Phù hợp nhất vớiGemini cao cấp hiện tại của Google cho prompt dài và công việc mà chỉ số trí tuệ đã công bố quan trọng hơn mức giá token.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Đầu vào$4.00$2.40/M−40%
Đầu ra$20.00$12.00/M−40%
// So sánh mô hình giữa các nhà cung cấpXem trang mô hình
Gemini 4 ArgonvsGPT-6.1 Terra
GPT-6.1 Terra là mô hình OpenAI phát hành cuối tháng 10 năm 2026, và các bài tổng hợp giá sau đó đặt nó cạnh Gemini 4 Argon. Chúng không phải cùng một sản phẩm. Argon là mô hình cao cấp của Google cho prompt dài. Terra là mức giá mới thấp hơn cho kiểm tra hình ảnh, biểu mẫu, và các bước sử dụng máy tính khác lặp lại. Trang này định giá cả hai từ danh mục văn bản GPTProto. Giá token không được sao chép từ OpenRouter, và trang không lấy một chỉ số công khai làm bên thắng.
Câu trả lời ngắn: bắt đầu kiểm tra chi phí với GPT-6.1 Terra. Theo mức giá GPTProto hiện hành, đầu vào thấp hơn 67% và đầu ra thấp hơn 67%. Các số bị gạch ngang là mức niêm yết của nhà cung cấp từ cùng danh mục. Các so sánh công khai vẫn cho Argon chỉ số trí tuệ cao hơn ở thiết lập họ công bố. Chỉ đọc hàng điểm chuẩn khi cả hai điểm đều có, rồi thử các prompt bạn sẽ gửi.
Xem trang mô hình
Phù hợp nhất vớiGPT-6.1 Terra của OpenAI, phát hành tháng 10 năm 2026, cho sử dụng máy tính và tác vụ hình ảnh khối lượng lớn ở mức giá danh mục thấp hơn.
Mỗi 1 triệu token · mức giá danh mục
Đầu vào$1.00$0.80/M−20%
Đầu ra$5.00$4.00/M−20%
// Cạnh nhau
Gemini 4 Argon so với GPT-6.1 TerraTrong nháy mắt.
Giá GPTProto là mức giá danh mục văn bản sang văn bản hiện hành. Độ trễ, ngữ cảnh và điểm chuẩn chỉ xuất hiện khi lần thu thập OpenRouter trả về cho cả hai mô hình.
Thông số
Gemini 4 Argon
GPT-6.1 Terra
Nhà cung cấp
Google
OpenAI
ID mô hình
gemini-4-argon
gpt-6.1-terra
Khả dụng
100%
7 ngày gần nhất100%
1 ngày có lưu lượng từ 27 thg 10Đầu vào
$2.40$4.00 Giá niêm yết
$0.80$1.00 Giá niêm yết
Đầu ra
$12.00$20.00 Giá niêm yết
$4.00$5.00 Giá niêm yết
Bạn tiết kiệm
−40%so với mức niêm yết trong danh mục
−20%so với mức niêm yết trong danh mục
Đọc bộ nhớ đệm
$0.12$0.20 Giá niêm yết
$0.04$0.05 Giá niêm yết
Nơi nó xứng đáng
Prompt dài hơn và các tác vụ mà chỉ số đã công bố cao hơn xứng với mức giá
Các bước hình ảnh và sử dụng máy tính lặp lại, khi mức giá token là ràng buộc
Bài thử đầu nên làm
Một tài liệu hoặc cơ sở mã dài vẫn phải vừa trong một yêu cầu
Một bước khối lượng lớn với ảnh chụp màn hình, biểu mẫu, hoặc kết quả kiểm tra được
Trong danh mục từ
thg 10 2026
thg 10 2026
Cách dùng API
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"}]
}'Giá cho mỗi 1 triệu token từ danh mục GPTProto. Số liệu OpenRouter lấy 20 tháng 10, 2026. Không phải SLA của GPTProto.
