TL;DR : Gemini 4 Argon est un premier candidat pour l’automatisation sensible aux coûts et les workflows audio/vidéo natifs ; GPT-6 Astra mérite des tests pour les réparations de dépôts difficiles et le travail scientifique en terminal. Les résultats publiés varient selon la tâche. Choisissez en fonction de la qualité testée à l’acceptation, de la latence de bout en bout et du coût par tâche réussie.
Points clés
- Un score d’intelligence agrégé égal peut masquer d’importantes différences au niveau des tâches.
- DeepSWE et FrontierSWE favorisent des modèles différents ; choisissez les candidats de codage selon la tâche du dépôt.
- Argon offre une saisie multimédia native plus large ; la seule capacité de contexte n’établit pas la fiabilité de la récupération.
- La tarification d’introduction d’Argon a une date de fin, tandis que celle d’Astra change au‑delà de 272K jetons d’entrée.
- Comparez le coût total par tâche acceptée, incluant le raisonnement, les outils, les nouvelles tentatives et la mise en cache.
Argon est un candidat pour l’automatisation des processus et les workflows audio/vidéo natifs. Astra est un candidat pour les réparations de dépôts difficiles et les workflows scientifiques en terminal.
La tarification promotionnelle d’Argon se termine le 30 novembre 2026 ; Astra applique des tarifs plus élevés aux requêtes dépassant 272K jetons d’entrée.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra : vue d’ensemble et spécifications
Gemini 4 Argon combine une entrée multimodale native avec des appels de fonctions, l’exécution de code, l’ancrage et un aperçu de l’utilisation de l’ordinateur. Son entrée et sa sortie partagent un budget de contexte ; les limites exactes figurent dans le tableau des spécifications.
GPT-6 Astra associe un raisonnement configurable à des workflows basés sur des outils. Distinguez ses entrées natives texte/image des capacités fournies par des outils d’API ; le tableau des spécifications répertorie les interfaces prises en charge.
| Spécification | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Développeur | Google DeepMind | OpenAI |
| Identifiant du modèle | gemini-4-argon | gpt-6-astra |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 jetons d’entrée/sortie unifiés | 1 050 000 jetons |
| Limite de sortie | 65 536 synchrones par défaut ; décodage long jusqu’au budget partagé | 128 000 jetons |
| Entrée native | Texte, image, vidéo, audio, PDF | Texte et image |
| Sortie | Texte | Texte |
| Niveaux de raisonnement | Low, medium, high | Low, medium, high, xhigh, max |
| Intégration d’outils | Appels de fonctions, exécution de code, recherche de fichiers, ancrage | Appels de fonctions, sorties structurées et outils Responses API |
| Utilisation de l’ordinateur | Aperçu | Pris en charge via des outils documentés |
| Mise en cache | Implicite uniquement ; pas de mise en cache explicite | Les lectures et écritures de cache ont une tarification distincte |
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra : performances
Preuves de benchmarks publiées par les fournisseurs
La fiche modèle de Google DeepMind fournit 19 lignes de benchmarks côte à côte. Il s’agit d’une compilation publiée par le fournisseur contenant un mélange d’évaluations réalisées par Google, de classements publics et de résultats rapportés par d’autres fournisseurs. Ce n’est pas une expérience indépendante reproduite avec des conditions identiques.
| Benchmark | Argon | Astra | Leader |
|---|---|---|---|
| Vals Index | 68.9% | 63.1% | Argon |
| AutomationBench | 51.3% | 41.4% | Argon |
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | Argon |
| FrontierSWE v2 | 55% | 65.5% | Astra |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.6% | 68.1% | Astra |
| GraphWalks ≤128K, BFS (F1) | 99.7% | 98.7% | Argon |
| GraphWalks 256K–1M, BFS (F1) | 84.2% | 71.8% | Argon |
| OSWorld-2.0 offline, partial score | 69.2% | 72.6% | Astra |
| LVBench | 91.7% | 87.5% | Argon |
La fiche modèle rapporte des résultats supplémentaires pour la finance, le juridique, la science, le long contexte, l’utilisation de l’ordinateur et les évaluations multimodales. Voir la fiche modèle liée pour la liste complète des benchmarks.
