Gemini 4 Argon vs GPT-6.1 Sol: comparativa 2026

Gemini 4 Argon y GPT-6.1 Sol en pocas palabras

Gemini 4 Argon y GPT-6.1 Sol ofrecen razonamiento, llamadas a herramientas y contextos cercanos al millón de tokens, con las mismas tarifas indicadas. Sus diferencias más claras están en los medios de entrada y la longitud máxima de salida. Gemini también acepta audio y vídeo y permite generar una salida mucho más extensa. GPT presenta un índice Epoch superior y mejores resultados en algunas pruebas. La elección depende de los contenidos que usted necesita procesar y de las capacidades relevantes para su aplicación.

Gemini 4 Argon : Gemini 4 Argon (Google): 2 US$ / 10 US$ por millón de tokens, contexto 1 M, benchmarks, veredicto y alternativas. Verificado el 25 de octubre de 2026.

GPT-6.1 Sol : GPT-6.1 Sol (OpenAI): 2 US$ / 10 US$ por millón de tokens, contexto 1,1 M, benchmarks, veredicto y alternativas. Verificado el 25 de octubre de 2026.

A menudo se comparan entre sí quienes dudan. Esta página alinea sus características punto por punto (11 criterios), sin acuerdos con ninguno de los dos editores.

Tabla comparativa

Criterio por criterio

Para cada criterio: por qué importa, el valor de cada uno y quién tiene ventaja. Un criterio sin datos de ambos lados no se decide.

Capacidades (índice Epoch AI)

El índice de capacidades de Epoch AI agrega muchos benchmarks en una sola cifra: cuanto más alto, mejor resuelve tareas difíciles. Gemini 4 Argon : 166,5. GPT-6.1 Sol : 168,4. Ventaja: GPT-6.1 Sol.

Benchmarks comunes

En los benchmarks que ambos modelos realizaron, contamos las victorias de cada uno. Gemini 4 Argon : 2 de 6. GPT-6.1 Sol : 2 de 6. Empate en este punto.

Precio de entrada

El precio de los tokens enviados al modelo pesa mucho en cuanto se le envían documentos largos o historial de conversación. Gemini 4 Argon : 2 US$ / M tokens. GPT-6.1 Sol : 2 US$ / M tokens. Empate en este punto.

Precio de salida

Los tokens generados suelen costar varias veces más; dominan la factura en redacción y código. Gemini 4 Argon : 10 US$ / M tokens. GPT-6.1 Sol : 10 US$ / M tokens. Empate en este punto.

Coste de una tarea tipo

Para una petición de 2.000 tokens de entrada y 500 de salida, repetida 30.000 veces al mes (1.000 al día). Gemini 4 Argon : 270 US$ al mes. GPT-6.1 Sol : 270 US$ al mes. Empate en este punto.

Ventana de contexto

La ventana de contexto fija la cantidad de texto que el modelo lee de una vez: útil para documentos largos y agentes. Gemini 4 Argon : 1 M tokens. GPT-6.1 Sol : 1,1 M tokens. Ventaja: GPT-6.1 Sol.

Salida máxima

La longitud máxima de una respuesta importa para generar archivos de código o informes largos. Gemini 4 Argon : 943,7 mil tokens. GPT-6.1 Sol : 128 mil tokens. Ventaja: Gemini 4 Argon.

Entradas aceptadas

Texto, imágenes, archivos, audio: cuantos más formatos acepta, más casos cubre sin herramientas adicionales. Gemini 4 Argon : 5. GPT-6.1 Sol : 3. Ventaja: Gemini 4 Argon.

Llamada a herramientas

Imprescindible para un agente: el modelo puede llamar a funciones, API o servidores MCP. Gemini 4 Argon : sí. GPT-6.1 Sol : sí. Empate en este punto.

Pesos abiertos

Unos pesos descargables permiten ejecutar el modelo en su equipo, sin enviar sus datos a un proveedor. Gemini 4 Argon : no. GPT-6.1 Sol : no. Empate en este punto.

Fecha de lanzamiento

Un modelo más reciente suele integrar datos más frescos y mejores técnicas de entrenamiento. Gemini 4 Argon : 13 de octubre de 2026. GPT-6.1 Sol : 29 de septiembre de 2026. Ventaja: Gemini 4 Argon.

En gráficos

Nuestro análisis

Google publicó Gemini 4 Argon el 13 de octubre de 2026. Sus entradas incluyen texto, imágenes, archivos, audio y vídeo. GPT-6.1 Sol, publicado por OpenAI el 29 de septiembre, admite texto, imágenes y archivos según la ficha recibida. Gemini cubre, por tanto, una variedad mayor de medios de entrada. Ambos incorporan razonamiento y llamadas a herramientas, por lo que pueden considerarse para aplicaciones que unan análisis y acciones. Los datos no describen las condiciones de tratamiento de cada medio ni sus formatos de salida. Admitir audio o vídeo no permite afirmar que Gemini pueda generar esos mismos tipos de contenido.

