料金プラン+7% ボーナス
// ベンダーをまたぐモデル比較

Gemini 4 ArgonvsGPT-6.1 Terra

GPTProto

GPT-6.1 Terra は、OpenAI が 2026年10月末に公開したモデルで、その後の価格まとめはそれを Gemini 4 Argon と並べました。同じ製品ではありません。Argon は、長いプロンプト向けの Google のハイエンドモデルです。Terra は、繰り返す視覚チェック、フォーム、その他のコンピュータ使用のステップ向けの、新しい、より低い料金です。このページは両方の料金を GPTProto テキストカタログから出します。OpenRouter からトークン価格をコピーせず、公開指数の一つを勝者と扱いません。

短い答え：コストの確認は GPT-6.1 Terra から始めてください。ライブの GPTProto 料金では、入力が 67% 低く、出力が 67% 低いです。取り消し線の数字は、同じカタログのプロバイダ定価です。公開比較は、公表している設定でなお Argon により高い知能指数を与えています。ベンチマークの行は両方のスコアがあるときだけ読み、その後、送るプロンプトをテストしてください。

GPTProto で Gemini 4 Argon を見るGPTProto で GPT-6.1 Terra を見る
GPT-6.1 Terra↗OpenAI · gpt-6.1-terra

向いている用途2026年10月に公開された OpenAI の GPT-6.1 Terra。より低いカタログ料金での、大量のコンピュータ使用と視覚タスク向けです。

100 万トークンあたり · カタログ料金

入力$1.00$0.80/M−20%
出力$5.00$4.00/M−20%
モデルページを見る
// 並べて比較

Gemini 4 Argon と GPT-6.1 Terraひと目で。

GPTProto の価格は、ライブのテキストからテキストへのカタログ料金です。レイテンシ、コンテキスト、ベンチマークは、OpenRouter の取得が両方のモデルについて返したときだけ現れます。

項目
Gemini 4 Argon
GPT-6.1 Terra
プロバイダ
Google
OpenAI
モデル ID
gemini-4-argon
gpt-6.1-terra
可用性
100%
直近 7 日
100%
10月27日 から 1 日分のトラフィック
入力
$2.40$4.00 公式定価
$0.80$1.00 公式定価
出力
$12.00$20.00 公式定価
$4.00$5.00 公式定価
節約
−40%カタログ定価との差
−20%カタログ定価との差
キャッシュ読み取り
$0.12$0.20 公式定価
$0.04$0.05 公式定価
力を発揮するところ
より長いプロンプトと、より高い公開済み指数がその料金に見合うタスク
トークン料金が制約になる、繰り返す視覚とコンピュータ使用のステップ
最初に試すべきテスト
一つのリクエストにまだ収めなければならない長い文書またはコードベース
スクリーンショット、フォーム、または確認できる結果がある大量のステップ
カタログ掲載
2026年10月
2026年10月
API の使い方
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"}]
  }'

GPTProto カタログの、100 万トークンあたりの価格です。OpenRouter の数値の取得は 2026年10月20日 です。GPTProto の SLA ではありません。

入力と出力の価格 · 100万トークンあたり · 各ペアはそれぞれの公式定価に合わせて縮尺
公式GPTProto
Gemini 4 ArgonGoogle
入力$4.00
入力−40%$2.40
出力$20.00
出力−40%$12.00
GPT-6.1 TerraOpenAI
入力$1.00
入力−20%$0.80
出力$5.00
出力−20%$4.00
// 価格比較

Google のハイエンド新しい料金に対して。

ライブの GPTProto テキスト料金では、GPT-6.1 Terra は入力 100 万トークンあたり $0.80、出力 100 万トークンあたり $4.00 です。Gemini 4 Argon は $2.40 と $12.00 です。横に保存されているプロバイダ定価は、$1.00/$5.00 が GPT-6.1 Terra、$4.00/$20.00 が Gemini 4 Argon です。GPT-6.1 Terra は入力が 67%、出力が 67% 低いため、返信が長くなっても安い方のモデルは逆転しません。