// So sánh giá
Phân khúc cao cấp của Googleso với mức giá mới.
Theo mức giá văn bản GPTProto hiện hành, GPT-6.1 Terra là $0.80 cho mỗi triệu token đầu vào và $4.00 cho mỗi triệu token đầu ra. Gemini 4 Argon là $2.40 và $12.00. Mức niêm yết của nhà cung cấp được lưu cạnh đó là $1.00/$5.00 cho GPT-6.1 Terra và $4.00/$20.00 cho Gemini 4 Argon. GPT-6.1 Terra thấp hơn 67% ở đầu vào và 67% ở đầu ra, nên mô hình rẻ hơn không đổi chỗ khi câu trả lời dài.
Với yêu cầu gồm 10.000 token đầu vào chưa vào bộ nhớ đệm và 1.000 token đầu ra, các mức giá GPTProto đó vào khoảng $0.012 cho GPT-6.1 Terra và $0.036 cho Gemini 4 Argon. Minh họa này chỉ gồm đầu vào cộng đầu ra. Lượt đọc bộ nhớ đệm, lượt ghi bộ nhớ đệm, lệnh gọi công cụ và lần thử lại tính thêm. Thẻ giá của nhà cung cấp có thể tăng khi prompt vượt ngưỡng độ dài. Trang này hiển thị một mức giá danh mục văn bản sang văn bản, không phải mức thứ hai.
Hãy kiểm tra các trang hiện hành Gemini 4 Argon và GPT-6.1 Terra trước khi lập ngân sách cho tuyến sản xuất. Bản so sánh này đọc cùng danh mục mà các trang đó dùng. Giá không được sao chép từ OpenRouter.
// Công cụ tính tiết kiệm
Hãy tự tính số của bạn.Không phải số của chúng tôi.
Nhân số token đầu vào và đầu ra bạn dự kiến với mức giá GPTProto hiện hành. Sau đó chạy một bộ thử thật. Ngân sách hữu ích gồm bộ nhớ đệm, công cụ, lần thử lại, và tỷ lệ yêu cầu mà mỗi mô hình hoàn thành đúng.
Mô hình tính giá
triệu token
triệu token
Bạn giữ lại mỗi năm
$1,080
Mức chi mỗi thángChính thứcGPTProtoTiết kiệm
Đầu vào$200$160$40
Đầu ra$250$200$50
Mỗi năm$5,400$4,320$1,080
Chỉ token đầu vào và đầu ra, theo mức giá danh mục đã tải cho trang này. Bộ nhớ đệm, công cụ và lần thử lại tính thêm.
// Nạp thêmMột số dư.
Một số dư.
Cả hai mô hình.
Thử Gemini 4 Argon và GPT-6.1 Terra từ cùng một số dư GPTProto, theo mức giá trên trang mô hình của chúng.
$15
Số dư thực · không thưởng
Bắt đầu sử dụng. Tuyệt vời để thử nghiệm endpoint và trải nghiệm các model mới.
Phổ biến nhất
$100
+4% bonus credits
Lựa chọn lý tưởng cho nhà phát triển cá nhân và các dự án nhỏ đang triển khai lên môi trường production.
Tiết kiệm tối đa · +6%
$1,000
+6% bonus credits
Dành cho các nhóm vận hành khối lượng công việc production. Tín dụng thưởng được cộng dồn cùng mức giá model đã chiết khấu.
Đang chạy 100M token/tháng với Gemini 4 Argon? Với mức giá của GPTProto, bạn tiết kiệm được khoảng $1,920 mỗi năm so với giá chính thức — trước khi tính tín dụng thưởng.
// Kết luận
Mô hình nào phù hợpvới lệnh gọi bạn dùng nhiều nhất?
Hãy dùng mô hình mà bạn đã mô tả được kiểu lỗi của nó.
