Gut fürDas aktuelle High-End-Gemini von Google für lange Prompts und Arbeit, bei der der veröffentlichte Intelligenzindex mehr zählt als der Tokentarif.
Pro 1M Tokens · Katalogpreis
Eingabe$4.00$2.40/M−40%
Ausgabe$20.00$12.00/M−40%
// Modellvergleich über Hersteller hinwegModellseite ansehen
Gemini 4 ArgonvsGPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terra ist das Modell, das OpenAI Ende Oktober 2026 veröffentlicht hat, und die Preisübersichten danach stellen es neben Gemini 4 Argon. Es ist nicht dasselbe Produkt. Argon ist das High-End-Modell von Google für lange Prompts. Terra ist der neue niedrigere Tarif für visuelle Prüfungen, Formulare und andere Schritte der Computernutzung, die sich wiederholen. Diese Seite nimmt die Preise beider aus dem GPTProto-Textkatalog. Sie kopiert keinen Tokenpreis von OpenRouter und behandelt keinen öffentlichen Index als Sieger.
Die kurze Antwort: starte die Kostenprüfung mit GPT-6.1 Terra. Bei den Live-Preisen auf GPTProto liegt die Eingabe 67% niedriger und die Ausgabe 67% niedriger. Die durchgestrichenen Zahlen sind die Listenpreise der Anbieter aus demselben Katalog. Öffentliche Vergleiche geben Argon weiter den höheren Intelligenzindex bei den Einstellungen, die sie veröffentlichen. Lies eine Benchmark-Zeile nur, wenn beide Werte da sind, und teste dann die Prompts, die du senden wirst.
Modellseite ansehen
Gut fürGPT-6.1 Terra von OpenAI, veröffentlicht im Oktober 2026, für Computernutzung und visuelle Aufgaben mit hohem Volumen zum niedrigeren Katalogpreis.
Pro 1M Tokens · Katalogpreis
Eingabe$1.00$0.80/M−20%
Ausgabe$5.00$4.00/M−20%
// Nebeneinander
Gemini 4 Argon gegen GPT-6.1 TerraAuf einen Blick.
Die GPTProto-Preise sind die Live-Katalogpreise für text-to-text. Latenz, Kontext und Benchmarks erscheinen nur, wenn der OpenRouter-Abruf sie für beide Modelle geliefert hat.
Merkmal
Gemini 4 Argon
GPT-6.1 Terra
Anbieter
Google
OpenAI
Modell-ID
gemini-4-argon
gpt-6.1-terra
Verfügbarkeit
100%
Letzte 7 Tage100%
1 Tag Traffic seit 27. Okt.Eingabe
$2.40$4.00 Listenpreis
$0.80$1.00 Listenpreis
Ausgabe
$12.00$20.00 Listenpreis
$4.00$5.00 Listenpreis
Du sparst
−40%gegenüber dem Listenpreis im Katalog
−20%gegenüber dem Listenpreis im Katalog
Cache-Lesen
$0.12$0.20 Listenpreis
$0.04$0.05 Listenpreis
Wo es sich lohnt
Längere Prompts und Aufgaben, bei denen der höhere veröffentlichte Index den Tarif wert ist
Wiederholte visuelle Schritte und Schritte der Computernutzung, bei denen der Tokentarif die Einschränkung ist
Bester Einstiegstest
Ein langes Dokument oder eine Codebasis, die noch in eine Anfrage passen muss
Ein Schritt mit hohem Volumen, mit Screenshot, Formular oder prüfbarem Ergebnis
Im Katalog seit
Okt. 2026
Okt. 2026
API-Nutzung
curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-4-argon",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'curl https://gptproto.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-6.1-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
}'Preise pro 1M Tokens aus dem GPTProto-Katalog. OpenRouter-Zahlen abgerufen 20. Oktober 2026. Kein SLA von GPTProto.
// Preisvergleich
Googles High-Endgegen den neuen Tarif.
Bei den Live-Textpreisen auf GPTProto ist GPT-6.1 Terra $0.80 pro Million Eingabetokens und $4.00 pro Million Ausgabetokens. Gemini 4 Argon ist $2.40 und $12.00. Die Listenpreise der Anbieter daneben sind $1.00/$5.00 für GPT-6.1 Terra und $4.00/$20.00 für Gemini 4 Argon. GPT-6.1 Terra liegt bei der Eingabe 67% und bei der Ausgabe 67% niedriger, das günstigere Modell kippt also nicht, wenn die Antwort lang ist.
Für eine Anfrage mit 10,000 nicht gecachten Eingabetokens und 1,000 Ausgabetokens ergeben diese GPTProto-Preise etwa $0.012 für GPT-6.1 Terra und $0.036 für Gemini 4 Argon. Die Rechnung ist nur Eingabe plus Ausgabe. Cache-Lesen, Cache-Schreiben, Werkzeugaufrufe und Wiederholungen kommen dazu. Preiskarten der Anbieter können steigen, sobald ein Prompt eine Längenschwelle überschreitet. Diese Seite zeigt den einen text-to-text-Katalogpreis, keine zweite Stufe.
