GPT-6 Astra vs Gemini 4 Argon : comparatif 2026

GPT-6 Astra et Gemini 4 Argon en deux mots

GPT-6 Astra et Gemini 4 Argon visent les travaux mobilisant un contexte très long, du raisonnement et des appels d'outils. Leur capacité de contexte est presque identique, mais leur coût et leurs formats d'entrée les distinguent immédiatement. Gemini accepte notamment l'audio et la vidéo, avec des tarifs unitaires cinq fois inférieurs et une sortie maximale plus élevée. GPT présente un indice de capacités Epoch légèrement supérieur. Les benchmarks dessinent toutefois un bilan partagé, qui invite à choisir selon les tâches plutôt que selon un classement unique.

GPT-6 Astra : GPT-6 Astra (OpenAI) : 10 $US / 50 $US par million de tokens, contexte 1,1 M, benchmarks, verdict et alternatives. Vérifié le 25 octobre 2026.

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.

Les deux répondent au même besoin, ce qui rend la comparaison utile. Nous les comparons sur 11 critères vérifiables, à partir des mêmes données que leurs fiches, relevées sur les sites officiels, chez OpenRouter et chez Epoch AI.

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. GPT-6 Astra : 168,8. Gemini 4 Argon : 166,5. Avantage : GPT-6 Astra.

Benchmarks communs

Sur les benchmarks passés par les deux modèles, on compte les victoires de chacun. GPT-6 Astra : 2 sur 6. Gemini 4 Argon : 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. GPT-6 Astra : 10 $US / M tokens. Gemini 4 Argon : 2 $US / M tokens. Avantage : Gemini 4 Argon.

Prix en sortie

Les tokens générés coûtent en général plusieurs fois plus cher ; ils dominent la facture pour la rédaction et le code. GPT-6 Astra : 50 $US / M tokens. Gemini 4 Argon : 10 $US / M tokens. Avantage : Gemini 4 Argon.

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). GPT-6 Astra : 1 350 $US par mois. Gemini 4 Argon : 270 $US par mois. Avantage : Gemini 4 Argon.

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. GPT-6 Astra : 1,1 M tokens. Gemini 4 Argon : 1 M tokens. Avantage : GPT-6 Astra.

Sortie maximale

La longueur maximale d'une réponse compte pour générer de longs fichiers de code ou des rapports. GPT-6 Astra : 128 k tokens. Gemini 4 Argon : 943,7 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. GPT-6 Astra : 3. Gemini 4 Argon : 5. Avantage : Gemini 4 Argon.

Appel d'outils

Indispensable pour un agent : le modèle peut appeler des fonctions, des API ou des serveurs MCP. GPT-6 Astra : oui. Gemini 4 Argon : 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. GPT-6 Astra : non. Gemini 4 Argon : non. Égalité sur ce point.

Date de sortie

Un modèle plus récent intègre souvent des données plus fraîches et de meilleures techniques d'entraînement. GPT-6 Astra : 4 septembre 2026. Gemini 4 Argon : 13 octobre 2026. Avantage : Gemini 4 Argon.

En graphiques

Notre analyse

GPT-6 Astra, publié par OpenAI le 4 septembre 2026, accepte les fichiers, les images et le texte. Gemini 4 Argon, publié par Google le 13 octobre 2026, ajoute l'audio et la vidéo à ces entrées. Les deux modèles proposent le raisonnement et l'appel d'outils, ce qui les rend pertinents pour des travaux dépassant une simple réponse textuelle isolée. Gemini couvre davantage de formats déclarés, tandis que GPT se distingue ici surtout par certains résultats d'évaluation. Les fiches ne décrivent ni une spécialisation professionnelle ni les applications disponibles. Vous devez donc relier ces caractéristiques à vos sources et à vos exigences concrètes.

L'indice Epoch atteint 168,81 pour GPT et 166,45 pour Gemini. GPT devance Gemini à FrontierMath, avec 93,7 % contre 86 %, et à ARC2, avec 95 % contre 91,3 %. Gemini passe devant à GPQA, avec 96,4 % contre 95,8 %, et à SimpleQA, avec 76 % contre 75,6 %. Les deux obtiennent 100 % à AIME et 98,5 % à ARC1. GPT facture 10 USD par million de tokens en entrée et 50 USD en sortie, contre 2 et 10 USD pour Gemini. Les contextes atteignent 1 050 000 et 1 048 576 tokens ; les sorties maximales, 128 000 et 943 718 tokens.