La méthodologie d’évaluation utilise par défaut les paramètres Gemini API de réflexion maximale, avec des exceptions. Les scores des concurrents utilisent généralement le raisonnement maximal rapporté ou le meilleur résultat disponible. DeepSWE utilise un mini-harnais swe pour Argon ; PostTrainBench v1.1 utilise OpenCode avec un budget H100 de 10 heures. GraphWalks utilise 650 éléments en contexte court et 200 en contexte long. OSWorld rapporte un score partiel hors ligne, Argon étant sélectionné sur trois exécutions. LVBench utilise 1 FPS vidéo pour Argon contre 800 images pour Astra. Ces différences limitent les comparaisons causales directes.
Sur les 19 lignes sources, Argon en mène 14, Astra quatre, et une est à égalité. Dans les neuf lignes retenues du tableau, Argon en mène six et Astra trois. Aucun de ces comptes n’est une mesure pondérée de la qualité globale du modèle.
Évaluation indépendante
Artificial Analysis attribue aux deux modèles un score d’Intelligence Index de 53. Les résultats sélectionnés ci-dessous montrent où leurs performances divergent.
| Mesure Artificial Analysis | Argon High | Astra Max |
|---|---|---|
| AutomationBench-AA | 78% | 68% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57% | 59% |
| SciCode | 62% | 56% |
| GDP.pdf | 22% | 31% |
| AA-LCR v1.1 | 80% | 81% |
Implication pour la sélection : des scores composites égaux masquent des différences importantes en production. Par exemple, le résultat indépendant GDP.pdf favorise Astra, tandis que AutomationBench-AA favorise Argon. Un résultat d’agent financier ne doit pas être généralisé à toutes les tâches d’analyse de documents.
Codage et ingénierie de dépôts
Les résultats en codage dépendent de la conception des tâches, du cadrage agent et des paramètres de raisonnement. Validez la correction des correctifs et l’absence de régressions sur vos propres dépôts avant d’adopter l’un ou l’autre modèle.
Automatisation d’entreprise et traitement de documents
L’automatisation d’agent financier et l’analyse de PDF sont des charges différentes. Pour les documents métiers, évaluez séparément l’exactitude des champs, les preuves des sources, l’autorisation des outils et le besoin d’intervention humaine.
Raisonnement en contexte long
L’avance d’Argon sur GraphWalks justifie de tester des charges de parcours de graphes ; elle n’établit pas un rappel fiable sur des documents arbitraires d’un million de jetons.
Pour des pilotes sur des documents longs, variez la position des preuves, le volume de distracteurs et les dépendances inter‑documents. Maintenez l’entrée et la sortie attendue d’Argon dans son budget de jetons partagé ; appliquez le palier de tarification long contexte d’Astra lorsque pertinent.
Compréhension multimodale et utilisation de l’ordinateur
L’entrée audio/vidéo native d’Argon peut simplifier l’ingestion de médias. L’avance rapportée d’Astra sur OSWorld concerne un sous‑ensemble hors ligne ; elle ne garantit pas l’achèvement général des tâches de bureau.
LVBench a utilisé un échantillonnage vidéo différent pour les deux modèles. Gardez cette limitation à l’esprit lorsque vous traduisez ses scores en une décision de workflow média.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra : coût
Tarification des jetons par fournisseur
La tarification API standard pour Gemini 4 Argon et GPT-6 Astra est indiquée ci‑dessous en USD par million de jetons. Gemini 4 Argon propose une tarification promotionnelle jusqu’au 30 novembre 2026, avec des tarifs standard à compter du 1er décembre. Des frais supplémentaires peuvent s’appliquer pour les outils et autres services.
| USD / 1M jetons | Argon promo | Argon 1er déc + | Astra contexte court |
|---|---|---|---|
| Entrée | $2.00 | $4.00 | $10.00 |
| Sortie, raisonnement inclus | $10.00 | $20.00 | $50.00 |
| Entrée en cache | $0.10 | $0.20 | $1.00 |
Pour Astra, la tarification contexte court s’applique jusqu’à 272K jetons d’entrée. Au‑delà de ce seuil, la requête entière utilise des tarifs 2× pour l’entrée/le cache et 1,5× pour la sortie : $20 d’entrée et $75 de sortie par million de jetons. Les écritures de cache ont une charge distincte. Les offres Batch, Flex et Fast sont hors de cette comparaison de tarifs standard.
