いちばん多く語られたテーマで、評価が割れた。Argonについては、Astraより1世代先にいる感じ、細かく言わなくても最終的にしたいことをわかってくれるという声がある。一方で、実際に使うとAstraより上ではない、ベンチマークの点数ほど使えないという声も同じくらい多い。どちらもOpus 5.5には及ばないという声もある
X評判比較
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astraの違いは？
Xの評判を比較
総評Gemini 4 Argon（Google、10/13一般提供）とGPT-6 Astra（OpenAI、9/3発表）を両方使った人の、10/27〜11/3の投稿をまとめました。
好評な点
- Gemini 4 Argon：読みやすい文章・人に合わせた話し方・動画やUIづくり
- GPT-6 Astra：ハルシネーションの少なさ・正確さが大事な作業でのチェック
不満の中心
- Gemini 4 Argon：ハルシネーション・遅さ・実際の作業での期待外れ
- GPT-6 Astra：堅苦しい文章・使用量の減りの速さ
両方を使う人の分け方
- Opus 5.5などで作り、AstraとArgonの両方にレビューさせる使い方が目立つ
- 文章や動画はArgon、正確さが大事なチェックはAstraという分け方もある
公開日 更新日
105件意見投稿の合計
105件両方を比べた投稿
36 / 69日本語 / 英語
8テーマ
00
集めた投稿の内訳
両方を比べた投稿：1つの投稿でGemini 4 ArgonとGPT-6 Astraの両方に触れ、両方についての意見（優劣・違い・使い分け・同じお題での比べ結果）を書いている投稿。発表やベンチマークの数字の転載、他の人の比べ結果の紹介だけの投稿、質問だけの投稿、宣伝、次のモデルの予想、Gemini 4 Carbonなど別のモデルが主題の投稿は含めない。
両方を使っている人が比べる投稿が多く出ているため、このページの意見投稿105件はすべて両方を比べた投稿です（日本語36件・英語69件）。「どちら派？」もこの105件で数えています。
日本語の投稿は期間中のものをほぼすべて読み、英語の投稿は日ごとに話題になった投稿から集めています。
01
どちら派？
両方を比べた投稿105件だけで数えています。はっきりどちらかを選んでいる投稿を「派」にしました。
Gemini 4 Argon派
31件
GPT-6 Astra派
21件
使い分け・両方評価
29件
どちらとも言えない
24件
02
製品別の評価内訳
好評 / 中立 / 不満。両方を比べた投稿は、両方の製品に1件ずつ数えています。
Gemini 4 Argon 全体
60 / 16 / 29
Gemini 4 Argon 日本語
22 / 10 / 4
Gemini 4 Argon 英語
38 / 6 / 25
GPT-6 Astra 全体
42 / 36 / 27
GPT-6 Astra 日本語
11 / 14 / 11
GPT-6 Astra 英語
31 / 22 / 16
03
テーマごとに、どっちが強い？
テーマごとに、Gemini 4 ArgonとGPT-6 Astraの評価を1本の線に並べました。自分がよく使うテーマで、点が右にある製品ほど好評です。
| テーマ | Argonの評価 | Argonの件数 | Astraの評価 | Astraの件数 |
|---|---|---|---|---|
| 文章・日本語・話しやすさ | +68 | 19 | ±0 | 19 |
| 使用量・料金 | ±0 | 15 | −33 | 15 |
| UI・画像・動画 | +33 | 15 | ±0 | 15 |
| 使い分け | +89 | 28 | +68 | 28 |
| レビュー・チェック | +79 | 19 | +58 | 19 |
| 速さ | +14 | 7 | ±0 | 7 |
| 実力・仕上がり | +9 | 43 | −2 | 43 |
| 正確さ・ハルシネーション | −20 | 5 | +80 | 5 |
評価は、そのテーマの投稿の「好評の割合 − 不満の割合」（%）です。1件の投稿が複数のテーマに入ることがあります。
04
直接比較の声
両方に触れて比べた人の声を、理由ごとにまとめました。
文章と話しやすさは、Argonを推す声が多い
