--- title: "Gemini 4 Argon vs GPT-6 Luna どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合知能（AA Index）は Gemini 4 Argon 53 対 GPT-6 Luna 38。現時点では Gemini 4 Argon が明確に優位。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/gemini-vs-chatgpt-luna/ --- VS COMPARISON # Gemini 4 Argon vs GPT-6 Luna Google ## Gemini 4 Argon 4 Argon ／ 2026-09-30 「やっと誰でも使えるようになった Gemini の新しいエース！11月末までは入力$2・出力$10で、12月から倍になるのは覚えておいてね。」 VS OpenAI ## GPT-6 Luna GPT-6 Luna ／ 2026-09-22 「Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い子。前の Luna の半額以下で、賢さは少し上がったよ」 編集部の総合判定 総合知能（AA Index）は Gemini 4 Argon 53 対 GPT-6 Luna 38。現時点では Gemini 4 Argon が明確に優位 ベンチ勝ち：Gemini 4 Argon 1 / GPT-6 Luna 0 料金で安い項目：Gemini 4 Argon 0 / GPT-6 Luna 2 データ最終更新：2026-10-17（編集部集計） 同じシリーズの別グレードで比べる [GPT-6.1 Sol vs Gemini 4 Argon →](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-vs-gemini/)[Gemini 4 Argon vs GPT-5.6 Terra →](https://ai-garage.jp/vs/gemini-vs-chatgpt-terra/)[Gemini 3.5 Flash-Lite vs GPT-6 Luna →](https://ai-garage.jp/vs/gemini-flash-lite-vs-chatgpt-luna/) WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は Gemini 4 Argon - ✓ 長い資料を読ませたい人（104.9万トークン） - ✓ 「Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携」を重視する人 ### こんな人は GPT-6 Luna - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.1/出力$0.5） - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 79 対 69） SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Luna | | --- | --- | --- | | バージョン | 4 Argon | GPT-6 Luna | | 公開日 | 2026-09-30 | 2026-09-22 | | コンテキスト長 | 1049K 勝ち | 922K | | 入力料金 $/1M | $2 | $0.1 安い | | 出力料金 $/1M | $10 | $0.5 安い | | 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり | | マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり | | [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 69 | 79 勝ち | BENCHMARKS ## ベンチマーク差分 バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。 総合知能（AA Intelligence Index） Gemini 4 Argon 53 勝ち GPT-6 Luna 38 ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験） ※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。 X VOICE ## Xの評判はどう？ ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-12 〜 2026-10-19）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。 ### Gemini 4 Argon X評判スコア 68 ／100（n=23） ポジ 15 ／ ネガ 7 ／ 中立 1 👍 コード生成が優秀 👍 性能が大幅向上 👎 微妙な点が多い 👎 制限が厳しい ### GPT-6 Luna X評判スコア 67 ／100（n=31） ポジ 18 ／ ネガ 9 ／ 中立 4 👍 コスパが良く安い 👍 性能が高く賢い 👎 文章が微妙でお馬鹿 👎 事実誤りや言い過ぎ ※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。 EDITOR'S NOTE ## 編集部メモ 数値の背景と、いまの提供状況・注意点 ### Gemini 4 Argon Google の Gemini でいちばん上のモデル。2026年9月30日（米国時間）に発表され、発表時は Google の Fairwind Program に入ったサイバー防御の組織だけへの限定提供だったが、2026年10月13日（米国時間）に一般提供が始まった（本表の公開日は発表日）。 API のモデル名は gemini-4-argon（Stable）で、使えるのは Gemini API の有料ティアだけ（無料枠なし）。Gemini アプリと Google 検索の AI モードでは Google AI Pro・Google AI Ultra の加入者が使える。 料金は2026年11月30日までが 入力 $2 / 出力 $10（キャッシュ入力 $0.10）、2026年12月1日から 入力 $4 / 出力 $20（キャッシュ入力 $0.20）（本表とコスパ指数は、いま実際に請求される11月30日までの価格で算出しています）。3.1 Pro と違い、20万トークンを超える依頼の割増料金はない。 本表の 1,048,576 トークンは入力と出力で共有する1つの枠で、Gemini 3.8 Flash などの「入力に使える上限」とは数え方が違う。 1回の出力は通常 65,536 トークンまでで、long decode（長い出力のモード）を使うと最大 1,048,576 トークンまで書ける。 入力はテキスト・画像・動画・音声・PDF、出力はテキストのみで、考える量（thinking level）は low / medium / high の3段階（2026-10-14 に公式モデルページで確認）。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 53（High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認）。 この評価一式で書いた出力は 110M トークン（全モデルの中央値は 85M）で、1課題あたりの費用は $1.99。 