Coût pour la même charge de jetons
Pour 100K jetons d’entrée non mis en cache et 20K jetons de sortie facturables, les frais de jetons du modèle sont de $0.40 pour Argon aux tarifs promotionnels, $0.80 après la promotion, et $2.00 pour Astra aux tarifs standard contexte court.
Coût par tâche réussie
Artificial Analysis rapporte des coûts de tâches pondérés Intelligence Index de $1.99 pour Argon High et $3.26 pour Astra Max. Cette mesure n’est pas le coût d’une tâche de production arbitraire. Si la consommation de jetons et le mix de cache restaient fixes et que tous les tarifs de jetons applicables d’Argon doublaient, l’estimation arithmétique correspondante serait de $3.98 ; ce n’est pas une réévaluation.
Coût par tâche réussie = coût total facturable du workflow / tâches qui passent l’acceptation. Incluez l’entrée, le raisonnement/la sortie, les lectures et écritures de cache, les outils, les échecs facturables, les nouvelles tentatives et les appels de repli. Rapportez les taux d’échec et de repli aux côtés du coût, et suivez séparément le temps de relecture humaine.
Facturation CometAPI et disponibilité des routes
| Tarifs jetons CometAPI (USD / 1M) | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Entrée (route applicable) | $1.60 | $8.00 |
| Sortie (route applicable) | $8.00 | $40.00 |
| Remise vs tarifs de base correspondants | 20% | 20% |
| Tarification long contexte | Confirmez les conditions de route actuelles | Au‑delà de 272K entrée : $16 entrée / $60 sortie |
Ces tarifs CometAPI sont les valeurs du tableau de tarification des routes des pages modèles, vérifiées le 14 octobre 2026. La page Astra contient des valeurs contradictoires dans d’autres composants d’affichage ; vérifiez la facturation de la route sélectionnée en direct avant achat. La comparaison 20% se réfère au palier fournisseur correspondant, pas à tous les services ni aux prix futurs.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra : comparaison et sélection
Sélection basée sur la charge de travail
| Workflow | Modèle à évaluer en premier | Critère d’acceptation |
|---|---|---|
| Automatisation de processus à grand volume | Argon | Workflows complétés, correction des outils et coût des nouvelles tentatives |
| Documents financiers ou métiers | Tester les deux | Distinguez les workflows d’agents de l’analyse PDF ; validez les champs et les preuves |
| Réparation de dépôts difficiles | Astra | Le correctif passe les tests sans nouvelles régressions |
| Workflows scientifiques en terminal | Astra | Scripts reproductibles et sorties de tâches valides |
| Analyse de relations sur longs documents | Argon | Récupération des preuves et cohérence inter‑documents |
| Workflows audio/vidéo natifs | Argon | Préparation des médias, exactitude des timestamps et succès des tâches |
| Automatisation de bureau | Astra comme candidat | Réalisation effective des interfaces et comportement de reprise |
| Trafic de production mixte | Acheminer selon les tâches testées à l’acceptation | Qualité, latence et coût sous la même politique |
Considérez ce tableau comme une présélection pour des pilotes. Utilisez la séquence d’évaluation ci‑dessous pour sélectionner des routes sous les mêmes critères d’acceptation.
Une séquence d’évaluation pratique
- Réservez des tâches représentatives et un jeu de validation avant d’ajuster les invites. Définissez des critères de réussite/échec pour chaque workflow.
- Figez les entrées, les outils autorisés, les limites de sortie, la concurrence, la politique de nouvelle tentative et la route de passerelle. Journalisez les identifiants de modèle et les paramètres de raisonnement propres au fournisseur. Exécutez séparément des essais aux paramètres documentés et des essais à latence égale ou dépense égale ; High et Max ne sont pas des budgets de calcul équivalents.
