GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: Nên lựa chọn model nào?

GPT-6.1 Sol của OpenAI và Gemini 4 Argon của Google DeepMind là hai model AI frontier đáng chú ý ra mắt vào cuối tháng 9/2026. Cả hai đều hướng đến các tác vụ phức tạp như lập trình, AI agent, tự động hóa quy trình và xử lý khối lượng công việc dài.

Điểm đáng chú ý là GPT-6.1 Sol và Gemini 4 Argon có mức giá tương đương ở thời điểm hiện tại, nhưng thế mạnh của hai model khá khác nhau. Sol tập trung vào hiệu năng cao với chi phí thấp, trong khi Argon nổi bật ở khả năng xử lý các tác vụ knowledge work, coding kéo dài và output cực dài.

Vậy GPT-6.1 Sol hay Gemini 4 Argon tốt hơn? Dưới đây là những điểm khác biệt quan trọng cần biết trước khi lựa chọn.

GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: So sánh nhanh

Nhìn vào thông số, Gemini 4 Argon có lợi thế lớn về lượng output tối đa, lên tới 1 triệu token cho một phản hồi. Trong khi đó, GPT-6.1 Sol có lợi thế về khả năng tiếp cận thông qua OpenAI API, ChatGPT Work và Codex.

GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: So sánh chi tiết

Benchmark

Không có model nào dẫn đầu tất cả benchmark. GPT-6.1 Sol thể hiện tốt ở các tác vụ agentic và coding, trong khi Gemini 4 Argon nổi bật ở knowledge work và những tác vụ cần xử lý trong thời gian dài.

Gemini 4 Argon đặc biệt nổi bật trên DeepSWE v1.1, với điểm số 77,9%, cao hơn GPT-6 Astra ở mức 74,1%. OpenAI cho biết GPT-6.1 Sol đạt hiệu năng tương đương Astra trên benchmark này nhưng với chi phí thấp hơn đáng kể.

Trên OSWorld 2.0, Sol cũng nằm trong khoảng 2,1 điểm so với Astra, trong khi Argon đạt 69,2%.

Với các tác vụ liên quan đến tài chính, pháp lý và kinh doanh, Argon có lợi thế rõ ràng khi đạt 68,9% trên Vals Index và 51,3% trên AutomationBench.

Điểm mạnh của GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol được OpenAI định vị cho các tác vụ AI agent và coding có khối lượng lớn. Điểm mạnh đáng chú ý là khả năng cung cấp hiệu năng gần với model cao cấp hơn nhưng có chi phí thấp hơn.

OpenAI cho biết:

• Sol đạt hiệu năng tương đương Astra trên DeepSWE v1.1 với chi phí chỉ bằng khoảng 1/5.
• Trên OSWorld 2.0 offline set, Sol chỉ thấp hơn Astra 2,1 điểm nhưng chi phí mỗi tác vụ chỉ bằng khoảng 1/7.
• Trên AutomationBench 1.0.6, Sol đạt điểm cao hơn Claude Opus 5.5 khoảng 2,2 điểm ở mức suy luận medium.

Điều này khiến Sol đặc biệt phù hợp với những hệ thống phải chạy hàng nghìn hoặc hàng triệu tác vụ AI mỗi ngày.

Điểm mạnh của Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon nổi bật ở những tác vụ cần xử lý lượng thông tin lớn, knowledge work và coding kéo dài.

Model đạt:

• 77,9% trên DeepSWE v1.1.
• 68,9% trên Vals Index.
• 51,3% trên AutomationBench.
• 69,2% trên OSWorld 2.0.
• Tối đa 1 triệu token output cho một phản hồi.

Đặc biệt, giới hạn 1 triệu token output giúp Argon trở thành lựa chọn đáng chú ý cho những tác vụ cần tạo ra nội dung rất dài, chẳng hạn refactor một dự án lớn, tạo báo cáo dài hoặc xử lý một quy trình nhiều bước trong một lần chạy.

Khác biệt lớn nhất: Khả năng output

Một trong những khác biệt đáng chú ý nhất giữa GPT-6.1 Sol và Gemini 4 Argon là giới hạn output.

• GPT-6.1 Sol: tối đa 128K token mỗi phản hồi.
• Gemini 4 Argon: tối đa 1 triệu token mỗi phản hồi.

Argon có giới hạn output lớn gấp gần 8 lần Sol. Điều này có thể tạo ra khác biệt đáng kể với những workload cần tạo một output cực dài thay vì chia nhỏ thành nhiều lượt.

Ví dụ:

• Refactor lượng lớn mã nguồn.
• Tạo báo cáo nghiên cứu rất dài.
• Phân tích và tổng hợp tài liệu lớn.
• Sinh nội dung hoặc dữ liệu với khối lượng rất lớn.
• Các workflow agent cần duy trì một phản hồi dài trong cùng một phiên.

Nếu không cần output lớn như vậy, giới hạn 128K của Sol vẫn đủ cho phần lớn ứng dụng thực tế.

Khả năng lập trình: GPT-6.1 Sol hay Gemini 4 Argon?

Cả hai đều hướng mạnh đến coding agent, nhưng cách tiếp cận có phần khác nhau.

Gemini 4 Argon nổi bật ở các tác vụ coding kéo dài. Điểm 77,9% trên DeepSWE v1.1 cho thấy khả năng xử lý các bài toán kỹ thuật phần mềm nhiều bước rất tốt.

