定價+7% 贈送
// 跨供應商模型比較

Gemini 4 ArgonvsGPT-6.1 Terra

作者 GPTProto

GPT-6.1 Terra 是 OpenAI 在 2026 年 10 月底發布的模型，隨後的價格彙整把它和 Gemini 4 Argon 並排。它們不是同一種產品。Argon 是 Google 面向長提示的高階模型。Terra 是新的較低費率，用於會重複的視覺檢查、表單和其他電腦使用步驟。本頁從 GPTProto 文字目錄為兩者標價。它不會從 OpenRouter 複製 token 價格，也不把一個公開指數當成贏家。

簡單來說：成本檢查從 GPT-6.1 Terra 開始。以即時 GPTProto 費率，它的輸入低 67%，輸出低 67%。刪除線數字是同一份目錄的供應商牌價。公開比較在它們公布的設定上，仍給 Argon 較高的智力指數。基準那一列只有兩邊分數都在時才讀，然後測試你將送出的提示。

在 GPTProto 上探索 Gemini 4 Argon在 GPTProto 上探索 GPT-6.1 Terra
// 並排比較

Gemini 4 Argon 與 GPT-6.1 Terra一眼看完。

GPTProto 價格是即時的文字對文字目錄費率。只有 OpenRouter 擷取為兩個模型都帶回時，延遲、上下文和基準才出現。

規格
Gemini 4 Argon
GPT-6.1 Terra
供應商
Google
OpenAI
模型 ID
gemini-4-argon
gpt-6.1-terra
可用性
100%
最近 7 天
100%
自 10月27日 起有 1 天流量
輸入
$2.40$4.00 官方牌價
$0.80$1.00 官方牌價
輸出
$12.00$20.00 官方牌價
$4.00$5.00 官方牌價
你省下
−40%相較目錄牌價
−20%相較目錄牌價
快取讀取
$0.12$0.20 官方牌價
$0.04$0.05 官方牌價
它擅長的地方
較長的提示，以及較高的已公布指數值得那個費率的任務
token 費率是限制的重複視覺和電腦使用步驟
最適合的第一次測試
仍必須放進同一次請求的長文件或程式庫
帶截圖、表單或可核對結果的大量步驟
上架時間
2026年10月
2026年10月
API 用法
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"}]
  }'

價格來自 GPTProto 目錄，每 100 萬 token。OpenRouter 數字抓取於 2026年10月20日。不是 GPTProto SLA。

輸入與輸出價格 · 每 100 萬 token · 每一對都相對自己的官方牌價縮放
官方GPTProto
Gemini 4 ArgonGoogle
輸入$4.00
輸入−40%$2.40
輸出$20.00
輸出−40%$12.00
GPT-6.1 TerraOpenAI
輸入$1.00
輸入−20%$0.80
輸出$5.00
輸出−20%$4.00
// 價格比較

Google 的高階對上新費率。

在即時 GPTProto 文字費率上，GPT-6.1 Terra 是每 100 萬輸入 token $0.80、每 100 萬輸出 token $4.00。Gemini 4 Argon 是 $2.40 和 $12.00。存在旁邊的供應商牌價是 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra，以及 $4.00/$20.00 的 Gemini 4 Argon。GPT-6.1 Terra 的輸入低 67%、輸出低 67%，所以回覆變長時，較便宜的模型不會反轉。

一次有 10,000 個未快取輸入 token 和 1,000 個輸出 token 的請求，這些 GPTProto 費率大約是 $0.012 的 GPT-6.1 Terra，以及 $0.036 的 Gemini 4 Argon。這個示例只含輸入加輸出。快取讀取、快取寫入、工具呼叫和重試另計。提示一過長度門檻，供應商價格卡就可能升檔。本頁顯示的是那一個文字對文字目錄費率，不是第二檔。

為正式路由編預算前，先查看即時的 Gemini 4 Argon 和 GPT-6.1 Terra 頁面。這份比較讀的是那些頁面用的同一份目錄。它不會從 OpenRouter 複製價格。

// 節省計算機

用你自己的數字算。不是我們的。

把你預期的輸入和輸出 token 乘上即時 GPTProto 費率。然後跑一組真實測試。有用的預算要包含快取、工具、重試，以及每個模型正確完成的請求比例。

計價模型
百萬 token
百萬 token
一年你留下
$1,080
每月運行成本官方GPTProto省下
輸入$200$160$40
輸出$250$200$50
每年$5,400$4,320$1,080