Ambos cuestan 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida. Gemini alcanza 96,4 % en GPQA y 76 % en SimpleQA, frente a 95,4 % y 73,9 % de GPT. Este último obtiene mejores cifras en FrontierMath, con 93,7 % frente a 86 %, y en ARC2, con 94,2 % frente a 91,3 %. Empatan en AIME, con 100 %, y ARC1, con 98,5 %. El índice Epoch es de 168,37 para GPT y 166,45 para Gemini. La comparación cambia según la evaluación que usted considere relevante para su trabajo.

Los dos editores figuran como empresas estadounidenses y ambos modelos tienen pesos cerrados. Las fichas no especifican licencias, de modo que no permiten detallar derechos particulares de uso o despliegue. Tampoco incluyen políticas de conservación, posibles usos del contenido para entrenamiento o lugares de procesamiento. Son cuestiones que usted deberá revisar si trabaja con información confidencial. En Gemini, esa revisión también puede afectar a grabaciones y vídeos que contengan datos sensibles. Su mayor variedad de entradas amplía los contenidos que puede plantearse procesar, pero no aporta por sí misma una garantía adicional sobre la privacidad de esos contenidos.

Los contextos son casi iguales: 1 048 576 tokens para Gemini y 1 050 000 para GPT. La diferencia aumenta en la salida máxima, con 943 718 tokens frente a 128 000. Si su aplicación exige generaciones muy extensas, ese límite declarado puede influir de forma importante en la decisión. Sin embargo, no garantiza coherencia durante toda la respuesta ni un tiempo de ejecución adecuado. Con tarifas de salida iguales, generar más tokens también supone pagar por un volumen mayor. Las fichas no aportan latencia, velocidad de procesamiento o fiabilidad operativa para concretar esos compromisos en su uso diario.

Según su situación

La elección correcta depende del uso. Para algunas situaciones habituales, estos son los criterios que pesan y quién gana (valor de Gemini 4 Argon / valor de GPT-6.1 Sol).

Gran volumen de peticiones

Ninguno destaca en los criterios de esta situación (coste de una tarea tipo (270 US$ al mes / 270 US$ al mes), precio de entrada (2 US$ / M tokens / 2 US$ / M tokens) y precio de salida (10 US$ / M tokens / 10 US$ / M tokens)): decida con una prueba.

Tareas difíciles (razonamiento, código)

Ninguno destaca en los criterios de esta situación (capacidades (índice epoch ai) (166,5 / 168,4), benchmarks comunes (2 de 6 / 2 de 6) y salida máxima (943,7 mil tokens / 128 mil tokens)): decida con una prueba.

Agentes y documentos largos

Ninguno destaca en los criterios de esta situación (llamada a herramientas (sí / sí), ventana de contexto (1 M tokens / 1,1 M tokens) y entradas aceptadas (5 / 3)): decida con una prueba.

Máxima privacidad

Ninguno destaca en los criterios de esta situación (pesos abiertos (no / no)): decida con una prueba.

¿Cuál elegir?

Elija Gemini 4 Argon si…

• prioriza salida máxima (943,7 mil tokens)
• prioriza entradas aceptadas (5)
• prioriza fecha de lanzamiento (13 de octubre de 2026)

Gemini 4 Argon resulta lógico si usted necesita entradas de audio o vídeo, ausentes de la lista aportada para GPT. También merece evaluación si requiere salidas superiores a 128 000 tokens. Sus resultados en GPQA y SimpleQA son otros argumentos a considerar, siempre contrastándolos con sus tareas y revisando las condiciones de tratamiento de la información que vaya a enviar.

Elija GPT-6.1 Sol si…

• prioriza capacidades (índice epoch ai) (168,4)
• prioriza ventana de contexto (1,1 M tokens)

GPT-6.1 Sol encaja si usted trabaja con texto, imágenes y archivos y concede especial importancia a FrontierMath o ARC2. Su índice Epoch también es superior. Cuando las salidas necesarias caben en 128 000 tokens, la mayor capacidad de generación de Gemini puede pesar menos. Las tarifas iguales permiten concentrar la comparación en los resultados observados con su propio trabajo.

Puntos fuertes y límites de cada uno

Gemini 4 Argon

• + Entre el 20 % de modelos con mejor rendimiento según Epoch AI (ECI 166,5).
• + Contexto muy amplio (1 M tokens): documentos largos o todo un código caben en una petición.
• + Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.
• − Caro: más costoso que el 84 % de los modelos de pago.

GPT-6.1 Sol

• + Entre el 20 % de modelos con mejor rendimiento según Epoch AI (ECI 168,4).
• + Contexto muy amplio (1,1 M tokens): documentos largos o todo un código caben en una petición.
• + Listo para agentes: llamada a herramientas y salidas JSON estructuradas.
• − Caro: más costoso que el 84 % de los modelos de pago.

La mejor prueba sigue siendo la suya: tome tres tareas reales de su día a día y déselas a ambos durante una semana. La calculadora de precios calcula la diferencia con su propio volumen.

¿Y los demás?

Si ninguno le convence, mire Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5 y GPT-6 Sol.

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Conclusión

Gemini destaca en esta comparación por sus entradas de audio y vídeo y por una salida máxima mucho mayor. GPT obtiene mejores resultados en algunas pruebas y presenta un índice Epoch superior. Los precios coinciden y los contextos son muy próximos. Parta de los medios que necesita procesar y de la extensión requerida, y después pruebe sus tareas. Los datos no establecen un ganador para todos los escenarios.