Gemini 4 Argon ist jetzt allgemein verfügbar, für 2/10 Dollar

Google hat Gemini 4 Argon am 13. Oktober 2026 allgemein verfügbar gemacht, zwei Wochen nachdem es das Modell auf Partner aus der Cybersicherheit beschränkt hatte. Entwickler können es jetzt über die kostenpflichtige Gemini API aufrufen, für 2 $ pro Million Eingabe-Token und 10 $ pro Million Ausgabe-Token. Dieser Einführungspreis gilt bis zum 30. November, und der Standardpreis ab dem 1. Dezember ist doppelt so hoch.

Wo Argon verfügbar ist

Die Release Notes der Gemini API führen gemini-4-argon ab dem 13. Oktober als allgemein verfügbar. VentureBeat nennt die Orte, an denen es jetzt läuft:

• Die kostenpflichtige Gemini API und Google AI Studio
• Antigravity, Googles agentische Coding-Umgebung (Einzelabonnenten brauchen den Ultra-Tarif)
• Berechtigte Abonnements von Gemini Enterprise
• Die Gemini-App und AI Mode in der Google-Suche, für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra
• Android Studio und Firebase AI Logic, für Android-Entwickler

Laut Googles Entwicklerseiten ist das Modell nicht in der kostenlosen Stufe der API enthalten. Als Tech AI Wire über den Start am 30. September berichtete, konnten es nur Cyberverteidiger in Googles Fairwind Program nutzen. VentureBeat berichtet, dass diesem Programm jetzt Hunderte weitere Sicherheitspartner beitreten.

Was es kostet

Die Preisseite listet jede Stufe auf, in Dollar pro Million Token:

Stufe	Eingabe	Ausgabe	Gecachte Eingabe	Ab 1. Dezember (Eingabe / Ausgabe / gecacht)
Standard	2,00 $	10,00 $	0,10 $	4,00 $ / 20,00 $ / 0,20 $
Batch und Flex	1,00 $	5,00 $	0,05 $	2,00 $ / 10,00 $ / 0,10 $
Priority	3,60 $	18,00 $	0,18 $	7,20 $ / 36,00 $ / 0,36 $

Die Ausgabepreise schließen Thinking-Tokens ein, also das interne Nachdenken des Modells. Gecachte Eingabe ist Text, den das Modell bereits verarbeitet hat, und wird mit Rabatt abgerechnet. Batch und Flex tauschen Geschwindigkeit gegen einen niedrigeren Preis. Priority kostet mehr, dafür kommen die Antworten schneller und zuverlässiger.

Zum Vergleich: Dieselbe Seite führt Gemini 3.8 Flash mit 0,75 $ für die Eingabe und 3,75 $ für die Ausgabe.

Grenzen und Funktionen

Googles Modellleitfaden gibt Argon ein Kontextfenster von 1.048.576 Token. Dieses Fenster teilen sich die Eingabe, das Nachdenken des Modells und seine Ausgabe. Standardmäßig kann eine Antwort bis zu 65.536 Token lang werden. Längere Hintergrundanfragen können bis zu etwa 1 Million Token erzeugen, abzüglich der Eingabe.

Das Modell nimmt Text, Bilder, Video, Audio und PDFs an und antwortet nur mit Text. Es unterstützt Function Calling, Codeausführung, Grounding mit der Suche, strukturierte Ausgaben und, als Vorschau, Computernutzung. Bilder oder Audio erzeugt es nicht.

Drei Einstellungen steuern, wie intensiv es nachdenkt: niedrig, mittel und hoch, mit mittel als Standard. Caching geschieht automatisch bei Prompts ab 4.096 Token, und die üblichen Sampling-Einstellungen Temperatur und Top-p werden ignoriert.

Benchmarks

VentureBeat berichtet diese Werte im Vergleich mit konkurrierenden Modellen:

Benchmark	Gemini 4 Argon	Claude Opus 5.5	GPT-6 Astra
DeepSWE v1.1 (Coding)	77,9 %	74,2 %	74,1 %
Zapier AutomationBench	51,3 %	42,5 %	41,4 %
Terminal-Bench 4.0	57,4 %	66,4 %	nicht angegeben
Index von Artificial Analysis	53	58	53

VentureBeat nennt auch Googles Sicherheitswerte: unerlaubte Abkürzungen bei 2 % der Versuche in Coding-Evaluierungen und eine Erfolgsquote von 0,7 % für indirekte Prompt-Injection-Angriffe über 15 adaptive Versuche.

Sam Witteveen, Geschäftsführer von Red Dragon AI, gab gegenüber VentureBeat ein gemischtes Urteil ab. „Das ist ein wirklich, wirklich, wirklich gutes Modell. Aber ist es das beste Modell, das es gibt? Ich glaube eigentlich nicht“, sagte er.

Was das für Entwickler bedeutet

• Schließen Sie Ihre Tests vor dem 1. Dezember ab. Der Einführungspreis gilt bis zum 30. November. Messen Sie Argon jetzt mit Ihrer eigenen Arbeitslast und planen Sie das Budget dann mit dem verdoppelten Standardpreis.
• Nutzen Sie Batch oder Flex für Offline-Jobs. Zum halben Standardpreis eignen sie sich für Evaluierungen, Datenannotation und andere Arbeit, die warten kann.
• Setzen Sie Ausgabegrenzen bewusst. Antworten enden standardmäßig bei 65.536 Token. Google empfiehlt für komplexe Aufgaben 131.072 oder 262.144 Token, und jeder Ausgabe-Token wird zum Ausgabepreis abgerechnet.
• Verzichten Sie auf Sampling-Einstellungen. Argon ignoriert Temperatur, Top-p und Top-k. Code, der sie für mehr Abwechslung anpasst, braucht einen anderen Ansatz.
• Vergleichen Sie bei Agentenarbeit, nicht nur beim Coding. Argon liegt in der Tabelle von VentureBeat bei DeepSWE und AutomationBench vorn, aber bei Terminal-Bench 4.0 und dem Index von Artificial Analysis hinter Claude Opus 5.5. Metas Muse Wonder, einen Tag früher veröffentlicht, liegt im selben Bereich.