文章の読みやすさや話し方では、Argonのほうがうまいという声が続きました。「Astraは賢すぎるので賢くない人間との対話において相手に合わせるのが下手な側面があるが、Gemini Argonは賢くない人間に合わせるのが異常に上手い」（@nemui_student）という人がいて、英語の投稿でも「何ページにもわたる文章なら、Gemini ArgonのほうがAstraよりうまい」（@FriMikAnik・英語の投稿を翻訳）という声がありました。
正確さが大事な作業では、Astraを選ぶ人もいる
一方で、間違いの少なさではAstraを推す声が目立ちました。Argonにコードレビューを任せた人は、半分がハルシネーションだったうえに「同じレビューをSolとAstraは完璧にこなした」（@RydMike・英語の投稿を翻訳）と書いています。同じ作業を3つのモデルに任せた人からは「Argon完敗、退場」（@1Iq6Fk7wqp4vlh4）という厳しい声も出ました。
使用量は、作業によって逆の声が出ている
使用量のもちは、どちらが長くもつかで意見が分かれました。コードレビューを両方に任せた人は「6.1 astraでコードレビュー→修正させると一瞬トークンでなくなるのに gemini 4 argon highで同じコードレビュー→修正させると20%くらいしか消費しなかった」（@shimaenaga_app）と報告しています。反対に、「Argonだと数分で使える量がなくなる。Astraのほうがまだもつ！」（@fsfarimani・英語の投稿を翻訳）という人もいました。
動画やUIは、Argonに任せる人がいる
動画や見た目を扱う作業では、Argonを選ぶ人が見られました。動画編集に使う人は、Argonについて「動画をそのまま読み込めるのが大きくて、ほかのモデルにはできない形で動画を直接扱える」（@LooplistTH・英語の投稿を翻訳）と書いています。「DotのAstraニキは目が悪いので、ArgonさんにUI作ってもらってる。」（@parrotispatriot）と、UIだけをArgonに任せる人もいます。
使い分けるなら
両方を使う人は、一方で作ったものをもう一方に確かめさせることが多いようです。「Antigravity×Gemini 4 Argonで開発して、GPT-6 Astraにレビューさせる二刀流がかなり快適。」（@50python2024）という人や、「Argonはデータ分析がとても得意で、Astraはブラウザ操作がとてもうまい」（@bindureddy・英語の投稿を翻訳）と、得意な作業で分ける人もいます。
05
テーマ別の声
テーマごとに、Gemini 4 ArgonとGPT-6 Astraの声を1件ずつ選びました。カードを押すとXの元投稿が開きます。
両方を使う人の多くは、Opus 5.5などで作ったものを、AstraとArgonの両方にレビューさせている。データ分析はArgon、ブラウザ操作はAstraのように、作業ごとに担当を分ける人もいる。文章はArgon、パソコン操作や調べものはAstraという分け方も見られる
Argonを推す声が多いテーマ。何ページにもわたる文章はArgonのほうがうまい、相手に合わせて話すのがうまいという声が続く。Astraには、日本語が堅苦しい、わかりやすい普通の文章を書かせられないという不満がある
どちらも好評が多いテーマ。Argonで開発してAstraにレビューさせる、Astraに違うところを指摘させてArgonで直すという組み合わせが多い。一方で、Argonにコードレビューをさせたら半分はハルシネーションだったという不満や、Astraのレビューは使用量を多く使うという声もある
評価が分かれたテーマ。同じコードレビューで、Astraはすぐにトークンがなくなり、Argonは20%くらいしか使わなかったという声がある。一方で、Argonは数分で使える量がなくなる、週の上限が1〜3回のやりとりでなくなるという不満も出ている
Argonを推す声が多いテーマ。動画をそのまま読み込める、なめらかなゲームが作れる、AstraではなくArgonにUIを作らせているという声が続く。一方で、同じお題ではAstraのUIがいちばんすっきりしていて、Argonは読みにくかったという比べ結果もある
件数は少ないテーマで、評価が分かれた。Argonはものすごく遅い、最初に20〜30分考えることもあるという声がある。一方で、Astraの遅さに困ってArgonに切り替えた人や、同じ5つの課題でArgonが13分47秒、Astraが17分35秒だったという比べ結果もある