只有輸入和輸出 token，用本頁載入的目錄費率。快取、工具和重試另計。

查看儲值檔位
// 儲值

一個餘額。
兩個模型。

用同一個 GPTProto 餘額測試 Gemini 4 Argon 和 GPT-6.1 Terra，費率以它們的模型頁為準。

$15
原額入帳 · 無贈送

用來開始。適合測試端點和試用新模型。

最多人選擇
$100
+4% 贈送額度

適合個人開發，以及準備上線的小型專案。

省最多 · +6%
$1,000
+6% 贈送額度

適合跑正式工作負載的團隊。贈送金會加在已經打折的模型價格上。

Gemini 4 Argon 每月用 1 億 token？以 GPTProto 的價格，一年大約比官方少 $1,920 — 尚未計入贈送金。
// 結論

哪個模型適合你最常打的呼叫？

用你已經能描述其失敗模式的模型。

Gemini 4 Argongemini-4-argon
長提示選 Gemini 4 Argon
  • 提示很長，而且你已經在那項工作上評 Gemini 時，用 Argon，尤其是讀錯的成本高過 token 差距時。
  • 不要把單一智力指數當成決定。這一對的公開比較會隨努力設定改變，而且表格只顯示擷取為兩個模型都帶回的那個配置。
  • 量測你自己的提示。本頁的延遲數字是 OpenRouter 供應商中位數，不是對你這條路由的承諾。
在 GPTProto 上測試 Gemini 4 Argon
GPT-6.1 Terragpt-6.1-terra
呼叫會重複時選 GPT-6.1 Terra
  • 有清楚終點的視覺檢查、填表和其他電腦使用步驟用 Terra，尤其是呼叫會重複時。列出的輸入費率是 67% 低於 Gemini 4 Argon，輸出費率則低 67%。
  • 在你算進重試之前，較低的 token 費率並不是較低的每次完成任務成本。用你給 Argon 的同一組來跑。
  • 不要只憑視窗大小選 Terra，或拒絕它。兩邊長度都在表格上時，用上下文那一列。
在 GPTProto 上測試 GPT-6.1 Terra

按步驟分流，而不是按品牌

把重複的視覺和電腦使用步驟交給 GPTProto 費率較低的模型，並把 Argon 留在你的評分器已經偏好它的長提示上。寫下切換何時改變結果。兩個模型都在同一個 GPTProto 餘額上，所以分流只是改模型名稱。

// 上下文與輸出

顯示視窗只有兩邊都有一個時。

OpenAI 的發布說明把 Terra 描述成百萬 token 級的模型。這張表只用擷取到的長度，也不把另一個模型的視窗四捨五入成那個標籤。較大的視窗是長提示的空間，不是較低的輸入費率。

// 怎麼做決定

把長提示拆開和重複的視覺步驟分開。

2026 年 10 月的文章把 Terra 描述成截圖、表單和電腦使用上較便宜的模型，並把 Argon 描述成在它們展示的設定上仍領先已公布智力指數的模型。那些指數會隨努力設定移動。用你已經在跑的工作組兩組測試：一組有可核對結果的視覺或電腦使用，以及你已經送給 Gemini 的長提示。把相同的指示、工具和評分器送給兩者。記錄任務成功、token 總量、重試，以及到最後一個 token 的時間。把每次成功任務的成本留在每 token 費率旁邊。

// 開始使用

用同一個餘額試用兩者選定預設之前。

每個模型頁都有目前費率、API 示例和 Playground。跑你自己的提示，然後留下在品質、延遲和預算上勝出的分流規則。若想在同一組測試裡放進第三個候選，瀏覽模型目錄。

查看 Gemini 4 Argon 的 API 與價格查看 GPT-6.1 Terra 的 API 與價格
// 常見問題

Argon 與 GPT-6.1 Terra。直接回答。

01在 GPTProto 上，GPT-6.1 Terra 比 Gemini 4 Argon 便宜嗎？+

以即時 GPTProto 費率來說，是。Terra 是每 100 萬 token 輸入 $0.80、輸出 $4.00，Argon 是 $2.40 和 $12.00。也就是輸入少 67%、輸出少 67%。目錄裡的供應商牌價是 $4.00/$20.00 的 Gemini 4 Argon，以及 $1.00/$5.00 的 GPT-6.1 Terra。快取和重試會改變整張帳單。

02哪個模型智力更高？+

本頁不裁定這個。2026 年 10 月的文章，包括 Artificial Analysis，在它們展示的設定上公布 Argon 高於 Terra 的智力指數，而且那些設定不是同一個努力等級。只有 OpenRouter 擷取對兩個模型都有分數時，智力那一列才出現。用它來篩候選，然後測試你自己的任務。

03哪一個回應更快？+

看延遲和吞吐量這兩列。它們是 OpenRouter 供應商 p50 的中位數，抓取日期寫在表格註記裡。它們不是 GPTProto 的延遲目標。短對話在意延遲。長的完成在意吞吐量。

04它們接受相同的上下文視窗嗎？+

看上下文那一列。只有兩個模型都有長度時它才出現。Argon 擷取到的長度是擷取帶回的那個整數，不是四捨五入的百萬標籤。把較大的視窗當成長請求的空間，並在你將送出的長度上測試品質。

05這些是 OpenRouter 的價格嗎？+

不是。這些美元金額是 GPTProto 文字對文字場景的目錄費率，包含目錄存在旁邊的供應商牌價。OpenRouter 是延遲、吞吐量、上下文、輸出上限和 Artificial Analysis 分數的來源，每一項都標了抓取時間。

06我可以透過 GPTProto 呼叫兩者嗎？+

可以。Gemini 4 Argon 和 GPT-6.1 Terra 各自有模型頁，含價格、API 示例和 Playground。切換模型就是在同一個餘額上改模型名稱。

// 使用者怎麼說

不要只聽我們說。聽聽他們的。

這些是真實公開帳號的貼文。這裡沒有編造的內容。

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.

// 來自部落格

AI 模型指南。實用的 API 教學。

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// 開始

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