Gemini 4 Argongemini-4-argon
Chọn Gemini 4 Argon cho prompt dài
- Dùng Argon khi prompt dài và bạn đã chấm Gemini trên việc đó, nhất là khi một lần đọc sai tốn kém hơn phần chênh token.
- Đừng lấy một chỉ số trí tuệ làm quyết định. Các so sánh công khai về cặp này đổi theo mức nỗ lực, và bảng chỉ hiển thị cấu hình mà lần thu thập trả về cho cả hai mô hình.
- Hãy đo prompt của chính bạn. Số liệu độ trễ trên trang này là trung vị của nhà cung cấp OpenRouter, không phải lời hứa về tuyến của bạn.
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
Chọn GPT-6.1 Terra khi lệnh gọi lặp lại
- Dùng Terra cho kiểm tra hình ảnh, điền biểu mẫu, và các bước sử dụng máy tính khác có đích rõ, nhất là khi lệnh gọi lặp lại. Mức giá đầu vào niêm yết thấp hơn 67% so với Gemini 4 Argon, và mức giá đầu ra thấp hơn 67%.
- Mức giá token thấp hơn chưa phải chi phí thấp hơn cho mỗi tác vụ hoàn thành cho đến khi bạn tính các lần thử lại. Hãy chạy cùng bộ thử mà bạn dùng cho Argon.
- Đừng chọn Terra, hoặc loại nó, chỉ vì kích thước cửa sổ. Hãy dùng hàng ngữ cảnh khi cả hai độ dài đều có trên bảng.
Định tuyến theo bước, không theo thương hiệu
Gửi các bước hình ảnh và sử dụng máy tính lặp lại cho mô hình có mức giá GPTProto thấp hơn, và giữ Argon ở các prompt dài mà bộ chấm của bạn đã ưu tiên. Ghi lại khi việc chuyển đổi kết quả. Cả hai mô hình nằm trên một số dư GPTProto, nên việc chia chỉ là đổi tên mô hình.
// Ngữ cảnh và đầu ra
Hiện cửa sổchỉ khi cả hai phía đều có.
Ghi chú ra mắt của OpenAI mô tả Terra là mô hình lớp triệu token. Bảng này chỉ dùng độ dài đã thu thập, và không làm tròn cửa sổ của mô hình khác thành nhãn đó. Cửa sổ lớn hơn là chỗ cho prompt dài, không phải mức giá đầu vào thấp hơn.
// Cách quyết định
Tách prompt dàikhỏi bước hình ảnh lặp lại.
Các bài viết tháng 10 năm 2026 mô tả Terra là mô hình rẻ hơn cho ảnh chụp màn hình, biểu mẫu và sử dụng máy tính, và Argon là mô hình vẫn dẫn chỉ số trí tuệ đã công bố ở thiết lập họ cho xem. Các chỉ số đó dịch theo mức nỗ lực. Lập hai bộ thử từ công việc bạn đã chạy: một bộ hình ảnh hoặc sử dụng máy tính với kết quả kiểm tra được, và một prompt dài bạn đã gửi cho Gemini. Gửi cùng hướng dẫn, công cụ và bộ chấm cho cả hai. Ghi mức thành công của tác vụ, tổng token, số lần thử lại và thời gian tới token cuối. Giữ chi phí mỗi tác vụ thành công cạnh mức giá mỗi token.
// Bắt đầu
Thử cả hai trên một số dưtrước khi bạn chọn mặc định.
Mỗi trang mô hình có mức giá hiện tại, một ví dụ API và Playground. Chạy prompt của bạn, rồi giữ quy tắc định tuyến thắng về chất lượng, độ trễ và ngân sách. Duyệt danh mục mô hình nếu bạn muốn ứng viên thứ ba trong cùng bài thử.
// Câu hỏi thường gặp
Argon so với GPT-6.1 Terra.Câu trả lời thẳng.