Prüfe die Live-Seiten von Gemini 4 Argon und GPT-6.1 Terra, bevor du eine Produktiv-Route budgetierst. Dieser Vergleich liest denselben Katalog wie diese Seiten. Er kopiert keinen Preis von OpenRouter.
// Sparrechner
Rechne mit deinen eigenen Zahlen.Nicht mit unseren.
Multipliziere die Eingabe- und Ausgabetokens, die du erwartest, mit den Live-Preisen auf GPTProto. Dann lass ein echtes Set laufen. Ein brauchbares Budget enthält Cache, Werkzeuge, Wiederholungen und den Anteil der Anfragen, den jedes Modell richtig abschließt.
Preismodell
Mio. Tokens
Mio. Tokens
Das behältst du im Jahr
$1,080
Monatliche LaufkostenOffiziellGPTProtoErsparnis
Eingabe$200$160$40
Ausgabe$250$200$50
Pro Jahr$5,400$4,320$1,080
Nur Eingabe- und Ausgabetokens, zum Katalogpreis, der für diese Seite geladen ist. Cache, Werkzeuge und Wiederholungen kommen dazu.
// AufladenEin Guthaben.
Ein Guthaben.
Beide Modelle.
Teste Gemini 4 Argon und GPT-6.1 Terra vom selben GPTProto-Guthaben, zu den Preisen auf ihren Modellseiten.
$15
Direktes Guthaben · kein Bonus
Leg los. Ideal, um den Endpunkt zu testen und neue Modelle auszuprobieren.
Am beliebtesten
$100
+4 % Bonusguthaben
Der ideale Tarif für einzelne Entwickler und kleine Projekte, die in der Produktion laufen.
Maximale Ersparnis · +6%
$1,000
+6 % Bonusguthaben
Für Teams mit Workloads in der Produktion. Bonusguthaben gibt es zusätzlich zu den bereits reduzierten Modellpreisen.
Nutzt du 100 Mio. Tokens/Monat mit Gemini 4 Argon? Bei den GPTProto-Preisen sparst du gegenüber den offiziellen Preisen ungefähr {eingespart} pro Jahr an Kosten. — vor Bonusguthaben.
// Urteil
Welches Modell passtzu dem Aufruf, den du am häufigsten machst?
Nimm das Modell, dessen Fehlerbild du schon beschreiben kannst.
Gemini 4 Argongemini-4-argon
Wähle Gemini 4 Argon für den langen Prompt
- Nimm Argon, wenn der Prompt lang ist und du Gemini bei dieser Arbeit schon bewertest, vor allem wenn ein falsches Lesen mehr kostet als der Tokenabstand.
- Nimm einen einzelnen Intelligenzindex nicht als Entscheidung. Öffentliche Vergleiche dieses Paars ändern sich mit der Aufwandseinstellung, und die Tabelle zeigt nur die Konfiguration, die der Abruf für beide Modelle geliefert hat.
- Miss deinen eigenen Prompt. Die Latenzzahl auf dieser Seite ist ein Median der OpenRouter-Anbieter, kein Versprechen für deine Route.
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
Wähle GPT-6.1 Terra, wenn der Aufruf sich wiederholt
- Nimm Terra für visuelle Prüfungen, das Ausfüllen von Formularen und andere Schritte der Computernutzung mit klarer Ziellinie, vor allem wenn der Aufruf sich wiederholt. Der gelistete Eingabetarif liegt 67% unter Gemini 4 Argon, der Ausgabetarif ist um 67% niedriger.
- Ein niedrigerer Tokentarif ist kein niedrigerer Preis pro abgeschlossener Aufgabe, solange du die Wiederholungen nicht zählst. Lass dasselbe Set laufen, das du für Argon nutzt.
- Wähle Terra nicht nur nach der Fenstergröße und lehne es auch nicht nur danach ab. Nutze die Kontextzeile, wenn beide Längen in der Tabelle stehen.
Nach dem Schritt routen, nicht nach der Marke
Schick die wiederholten visuellen Schritte und die der Computernutzung an das Modell mit dem niedrigeren GPTProto-Tarif und lass Argon auf den langen Prompts, die deine Bewertung schon bevorzugt. Notiere, wann der Wechsel das Ergebnis ändert. Beide Modelle liegen auf einem GPTProto-Guthaben, die Teilung ist also nur ein Wechsel des Modellnamens.
// Kontext und Ausgabe
Zeig das Fensternur wenn beide Seiten eines haben.
Die Startnotiz von OpenAI beschreibt Terra als Modell der Millionen-Token-Klasse. Diese Tabelle nutzt nur eine abgerufene Länge und rundet das Fenster eines anderen Modells nicht auf dieses Label. Ein größeres Fenster ist Raum für einen langen Prompt, kein niedrigerer Eingabetarif.
// So entscheidest du
Teile den langen Promptvom wiederholten visuellen Schritt.