Trong khi đó, GPT-6.1 Sol có lợi thế lớn về chi phí. OpenAI cho biết Sol có thể đạt hiệu năng tương đương Astra trên DeepSWE v1.1 với chi phí chỉ bằng khoảng 1/5.

Do đó:

• Nếu ưu tiên hiệu năng coding cao nhất trong các workload dài, Argon là lựa chọn đáng cân nhắc.
• Nếu cần coding agent chạy với số lượng lớn và tối ưu chi phí, Sol hấp dẫn hơn.
• Nếu xây dựng CI bot, PR review hoặc coding agent chạy liên tục, mức giá 2 USD / 10 USD của Sol là một lợi thế đáng kể.

Model nào phù hợp với AI Agent?

GPT-6.1 Sol có lợi thế rõ ràng cho các hệ thống agent cần tối ưu chi phí.

Cached input chỉ 0,10 USD/1 triệu token giúp giảm chi phí khi agent liên tục sử dụng lại cùng một context. Kết hợp với giá output 10 USD/1 triệu token, Sol phù hợp với các workload có số lượng tác vụ lớn.

Gemini 4 Argon lại hấp dẫn với những agent cần:

• Xử lý knowledge work phức tạp.
• Thực hiện các tác vụ nhiều bước.
• Xử lý lượng context lớn.
• Tạo output cực dài.
• Tự động hóa công việc pháp lý, tài chính và kinh doanh.

Nếu hệ thống cần chạy hàng nghìn tác vụ agent mỗi ngày, Sol thường là lựa chọn kinh tế hơn. Nếu workload yêu cầu một agent xử lý một nhiệm vụ rất dài và tạo output lớn, Argon có lợi thế.

So sánh giá

Cả hai model hiện có mức giá khởi điểm giống nhau:

*Gemini 4 Argon đang áp dụng mức giá ưu đãi khi ra mắt. Giá dự kiến tăng lên 4 USD cho input và 20 USD cho output, nhưng chưa có thời điểm cụ thể được công bố.

Về mặt giá niêm yết, GPT-6.1 Sol và Gemini 4 Argon hiện ngang nhau. Tuy nhiên, Argon có một điểm cần lưu ý: mức giá 2 USD / 10 USD chỉ là giá introductory.

Nếu giá Argon tăng gấp đôi, Sol sẽ trở thành lựa chọn hấp dẫn hơn rõ rệt về chi phí API.

Chi phí cache: Sol và Argon ngang nhau

Cached input đặc biệt quan trọng với AI agent vì hệ thống thường phải gửi lại system prompt, tool schema và lịch sử hội thoại ở nhiều bước. Cả GPT-6.1 Sol và Gemini 4 Argon hiện đều có mức giá cache 0,10 USD/1 triệu token.

Ví dụ, với một agent sử dụng 200K token context được lưu cache:

Vì vậy, nếu workload chủ yếu sử dụng lại cùng một context qua nhiều vòng lặp, hai model gần như ngang nhau về chi phí cache ở mức giá hiện tại.

GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon: Nên chọn model nào?

Không có model nào tốt hơn tuyệt đối. Lựa chọn phụ thuộc vào workload và ngân sách.

• Chọn GPT-6.1 Sol nếu:

Bạn nên ưu tiên GPT-6.1 Sol nếu đang xây dựng coding agent, CI bot, hệ thống review code hoặc workflow tự động hóa cần xử lý nhiều tác vụ với chi phí thấp.

Sol đặc biệt hấp dẫn khi chi phí trên mỗi tác vụ là yếu tố quan trọng. Mức giá cache 0,10 USD/1 triệu token cũng giúp model phù hợp với các agent phải lặp lại cùng context nhiều lần.

• Chọn Gemini 4 Argon nếu:

Gemini 4 Argon phù hợp hơn nếu bạn cần xử lý các workload phức tạp, coding kéo dài hoặc tạo output rất lớn.

Model cũng đáng cân nhắc cho các ứng dụng trong tài chính, pháp lý và kinh doanh, nơi Argon đạt kết quả nổi bật trên Vals Index và AutomationBench.

Đặc biệt, nếu ứng dụng cần tạo một phản hồi dài tới hàng trăm nghìn hoặc thậm chí gần 1 triệu token, Argon có lợi thế mà Sol không thể đáp ứng với giới hạn 128K token.

Kết luận

GPT-6.1 Sol và Gemini 4 Argon đều là những model frontier mạnh, nhưng phục vụ những nhu cầu khác nhau.

GPT-6.1 Sol là lựa chọn đáng chú ý cho coding agent, tự động hóa và workload có số lượng tác vụ lớn, nhờ mức giá thấp và chi phí cache chỉ 0,10 USD/1 triệu token.

Trong khi đó, Gemini 4 Argon nổi bật ở knowledge work, coding kéo dài, tự động hóa pháp lý/tài chính và các tác vụ cần output cực dài. Giới hạn 1 triệu token output là lợi thế rất lớn đối với một số workflow chuyên biệt.

Nếu ưu tiên giá và khả năng mở rộng, hãy nghiêng về GPT-6.1 Sol. Nếu ưu tiên khả năng xử lý tác vụ phức tạp và output cực dài, Gemini 4 Argon là lựa chọn đáng cân nhắc hơn.

Quan trọng nhất, benchmark chỉ nên được xem là điểm tham khảo. Với các ứng dụng thực tế, nên chạy thử cả hai model trên chính workload, dữ liệu và trace của hệ thống trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.