未キャッシュの入力トークン 10,000 と出力トークン 1,000 のリクエストでは、これらの GPTProto 料金は約 $0.012 が GPT-6.1 Terra、$0.036 が Gemini 4 Argon になります。この例は入力と出力だけです。キャッシュ読み取り、キャッシュ書き込み、ツール呼び出し、再試行は別料金です。プロンプトが長さのしきい値を超えると、ベンダーの価格カードは上がることがあります。このページが示すのは、一つのテキストからテキストへのカタログ料金であり、第二の料金帯ではありません。

本番ルートの予算を組む前に、ライブの Gemini 4 Argon と GPT-6.1 Terra のページを確認してください。この比較は、それらのページが使うのと同じカタログを読みます。OpenRouter から価格をコピーしていません。

// 節約計算機

自分の数字で計算してください。私たちの数字ではありません。

見込む入力トークンと出力トークンに、ライブの GPTProto 料金を掛けてください。その後、実際のセットを実行してください。役に立つ予算には、キャッシュ、ツール、再試行、そして各モデルが正しく終えるリクエストの割合が含まれます。

料金モデル
百万トークン
百万トークン
年間で残る額
$1,080
月間ランニングコスト公式GPTProto節約
入力$200$160$40
出力$250$200$50
年間$5,400$4,320$1,080

このページに読み込まれたカタログ料金での、入力トークンと出力トークンだけです。キャッシュ、ツール、再試行は別です。

チャージ枠を見る
// チャージ

一つの残高。
両方のモデル。

同じ GPTProto 残高から Gemini 4 Argon と GPT-6.1 Terra を、それぞれのモデルページの料金でテストしてください。

$15
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まずはここから。エンドポイントの確認や、新しいモデルの試用に向いています。

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本番のワークロードを回すチーム向けです。割引済みのモデル料金に、ボーナスクレジットが上乗せされます。

Gemini 4 Argon で月 1 億トークンを使うと、GPTProto の料金では公式より年間およそ $1,920 安くなります（ボーナスクレジット適用前）
// 結論

どのモデルが合うかいちばん多く出す呼び出しは？

失敗の仕方をすでに説明できるモデルを使ってください。

Gemini 4 Argongemini-4-argon
長いプロンプトには Gemini 4 Argon を選ぶ
  • プロンプトが長く、その作業ですでに Gemini を採点しているときは Argon を使ってください。特に、読み誤りのコストがトークン差より大きいときです。
  • 知能指数一つを決定として扱わないでください。この一組の公開比較は努力設定とともに変わり、表が示すのは、取得が両方のモデルについて返した構成だけです。
  • 自分のプロンプトを測ってください。このページのレイテンシ数値は OpenRouter プロバイダの中央値であり、あなたのルートについての約束ではありません。
GPTProto で Gemini 4 Argon を試す
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
呼び出しが繰り返されるときは GPT-6.1 Terra を選ぶ
  • 終わりがはっきりした視覚チェック、フォーム入力、その他のコンピュータ使用のステップ、特に呼び出しが繰り返されるときは Terra を使ってください。表示されている入力料金は Gemini 4 Argon より 67% 低く、出力料金は 67% 低くなっています。
  • 再試行を数えるまでは、低いトークン料金が完了したタスクあたりの低いコストにはなりません。Argon に使うのと同じセットを実行してください。
  • ウィンドウサイズだけで Terra を選んだり、退けたりしないでください。両方の長さが表にあるときは、コンテキストの行を使ってください。
GPTProto で GPT-6.1 Terra を試す

ブランドではなく、ステップで振り分ける

繰り返す視覚とコンピュータ使用のステップは、GPTProto 料金が低い方のモデルに送り、採点器がすでに好む長いプロンプトには Argon を残してください。切り替えが結果を変えるときを書き留めてください。両方のモデルは一つの GPTProto 残高にあるので、分け方はモデル名の変更です。

// コンテキストと出力

ウィンドウを出す両方にあるときだけ。

OpenAI の公開ノートは、Terra を 100 万トークン級のモデルと説明しています。この表が使うのは取得した長さだけで、別のモデルのウィンドウをそのラベルに丸めたりしません。大きいウィンドウは長いプロンプトの余裕であり、より低い入力料金ではありません。