Google が公表した比較表と評価方法の資料には SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE が出てこないため、これらの欄は空欄です（名前の似た別のテストの値では埋めていません。たとえば資料にある Agent's Last Exam は HLE とは別のテスト。3.1 Pro の値も持ち込んでいません）。 Google の公式比較表では、実務系の Vals Index が 68.9%（Vals AI の測定）、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 77.9%、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 57.4%（この2つは Google 自身の測定）。 前の行の Gemini 3.1 Pro（2026年2月19日公開・入力 $2 / 出力 $12、20万トークン超は $4 / $18・SWE-bench Verified 80.6%・GPQA 94.3%・MMLU 91・AIME 95・知能スコア 30）は、Gemini アプリでは 4 Argon と並んで引き続き選べ（報道）、API のモデル名も gemini-3.1-pro-preview のままで終了日の告知はない（2026-10-14 確認）。 ### GPT-6 Luna 2026-09-22（米国時間）公開の GPT-6 世代の軽量・低価格モデル（API は gpt-6-luna）。同じ日に中堅の GPT-6 Sol も出た。 OpenAI の位置づけは「目的のはっきりした大量の作業のための、いちばん効率のよいモデル」。 料金は入力 $0.10／出力 $0.50 で、前世代 GPT-5.6 Luna（$0.20／$1.20）から入力は半額、出力は約58%減（OpenAI の表記は「50%安い」）。キャッシュ済み入力は $0.01、入力が27万2千トークンを超えたリクエストは全体が $0.20／$0.75 になる。入力3:出力1の平均額は $0.20 で、2026-10-07 公開の Claude Haiku 5.5 と並んで本表でいちばん安い。ただし長い依頼の割増しの境目が違い、Haiku 5.5 は10万トークンを超えると単価が5倍になるので、10万〜27万2千トークンの依頼では Luna のほうが安い。 第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 38（v4.3.2・max 設定、小数では 38.12／2026-10-09 確認。2026-09-23 の確認時は 37）で、前世代 GPT-5.6 Luna（37.32）を1点上回る。同じ平均額の Claude Haiku 5.5 は 43。 OpenAI の公表グラフ（max 設定どうし）では、コード修正の DeepSWE v1.1 が 66.6%（GPT-5.6 Luna は 62.2%）、業務自動化の AutomationBench が 20.7%（同 17.0%）、パソコン操作の OSWorld 2.0（オフライン版）は 52.7% で前世代とほぼ同じ。ユーザーが誤りを指摘した難しい会話での「事実の誤りを含む回答」の割合は 7.56%（同 11.96%）。一方、Artificial Analysis のコーディング用の総合指標（Coding Agent Index）は 41.1 で、前世代の 43.2 を少し下回った。 ChatGPT では 2026-10-07 からチャットにも GPT-6 が入り、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna に切り替わっている（OpenAI の発表とリリースノート。モデル別のヘルプは 10/9 時点で無料・Go の既定をまだ GPT-5.6 Luna と書いていて、公式の説明が食い違う）。チャットに入ったのは「10月版」で、API・ChatGPT Work（ChatGPT の中のエージェント機能）・Codex で使う9月版とは別物と OpenAI のシステムカードは説明している。 安全面の評価は OpenAI の Preparedness Framework でサイバー・生物化学とも「High」（最上位の「Critical」ではない）で、GPT-5.6 Luna と同じ。 コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークン、1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の「一度に読める量」922,000 は、その差を取った値。入力はテキストと画像、出力はテキスト。知識は2026年5月18日まで。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Luna 個別の公開値が無いため本表では「—」。前世代の GPT-5.6 Luna（2026-07-09 公開）は終了日の告知なく提供が続いている。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### Gemini 4 Argon Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon（Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア）、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。 ◎ 強み - ◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携 - ◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い - ◎ 1M tokens の長いコンテキスト（API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン） - ◎ 動画理解の「agentic」処理（2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応）：長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ - ◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe（85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応） - ◎ Deep Research Max など独自機能 △ 注意点 - △ 回答の口調がやや堅め 公式サイト → ### GPT-6 Luna AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。 ◎ 強み - ◎ 総合力が高くてなんでもこなす - ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ - ◎ アプリ・拡張機能が豊富 △ 注意点 - △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック - △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない（使えるのは Work・Codex・API） - △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている（2026-10-09 確認） 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ Gemini 4 Argon か GPT-6 Luna を取り上げてるタスク 10件 [メール・チャットの返信を書く Gemini 4 Argon GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[Excel・データを分析する Gemini 4 Argon GPT-6 Luna（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#excel-analysis)[ウェブを横断して調べる Gemini 4 Argon GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#web-search)[情報の真偽を確認する Gemini 4 Argon](https://ai-garage.jp/picks/#factcheck)[ブログ記事・レポートを書く Gemini 4 Argon GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[プレゼン資料・スライドを作る Gemini 4 Argon GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#slide-make)[翻訳する Gemini 4 Argon GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[AIと音声で会話する Gemini 4 Argon GPT-6 Luna（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#voice-chat)[営業メール・マーケコピーを作る GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#email-marketing)[文章を校正・推敲する GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/picks/#proofread) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース Gemini 4 Argon - [→ Google 公式ブログ：Gemini 4 Argon の一般提供開始（2026-10-13）](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/) - [→ Google 公式ブログ：Gemini 4 Argon 発表（2026-09-30。Fairwind Program での限定提供）](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/) - [→ Google AI for Developers：Gemini 4 Argon モデルページ（入出力共通 1,048,576・出力 65,536／long decode で 1,048,576）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon) - [→ Google AI 料金（2026-11-30 までの $2/$10 と 2026-12-01 からの $4/$20）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) - [→ Google DeepMind：Gemini 4 Argon の評価方法（公式比較表のテスト一覧と測定条件）](https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-argon) - [→ Artificial Analysis：Gemini 4 Argon（Intelligence Index v4.3.2 で 53・High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon) - [→ Google 公式ブログ：Gemini アプリでの Gemini 4 Argon の提供（Google AI Pro・Ultra）](https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/gemini-4-argon-availability/) - [→ Jetstream：Gemini アプリで 4 Argon が 3.1 Pro と並んで選べるように（2026-10-14・報道）](https://jetstream.blog/2026/10/14/gemini-4-argon-available/) - [→ Gemini API の提供終了予定一覧（gemini-3.1-pro-preview は終了日の告知なし・2026-10-14 確認）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/deprecations) - [→ Google DeepMind：Gemini 3.1 Pro Model Card（前の行の値）](https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro/) GPT-6 Luna - [→ OpenAI 公式：Introducing GPT-6 Sol and Luna（2026-09-22。ページ本文は JavaScript 必須で機械取得できない）](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna/) - [→ OpenAI Developers：GPT-6 Luna Model（コンテキスト1,050,000・出力上限128,000・知識 2026-05-18・$0.10/$0.50）](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna) - [→ OpenAI Developers：Pricing（gpt-6-luna の長文料金・Batch/Flex/Fast）](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) - [→ OpenAI ヘルプセンター：ChatGPT Work and Codex（9月版の GPT-6 Sol / Luna を使う場所）](https://help.openai.com/en/articles/20001275-chatgpt-work-and-codex) - [→ OpenAI 公式：GPT-6 for everyone（2026-10-07。ChatGPT のチャットにも GPT-6、無料・Go は GPT-6 Luna）](https://openai.com/index/gpt-6-for-everyone/) - [→ OpenAI Deployment Safety Hub：GPT-6 Astra System Card（§11 に GPT-6 Sol / Luna を追記）](https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra) - [→ Artificial Analysis：GPT-6 Luna（Intelligence Index v4.3.2 で 38・max 設定・2026-10-09 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/gpt-6-luna) - [→ Artificial Analysis：コーディングエージェントの比較（Coding Agent Index v1.5）](https://artificialanalysis.ai/agents/coding-agents) - [→ TechCrunch：OpenAI launches GPT-6 Sol and Luna（2026-09-22）](https://techcrunch.com/2026/09/22/openai-launches-gpt-6-sol-and-luna/) FAQ ## よくある質問 Q. Gemini 4 Argon と GPT-6 Luna、結局どっちがいい？ A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Gemini 4 Argon が 53、GPT-6 Luna が 38 と明確な差があり、現時点の総合性能では Gemini 4 Argon が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。 Q. Gemini 4 Argon と GPT-6 Luna、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Gemini 4 Argon が $2／1M、GPT-6 Luna が $0.1／1M。出力料金は Gemini 4 Argon が $10／1M、GPT-6 Luna が $0.5／1M です。入力・出力とも GPT-6 Luna の方が安く、コスト重視なら GPT-6 Luna が有利です。 Q. Gemini 4 Argon と GPT-6 Luna、ベンチマークで強いのはどっち？ A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Gemini 4 Argon 53／GPT-6 Luna 38）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Gemini 4 Argon の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では Gemini 4 Argon が優勢です。 Q. Gemini 4 Argon と GPT-6 Luna、コスパがいいのはどっち？ A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は Gemini 4 Argon が 69、GPT-6 Luna が 79。「安くて賢い」バランスでは GPT-6 Luna が有利です。 Q. Gemini 4 Argon と GPT-6 Luna、初心者にはどっちがおすすめ？ A. 初心者へのおすすめ度は Gemini 4 Argon・GPT-6 Luna とも同程度（5／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。 LABS ## Gemini を実際に動かして計った記事 公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事 [![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp) 2026-09-26 Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた 話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った 検証メモ 読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19 約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒 1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp) 2026-09-26 AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか 落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した 検証メモ わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120 気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120 法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp) 2026-09-13 Claude Fable 5.1 徹底検証 「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか 検証メモ 価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50 本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8 low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/) RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [ChatGPT は無料でどこまで使える？無料版と Go・Plus の違いを表で整理 2026-10-18](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-free-plan-guide/)[Codex の設定方法は？config.toml の場所とおすすめ設定、安全な組み合わせ 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/codex-config-settings/)[DeepSeek V4.1 Flash 1017とは？料金そのままで賢く、作業代は半分以下 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/deepseek-v4-1-flash-1017/)[ChatGPT の Chrome 拡張機能が大型更新！開いているタブを読んで操作、全プラン無料 2026-10-16](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-chrome-extension-tabs/) ### 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[AIブラウザ／Computer Use — 「PCを触るAI」の普及期 Dia・Comet などの AI ブラウザがブラウザのUIを作り変え、ChatGPT agent や Claude の Computer Use はAIにPCを触らせる。](https://ai-garage.jp/topics/ai-browser-era/)[推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/)[GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/)[Kimi K3 vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-chatgpt/)[Kimi K3 vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-fable-5/)[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)