- Répétez les essais. Enregistrez le temps jusqu’à la première réponse utile, la latence médiane et au 95e centile, et les tâches acceptées par minute à la concurrence prévue. Journalisez les délais d’attente, les nouvelles tentatives, les appels de repli, les échecs d’outils, le temps de reprise et les corrections humaines. Les résultats publiés existants n’établissent pas un gagnant apparié en latence de bout en bout.
- Séparez les exécutions à cache froid et cache chaud, et mesurez les taux de succès du cache pour chaque route ; ne supposez pas que les caches se transfèrent entre modèles ou fournisseurs. Calculez le coût par tâche réussie en utilisant la définition ci‑dessus.
- Sélectionnez la route la moins coûteuse qui répond aux seuils de qualité et de latence. N’escaladez que lorsque le gain en résultats acceptés justifie le temps et la dépense supplémentaires. Déployez progressivement, conservez un repli, surveillez la dérive et retestez le jeu de validation lorsque des alias de modèles, des prix, des routes ou des outils changent.
Où accéder à Gemini 4 Argon et GPT-6 Astra ?
Accès direct auprès du fournisseur
Utilisez la documentation de l’API Gemini pour l’accès à Argon et l’API OpenAI pour Astra, en suivant la documentation modèle liée dans le tableau des spécifications. Vérifiez l’éligibilité du compte, les limites de débit, les identifiants de modèle et les exigences d’outils avant de lancer un pilote de production. L’accès via le fournisseur et l’accès via une passerelle doivent être vérifiés séparément.
Accès via CometAPI
Les développeurs peuvent accéder à l’API Gemini 4 Argon dans CometAPI et à l’API GPT-6 Astra dans CometAPI. Une interface client partagée simplifie le routage des requêtes, mais ne rend pas identiques les paramètres de raisonnement, la prise en charge des outils, la mise en cache ou la facturation. Confirmez les capacités des routes avant le déploiement.
Conclusion
Gemini 4 Argon est un premier candidat pratique pour l’automatisation à moindre coût, le raisonnement de style graphe en contexte long et les workflows nécessitant une entrée audio ou vidéo native. GPT-6 Astra mérite une place dans les pilotes pour les réparations de dépôts difficiles et les tâches scientifiques en terminal. Les preuves publiées soutiennent des présélections spécifiques aux tâches, pas un gagnant universel. Sélectionnez la combinaison modèle ou routage qui atteint votre seuil d’acceptation au meilleur coût total de workflow.
FAQ
Gemini 4 Argon et GPT-6 Astra peuvent-ils partager un cache d’invite ?
Ne supposez pas que les entrées de cache se transfèrent entre modèles ou fournisseurs. Préservez un contenu d’invite équivalent pour les tests de qualité, mais mesurez séparément les succès de cache pour chaque route. Comparez les exécutions à cache froid et à cache chaud, et incluez tous frais d’écriture de cache dans les calculs de coût.
Comment les équipes peuvent-elles comparer équitablement les budgets de raisonnement d’Argon et d’Astra ?
High et Max sont des paramètres spécifiques aux fournisseurs, pas des budgets de calcul équivalents. Réalisez une comparaison aux paramètres documentés et une autre à latence ou dépense égale. Enregistrez l’usage de jetons, les délais d’attente, les nouvelles tentatives et la réussite des tâches ; rapportez les deux comparaisons séparément.
Comment les requêtes Argon ou Astra échouées doivent-elles impacter le coût des tâches ?
Comptez les tentatives échouées facturables, les nouvelles tentatives, les appels d’outils et les requêtes de repli de modèle dans la dépense totale du workflow. Divisez ce total par les tâches qui répondent à un test d’acceptation prédéfini. Une requête qui retourne du texte n’est pas automatiquement une tâche réussie ; rapportez les taux d’échec et de repli en plus du coût.
Comment les équipes doivent-elles prévenir les régressions de routage Argon et Astra ?
Conservez un jeu de validation représentatif avec des critères d’acceptation fixés et journalisez l’identifiant du modèle, la route, la date d’évaluation et la configuration. Répétez les vérifications lorsqu’un alias de modèle, un prix ou une implémentation d’outil change. Acheminez d’abord une petite part du trafic et conservez un repli lorsque la qualité ou la latence sort de la plage acceptée.