieure à 128 000 tokens est nécessaire. Ses résultats sur GPQA et SimpleQA constituent d’autres éléments favorables, à confronter à vos tâches et aux conditions réelles de traitement.

Choisissez GPT-6.1 Sol si…

• vous privilégiez capacités (indice epoch ai) (168,4)
• vous privilégiez fenêtre de contexte (1,1 M tokens)

GPT-6.1 Sol convient si vous travaillez avec texte, images et fichiers et privilégiez les résultats fournis sur FrontierMath ou ARC2. Son indice Epoch est également supérieur. Si vos sorties restent dans la limite de 128 000 tokens, l’amplitude de génération de Gemini peut être moins déterminante. Les tarifs identiques permettent alors de centrer la comparaison sur vos résultats observés.

Points forts et limites de chacun

Gemini 4 Argon

• + Parmi les 20 % de modèles les plus performants selon Epoch AI (ECI 166,5).
• + Contexte très large (1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
• + Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
• − Cher : plus coûteux que 84 % des modèles payants.

GPT-6.1 Sol

• + Parmi les 20 % de modèles les plus performants selon Epoch AI (ECI 168,4).
• + Contexte très large (1,1 M tokens) : de longs documents ou une base de code entière tiennent dans une requête.
• + Prêt pour les agents : appel d'outils et sorties JSON structurées.
• − Cher : plus coûteux que 84 % des modèles payants.

Le meilleur test reste le vôtre : prenez trois tâches réelles de votre quotidien et soumettez-les aux deux pendant une semaine. Le calculateur de prix chiffre l'écart sur votre propre volume.

Et les autres ?

Si aucun des deux ne vous convient, regardez Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5 et GPT-6 Sol.

Autres duels liés :

• Claude Opus 5.5 vs GPT-6.1 Sol
• Claude Opus 5.5 vs Gemini 4 Argon
• DeepSeek V4.1 Flash vs GPT-6.1 Sol
• Mistral Large 4 vs GPT-6.1 Sol
• GPT-6 Astra vs Gemini 4 Argon

En conclusion

Gemini se distingue par ses entrées audio et vidéo et par sa sortie maximale beaucoup plus élevée. GPT offre de meilleurs résultats sur certains tests, avec un indice Epoch supérieur. Les prix indiqués sont identiques et les contextes très proches. Faites donc partir le choix de vos médias et de la longueur de génération nécessaire, puis vérifiez les résultats sur vos tâches plutôt que de chercher un vainqueur unique.