Texte vom Oktober 2026 beschreiben Terra als das günstigere Modell für Screenshots, Formulare und Computernutzung und Argon als das Modell, das den veröffentlichten Intelligenzindex bei den gezeigten Einstellungen weiter anführt. Diese Indizes verschieben sich mit der Aufwandseinstellung. Bau zwei Sets aus Arbeit, die du schon laufen lässt: ein visuelles Set oder ein Set zur Computernutzung mit prüfbarem Ergebnis und einen langen Prompt, den du schon an Gemini sendest. Schick dieselben Anweisungen, Werkzeuge und dieselbe Bewertung an beide. Notiere Aufgabenerfolg, Tokens insgesamt, Wiederholungen und die Zeit bis zum letzten Token. Behalte die Kosten pro erfolgreicher Aufgabe neben dem Preis pro Token.
// Loslegen
Teste beide auf einem Guthabenbevor du einen Standard wählst.
Jede Modellseite hat den aktuellen Tarif, ein API-Beispiel und einen Playground. Lass deine eigenen Prompts laufen und behalte die Routing-Regel, die bei Qualität, Latenz und Budget gewinnt. Modellkatalog durchsehen, wenn du einen dritten Kandidaten im selben Test willst.
// Häufige Fragen
Argon gegen GPT-6.1 Terra.Klare Antworten.
01Ist GPT-6.1 Terra auf GPTProto günstiger als Gemini 4 Argon?
Bei den Live-Preisen auf GPTProto, ja. Terra ist $0.80 Eingabe und $4.00 Ausgabe pro Million Tokens, gegenüber $2.40 und $12.00 für Argon. Das sind 67% weniger bei der Eingabe und 67% weniger bei der Ausgabe. Die Listenpreise der Anbieter im Katalog sind $4.00/$20.00 für Gemini 4 Argon und $1.00/$5.00 für GPT-6.1 Terra. Cache und Wiederholungen können die ganze Rechnung ändern.
02Welches Modell ist intelligenter?
Diese Seite spricht das nicht zu. Texte vom Oktober 2026, darunter Artificial Analysis, veröffentlichen einen höheren Intelligenzindex für Argon als für Terra bei den Einstellungen, die sie zeigen, und diese Einstellungen sind nicht dieselbe Aufwandsstufe. Die Intelligenz-Zeile erscheint nur, wenn der OpenRouter-Abruf für beide Modelle einen Wert hat. Nutze ihn für die engere Wahl und teste dann deine eigenen Aufgaben.
03Welches antwortet schneller?
Lies die Zeilen für Latenz und Durchsatz. Das sind Mediane der p50-Werte von OpenRouter-Anbietern, und der Tabellenhinweis nennt das Abrufdatum. Sie sind kein Latenzziel von GPTProto. Ein kurzer Chat achtet auf Latenz. Eine lange Ausgabe achtet auf Durchsatz.
04Haben sie dasselbe Kontextfenster?
Lies die Kontextzeile. Sie erscheint nur, wenn für beide Modelle eine Länge vorliegt. Die abgerufene Länge von Argon ist die ganze Zahl, die der Abruf geliefert hat, kein gerundetes Millionen-Label. Nimm ein größeres Fenster als Raum für eine lange Anfrage und teste die Qualität bei den Längen, die du senden wirst.
05Sind das OpenRouter-Preise?
Nein. Die Dollarbeträge sind die Katalogpreise von GPTProto für die Szene text-to-text, einschließlich des Listenpreises des Anbieters, den der Katalog daneben speichert. OpenRouter ist die Quelle für Latenz, Durchsatz, Kontext, Ausgabelimit und die Werte von Artificial Analysis, jeweils mit Abrufzeit markiert.
06Kann ich beide über GPTProto aufrufen?
Ja. Gemini 4 Argon und GPT-6.1 Terra haben je eine Modellseite mit Preisen, einem API-Beispiel und einem Playground. Der Modellwechsel ist ein Wechsel des Modellnamens auf demselben Guthaben.
// Stimmen anderer
Verlass dich nicht nur auf unser Wort.Nimm ihres.
Echte Beiträge von echten, öffentlichen Accounts – hier ist nichts erfunden.
BL#Routing
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
K
#Cost
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
SN
#Video
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
CF
#Video
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Z
#Creative
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
MO#Integration
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
OB#Resilience
obxsurfer06
Reddit · r/singularity
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
AL
#Models
Alice The Ai Expert
X (Twitter) · @AliceInfoAi
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
EB#DevOps
EntireBig7258
Reddit · r/LLMDevs
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
AL
#Video
Alamin
X (Twitter) · @iam_chonchol
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
F
#Workflow
Fokki
X (Twitter) · @0x_fokki
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
FA#Apps
FormalAd4696
Reddit · r/SillyTavernAI
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
AF#Teams
Any-Farm-1033
Reddit · r/EngineeringManagers
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
// Aus dem Blog
Alle Beiträge ansehen →KI-Modell-Leitfäden.Praktische API-Tutorials.
Vergleiche Modelle, erfahre, wie du die API einrichtest, und entdecke Bild- und Video-Workflows für echte Projekte.
// Loslegen
Deine nächsten 100.000.000 Tokenssollten nicht den vollen Preis kosten.
Erstelle Bilder und Videos online oder integriere Text-, Bild- und Videomodelle mit einem API-Schlüssel in deine App. Entdecke vergünstigte Preise für ausgewählte Modelle.
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