01GPT-6.1 Terra có rẻ hơn Gemini 4 Argon trên GPTProto không?
Theo mức giá GPTProto hiện hành, có. Terra là $0.80 đầu vào và $4.00 đầu ra cho mỗi triệu token, so với $2.40 và $12.00 của Argon. Tức là thấp hơn 67% ở đầu vào và 67% ở đầu ra. Mức niêm yết của nhà cung cấp trong danh mục là $4.00/$20.00 cho Gemini 4 Argon và $1.00/$5.00 cho GPT-6.1 Terra. Bộ nhớ đệm và lần thử lại có thể đổi tổng hóa đơn.
02Mô hình nào thông minh hơn?
Trang này không trao kết luận đó. Các bài viết tháng 10 năm 2026, gồm Artificial Analysis, công bố chỉ số trí tuệ cao hơn cho Argon so với Terra ở thiết lập họ cho xem, và các thiết lập đó không cùng mức nỗ lực. Hàng trí tuệ chỉ xuất hiện khi lần thu thập OpenRouter có điểm cho cả hai mô hình. Dùng để lập danh sách rút gọn, rồi thử tác vụ của chính bạn.
03Bên nào phản hồi nhanh hơn?
Hãy đọc các hàng độ trễ và thông lượng, là trung vị p50 của nhà cung cấp OpenRouter và ghi ngày lấy dữ liệu trong chú thích bảng. Chúng không phải mục tiêu độ trễ của GPTProto. Cuộc trò chuyện ngắn quan tâm độ trễ. Lần hoàn thành dài quan tâm thông lượng.
04Chúng có nhận cùng cửa sổ ngữ cảnh không?
Hãy đọc hàng ngữ cảnh. Hàng đó chỉ xuất hiện khi có độ dài cho cả hai mô hình. Độ dài đã thu thập của Argon là số nguyên mà lần thu thập trả về, không phải nhãn triệu đã làm tròn. Hãy xem cửa sổ lớn hơn là chỗ cho yêu cầu dài, và thử chất lượng ở các độ dài bạn sẽ gửi.
05Đây có phải giá OpenRouter không?
Không. Các khoản đô la là mức giá danh mục của GPTProto cho cảnh văn bản sang văn bản, gồm mức niêm yết của nhà cung cấp mà danh mục lưu cạnh đó. OpenRouter là nguồn cho độ trễ, thông lượng, ngữ cảnh, giới hạn đầu ra và điểm Artificial Analysis, mỗi mục gắn thời điểm lấy dữ liệu.
06Tôi có thể gọi cả hai qua GPTProto không?
Có. Gemini 4 Argon và GPT-6.1 Terra đều có trang mô hình với giá, ví dụ API và Playground. Chuyển mô hình là đổi tên mô hình trên cùng một số dư.
// Được cộng đồng tin dùng
Xem cách những người khác sử dụng GPTProto.
Nhà sáng tạo và nhà phát triển chia sẻ các mô hình và quy trình làm việc mà họ đã xây dựng.
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."
// Từ blog
Xem tất cả bài viết →Hướng dẫn về mô hình AI.Hướng dẫn API thực tế.
So sánh mô hình, tìm hiểu cách thiết lập API và khám phá quy trình làm việc với hình ảnh, video cho các dự án thực tế.
// Bắt đầu
100.000.000 token tiếp theo của bạnkhông nên có giá đầy đủ.
Tạo hình ảnh và video trực tuyến hoặc tích hợp các mô hình văn bản, hình ảnh và video vào ứng dụng của bạn bằng một khóa API. Khám phá mức giá ưu đãi cho một số mô hình được chọn.
- ✓Tương thích với OpenAI
- ✓Hơn 200 mô hình
- ✓Thấp hơn 10–30% so với giá chính thức
- ✓Thời gian hoạt động cao, tự động chuyển đổi dự phòng
✓Sao chép vào bộ nhớ tạm