OpenAI et Google sont indiqués comme des éditeurs américains. Les poids des deux modèles sont fermés et aucune licence n'est renseignée dans les données. Ces fiches ne donnent pas non plus les règles de conservation, les usages secondaires des contenus ou les lieux de traitement. Il serait donc infondé d'attribuer à l'un un avantage de confidentialité sur cette seule base. La prise en charge de fichiers, d'images ou d'enregistrements vous indique ce que vous pouvez soumettre, sans préciser les garanties applicables ensuite. Pour des données sensibles, les conditions du service envisagé restent à examiner avant de tirer une conclusion sur leur adéquation.

Gemini peut simplifier le choix lorsque votre travail associe texte, audio et vidéo, puisque ces trois types d'entrée sont déclarés. Ses prix unitaires plus faibles comptent également si vous traitez des volumes importants de tokens. GPT peut rester pertinent lorsque les écarts observés à FrontierMath ou ARC2 correspondent à vos critères d'évaluation. Son contexte légèrement plus grand constitue une différence limitée face à des fenêtres presque identiques. La sortie maximale de Gemini est nettement supérieure, mais ne mesure pas la qualité d'un long document. Enfin, l'appel d'outils ne documente pas les intégrations concrètes, et aucune mesure de rapidité n'est fournie pour départager les usages interactifs.

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 GPT-6 Astra / valeur de Gemini 4 Argon).

Gros volume de requêtes

Ici, Gemini 4 Argon part avec un avantage : il l'emporte sur 3 des 3 critères qui comptent dans cette situation, à savoir coût d'une tâche type (1 350 $US par mois / 270 $US par mois), prix en entrée (10 $US / M tokens / 2 $US / M tokens) et prix en sortie (50 $US / M tokens / 10 $US / M tokens).

Tâches difficiles (raisonnement, code)

Aucun des deux ne se détache sur les critères de cette situation (capacités (indice epoch ai) (168,8 / 166,5), benchmarks communs (2 sur 6 / 2 sur 6) et sortie maximale (128 k tokens / 943,7 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 (1,1 M tokens / 1 M tokens) et entrées acceptées (3 / 5)) : 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 GPT-6 Astra si…

• vous privilégiez capacités (indice epoch ai) (168,8)
• vous privilégiez fenêtre de contexte (1,1 M tokens)

GPT-6 Astra est logique si vous privilégiez les résultats publiés à FrontierMath et ARC2, et si vous travaillez avec du texte, des images ou des fichiers. Son indice Epoch est également légèrement supérieur. Ce choix suppose que ces écarts répondent à un besoin réel, car ses tarifs par token sont cinq fois ceux de Gemini et sa sortie maximale est plus courte.

Choisissez Gemini 4 Argon si…

• vous privilégiez prix en entrée (2 $US / M tokens)
• vous privilégiez prix en sortie (10 $US / M tokens)
• vous privilégiez coût d'une tâche type (270 $US par mois)
• vous privilégiez sortie maximale (943,7 k tokens)
• vous privilégiez entrées acceptées (5)

Gemini 4 Argon convient si vous cherchez des tarifs unitaires plus faibles, des entrées audio et vidéo, ou une sortie maximale très longue. Ses résultats dépassent aussi ceux de GPT à GPQA et SimpleQA dans les données fournies. Vous devrez toutefois vérifier vos tâches prioritaires, car il reste derrière à FrontierMath et ARC2 malgré un contexte presque identique.

Points forts et limites de chacun

GPT-6 Astra

• + Parmi les 20 % de modèles les plus performants selon Epoch AI (ECI 168,8).
• + 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 97 % des modèles payants.

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.

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-6.1 Sol, Claude Fable 5.1, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5 et GPT-6 Sol.

Autres duels liés :

• Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol
• Claude Opus 5.5 vs Gemini 4 Argon
• Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra

En conclusion

Gemini combine des tarifs plus faibles, davantage de formats d'entrée et une sortie maximale supérieure. GPT conserve un avantage sur l'indice Epoch, FrontierMath et ARC2. Ces éléments ne désignent pas un gagnant universel : ils décrivent des arbitrages entre coût, formats et résultats mesurés. Choisissez les critères liés à vos tâches, puis évaluez les deux sur vos contenus si les écarts de benchmarks peuvent justifier le surcoût de GPT.