件数は少ないテーマで、Astraを推す声が多い。AstraとSolのほうがArgonよりハルシネーションがずっと少ない、Argonは信用できないという声が続く。事実確認の役にはArgonとAstraの両方を勧める声もある
06
注目投稿ランキング
取得時点の数字です。
インプレッション順
| 1 | @buildwithhassanフロントエンド：Opus 5.5＞Argon＞Astra。バックエンド：Astra＞Sol＞…（英語の投稿を翻訳） | 29,195 |
| 2 | @bindureddyXはコーディング向けのモデルにすごく偏っている。Argonはデータ分析がとても得意で、Ast…（英語の投稿を翻訳） | 23,799 |
| 3 | @haider1gemini 4 ArgonはAstraやFableの水準にはまだ届かない。でも大きなコード…（英語の投稿を翻訳） | 17,573 |
| 4 | @IHayatoエンジニアから言わせたらトークン効率悪すぎ！とか言われるんだろうけど、うちは Opus 5.… | 17,071 |
| 5 | @IHayato有料級というほどでもないので共有すると、こういう感じで指示すると、クオリティ高いショート動画… | 15,620 |
| 6 | @victorveitchArgonとAstraの両方をかなりヘビーに使っているけど、Argonのほうが少し上という自…（英語の投稿を翻訳） | 10,397 |
| 7 | @AI_ScreeningGemini 4 Argon（Antigravity）対GPT-6 Astra（Codex）…（英語の投稿を翻訳） | 5,693 |
| 8 | @Orwelian84そう。argonはほぼ、fableやastraの相談相手としてしか使っていない。とはいえ、す…（英語の投稿を翻訳） | 1,463 |
いいね順
| 1 | @bindureddyXはコーディング向けのモデルにすごく偏っている。Argonはデータ分析がとても得意で、Ast…（英語の投稿を翻訳） | 401 |
| 2 | @haider1gemini 4 ArgonはAstraやFableの水準にはまだ届かない。でも大きなコード…（英語の投稿を翻訳） | 216 |
| 3 | @buildwithhassanフロントエンド：Opus 5.5＞Argon＞Astra。バックエンド：Astra＞Sol＞…（英語の投稿を翻訳） | 165 |
| 4 | @victorveitchArgonとAstraの両方をかなりヘビーに使っているけど、Argonのほうが少し上という自…（英語の投稿を翻訳） | 139 |
| 5 | @IHayato有料級というほどでもないので共有すると、こういう感じで指示すると、クオリティ高いショート動画… | 134 |
| 6 | @AI_ScreeningGemini 4 Argon（Antigravity）対GPT-6 Astra（Codex）…（英語の投稿を翻訳） | 93 |
| 7 | @IHayatoエンジニアから言わせたらトークン効率悪すぎ！とか言われるんだろうけど、うちは Opus 5.… | 55 |
| 8 | @Orwelian84そう。argonはほぼ、fableやastraの相談相手としてしか使っていない。とはいえ、す…（英語の投稿を翻訳） | 18 |
ブックマーク順
| 1 | @IHayato有料級というほどでもないので共有すると、こういう感じで指示すると、クオリティ高いショート動画… | 126 |
| 2 | @buildwithhassanフロントエンド：Opus 5.5＞Argon＞Astra。バックエンド：Astra＞Sol＞…（英語の投稿を翻訳） | 75 |
| 3 | @bindureddyXはコーディング向けのモデルにすごく偏っている。Argonはデータ分析がとても得意で、Ast…（英語の投稿を翻訳） | 47 |
| 4 | @haider1gemini 4 ArgonはAstraやFableの水準にはまだ届かない。でも大きなコード…（英語の投稿を翻訳） | 22 |
| 5 | @IHayatoエンジニアから言わせたらトークン効率悪すぎ！とか言われるんだろうけど、うちは Opus 5.… | 21 |