// 決め方

長いプロンプトを分ける繰り返す視覚のステップから。

2026年10月の記事は、Terra をスクリーンショット、フォーム、コンピュータ使用でより安いモデルと説明し、Argon を、示す設定で公開済みの知能指数をなおリードするモデルと説明しています。それらの指数は努力設定とともに動きます。すでに動かしている作業から二つのセットを組んでください。確認できる結果がある視覚またはコンピュータ使用のセットと、すでに Gemini に送っている長いプロンプトです。同じ指示、ツール、採点器を両方に送ってください。タスクの成功、トークン合計、再試行、最後のトークンまでの時間を記録してください。成功したタスクあたりのコストを、トークンあたりの料金の横に残してください。

// はじめる

一つの残高で両方を試すデフォルトを選ぶ前に。

各モデルページには、現在の料金、API の例、Playground があります。自分のプロンプトを実行し、品質、レイテンシ、予算で勝つ振り分けルールを残してください。同じテストに三つ目の候補が必要なら、モデルカタログを見る を開いてください。

Gemini 4 Argon の API と料金を見るGPT-6.1 Terra の API と料金を見る
// よくある質問

Argon と GPT-6.1 Terra。まっすぐな答え。

01GPTProto では、GPT-6.1 Terra は Gemini 4 Argon より安いですか？+

ライブの GPTProto 料金では、はい、そうです。Terra は 100 万トークンあたり入力 $0.80、出力 $4.00 で、Argon は $2.40 と $12.00 です。入力は 67%、出力は 67% 少なくなります。カタログのプロバイダ定価は、Gemini 4 Argon が $4.00/$20.00、GPT-6.1 Terra が $1.00/$5.00 です。キャッシュと再試行で、請求全体は変わり得ます。

02どちらのモデルの知能が上ですか？+

このページはそれには判定を下しません。2026年10月の記事は、Artificial Analysis を含め、示す設定で Argon の知能指数を Terra より高く公開しており、それらの設定は同じ努力レベルではありません。知能の行は、OpenRouter の取得が両方のモデルのスコアを持つときだけ現れます。候補を絞るために使い、その後で自分のタスクをテストしてください。

03どちらが速く応答しますか？+

レイテンシとスループットの行を読んでください。これらは OpenRouter プロバイダの p50 の中央値で、取得日は表の注記にあります。GPTProto のレイテンシ目標ではありません。短いチャットはレイテンシを重視します。長い補完はスループットを重視します。

04コンテキストウィンドウは同じですか？+

コンテキストの行を読んでください。長さが両方のモデルにあるときだけ現れます。Argon の取得した長さは、取得が返した整数であり、丸めた 100 万のラベルではありません。大きいウィンドウは長いリクエストの余裕として扱い、送る長さで品質をテストしてください。

05これらは OpenRouter の価格ですか？+

いいえ、違います。金額は、テキストからテキストへのシーン向け GPTProto カタログ料金で、カタログが横に保存しているプロバイダ定価も含みます。OpenRouter はレイテンシ、スループット、コンテキスト、出力上限、Artificial Analysis のスコアの出典で、それぞれ取得時刻が付いています。

06両方を GPTProto 経由で呼び出せますか？+

はい、呼び出せます。Gemini 4 Argon と GPT-6.1 Terra は、それぞれ料金、API の例、Playground のあるモデルページを持っています。モデルの切り替えは、同じ残高でのモデル名の変更です。

// 利用者の声

私たちの言葉だけではない。利用者の声。

実在する公開アカウントの投稿です。ここにあるものは作られていません。

BL
Blogstra
Reddit · r/Bloggers
#Routing

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.

KK
K
X (Twitter) · @ChillaiKalan__
#Cost

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.

SNSanskriti Naruka
Sanskriti Naruka
X (Twitter) · @snskritinaruka
#Video

I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"

CFCaden Flux
Caden Flux
X (Twitter) · @Caden_Flux
#Video

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.

ZZara
Zara
X (Twitter) · @ZaraIrahh
#Creative

Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.

MO
Many-Operation2625
Reddit · r/LLMDevs
#Integration

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.

// ブログから

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ブラウザで画像や動画を作るか、一つの API キーでテキスト、画像、動画のモデルをアプリに組み込めます。対象モデルの割引も確認できます。

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