Gemini 4 Argon ya está disponible para todos a 2/10 dólares

Google puso Gemini 4 Argon a disposición de todos el 13 de octubre de 2026, dos semanas después de limitarlo a socios de ciberseguridad. Los desarrolladores ya pueden llamarlo a través de la Gemini API de pago, a 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida. Ese precio de lanzamiento dura hasta el 30 de noviembre, y el precio estándar a partir del 1 de diciembre es el doble.

Dónde está disponible Argon

Las notas de la versión de la Gemini API indican que gemini-4-argon tiene disponibilidad general desde el 13 de octubre. VentureBeat enumera los lugares donde ya funciona:

• La Gemini API de pago y Google AI Studio
• Antigravity, el entorno de programación agéntica de Google (los suscriptores individuales necesitan el plan Ultra)
• Las suscripciones de Gemini Enterprise que cumplan los requisitos
• La app de Gemini y AI Mode en la Búsqueda de Google, para suscriptores de Google AI Pro y Ultra
• Android Studio y Firebase AI Logic, para desarrolladores de Android

Las páginas de Google para desarrolladores dicen que el modelo no está en el nivel gratuito de la API. Cuando Tech AI Wire cubrió el lanzamiento del 30 de septiembre, solo podían usarlo los defensores de ciberseguridad del Fairwind Program de Google. VentureBeat informa de que cientos de socios de seguridad más se suman ahora a ese programa.

Cuánto cuesta

La página de precios recoge todos los niveles, en dólares por millón de tokens:

Nivel	Entrada	Salida	Entrada en caché	Desde el 1 de diciembre (entrada / salida / caché)
Standard	2,00 $	10,00 $	0,10 $	4,00 $ / 20,00 $ / 0,20 $
Batch y 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 $

Los precios de salida incluyen los tokens de razonamiento, es decir, el razonamiento interno del modelo. La entrada en caché es texto que el modelo ya ha procesado, facturado con descuento. Batch y Flex cambian velocidad por un precio más bajo. Priority cuesta más a cambio de respuestas más rápidas y fiables.

Como comparación, la misma página recoge Gemini 3.8 Flash a 0,75 $ de entrada y 3,75 $ de salida.

Límites y funciones

La guía de modelos de Google da a Argon una ventana de contexto de 1.048.576 tokens. Esa ventana la comparten la entrada, el razonamiento del modelo y su salida. Por defecto, una respuesta puede llegar a 65.536 tokens. Las solicitudes más largas en segundo plano pueden producir hasta 1 millón de tokens aproximadamente, menos la entrada.

El modelo acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, y responde solo con texto. Admite llamadas a funciones, ejecución de código, grounding con la búsqueda, salidas estructuradas y, en versión preliminar, uso del ordenador. No genera imágenes ni audio.

Tres ajustes controlan cuánto razona: bajo, medio y alto, con medio como valor predeterminado. El almacenamiento en caché es automático para prompts de al menos 4.096 tokens, y se ignoran los ajustes de muestreo habituales, la temperatura y el top-p.

Benchmarks

VentureBeat publica estas puntuaciones frente a modelos rivales:

Benchmark	Gemini 4 Argon	Claude Opus 5.5	GPT-6 Astra
DeepSWE v1.1 (programación)	77,9 %	74,2 %	74,1 %
Zapier AutomationBench	51,3 %	42,5 %	41,4 %
Terminal-Bench 4.0	57,4 %	66,4 %	no publicado
Índice de Artificial Analysis	53	58	53

VentureBeat también cita las cifras de seguridad de Google: atajos no autorizados en el 2 % de los intentos de evaluación de programación, y una tasa de éxito del 0,7 % para ataques de inyección indirecta de prompts en 15 intentos adaptativos.

Sam Witteveen, consejero delegado de Red Dragon AI, dio a VentureBeat un veredicto dividido. «Es un modelo muy, muy, muy bueno. Pero ¿es el mejor modelo que existe? En realidad, no creo que lo sea», dijo.

Qué significa esto para los desarrolladores

• Cierra tus pruebas antes del 1 de diciembre. El precio de lanzamiento dura hasta el 30 de noviembre. Evalúa Argon con tu carga de trabajo ahora y después calcula el presupuesto con el precio estándar duplicado.
• Usa Batch o Flex para tareas offline. A la mitad del precio estándar, encajan con evaluaciones, etiquetado de datos y otros trabajos que pueden esperar.
• Fija los límites de salida a conciencia. Las respuestas se detienen por defecto en 65.536 tokens. Google sugiere 131.072 o 262.144 tokens para tareas complejas, y cada token de salida se factura a la tarifa de salida.
• Prescinde de los ajustes de muestreo. Argon ignora la temperatura, el top-p y el top-k. El código que los ajusta para obtener variedad necesitará otro enfoque.
• Compara en trabajo de agentes, no solo en programación. Argon lidera en DeepSWE y AutomationBench en la tabla de VentureBeat, pero queda por detrás de Claude Opus 5.5 en Terminal-Bench 4.0 y en el índice de Artificial Analysis. Muse Wonder de Meta, lanzado un día antes, está en el mismo rango.