| 6 | @victorveitchArgonとAstraの両方をかなりヘビーに使っているけど、Argonのほうが少し上という自…（英語の投稿を翻訳） | 8 |
| 7 | @AI_ScreeningGemini 4 Argon（Antigravity）対GPT-6 Astra（Codex）…（英語の投稿を翻訳） | 5 |
| 8 | @autoAImate作業用とファクトチェック用AIはモデルを分けないとハルシネーションが増える。前者はClaud… | 2 |
07
公式情報の比較
| Gemini 4 Argon（Google） | 2026/10/13（米国時間）一般提供。Gemini API、Pro/UltraのGeminiアプリなど。トークンは入出力共有で1,048,576（ロングデコードで出力最大1M、通常65,536）。料金（100万トークン）は11/30まで入力$2・出力$10、12/1から$4・$20 |
|---|---|
| GPT-6 Astra（OpenAI） | 2026/9/3（米国時間）発表。OpenAIで最も高性能なモデルで、難しい推論・コーディング・コンピューター操作・調査・文書作成向け。ChatGPT（Pro・Business・EnterpriseではGPT-6 Proとして）、ChatGPT WorkとCodex（Plusは使える量に限りあり）、OpenAI APIで使える。コンテキスト1,050,000トークン（入力は最大922,000）、最大出力128,000。APIは100万トークンあたり入力10ドル・出力50ドル（キャッシュ入力1ドル） |
| APIの料金の比べ | 100万トークンあたりの単価は、11/30まではGemini 4 ArgonがGPT-6 Astraの5分の1（入力2ドル対10ドル、出力10ドル対50ドル）。12/1からはArgonが入力4ドル・出力20ドルになり、Astraの5分の2 |
| 出典 | Google公式ブログ · Gemini APIモデルページ · OpenAI「GPT-6 Astra」 · GPT-6 Astra モデルページ |
08
よくある質問
公式発表と、このページで集めたX投稿の内容だけから答えています。
Gemini 4 ArgonとGPT-6 Astraの違いは？
Gemini 4 ArgonはGoogleのモデルで、2026/10/13（米国時間）に一般提供が始まり、Gemini APIやPro/UltraのGeminiアプリなどで使えます。トークンは入出力共有で1,048,576です。GPT-6 Astraは、2026/9/3（米国時間）にOpenAIが発表した同社で最も高性能なモデルで、コンテキストは1,050,000トークン、最大出力は128,000トークンです。
出典：公式情報（公式情報の比較の出典）APIの料金はどちらが安い？
100万トークンあたり、Gemini 4 Argonは11/30まで入力2ドル・出力10ドルで、12/1から4ドル・20ドルになります。GPT-6 Astraは入力10ドル・出力50ドルです。11/30まではArgonがAstraの5分の1の単価です。
出典：公式情報（公式情報の比較の出典）Xではどちらが好評？
両方を比べた投稿105件のうち、Gemini 4 Argon派31件・GPT-6 Astra派21件・使い分け29件・どちらとも言えない24件でした（2026年11月3日時点）。文章の読みやすさや動画・UIではArgonを推す声が多く、ハルシネーションの少なさではAstraを推す声が多く見られました。
出典：このページのX投稿の集計文章を書かせるなら、どちらがいい？
Xでは、Argonを推す声が多く見られました。何ページにもわたる文章はArgonのほうがうまい、相手に合わせて話すのがうまいという投稿があり、Astraには日本語が堅苦しい、わかりやすい普通の文章を書かせられないという不満がありました。
出典：このページのX投稿の集計どう使い分けている人が多い？
Claude Opus 5.5などで作ったものを、AstraとArgonの両方にレビューさせる使い方が目立ちました。Argonで開発してAstraにレビューさせる、データ分析はArgon・ブラウザ操作はAstraに任せる、という投稿もありました。
出典：このページのX投稿の集計