Gemini 4 Argon est désormais disponible pour tous à 2 $/10 $

Google a rendu Gemini 4 Argon disponible pour tous le 13 octobre 2026, deux semaines après l'avoir réservé à des partenaires en cybersécurité. Les développeurs peuvent désormais l'appeler via la Gemini API payante, à 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars par million de tokens en sortie. Ce prix de lancement court jusqu'au 30 novembre, et le prix standard à partir du 1er décembre est deux fois plus élevé.

Où Argon est disponible

Les notes de version de la Gemini API indiquent que gemini-4-argon est en disponibilité générale depuis le 13 octobre. VentureBeat liste les endroits où il fonctionne désormais :

• La Gemini API payante et Google AI Studio
• Antigravity, l'environnement de code agentique de Google (les abonnés individuels ont besoin du forfait Ultra)
• Les abonnements Gemini Enterprise éligibles
• L'application Gemini et AI Mode dans la recherche Google, pour les abonnés Google AI Pro et Ultra
• Android Studio et Firebase AI Logic, pour les développeurs Android

Selon les pages de Google pour les développeurs, le modèle ne fait pas partie de l'offre gratuite de l'API. Quand Tech AI Wire a couvert le lancement du 30 septembre, seuls les défenseurs en cybersécurité du Fairwind Program de Google pouvaient l'utiliser. VentureBeat rapporte que des centaines d'autres partenaires de sécurité rejoignent désormais ce programme.

Ce que cela coûte

La page des tarifs liste chaque niveau, en dollars par million de tokens :

Niveau	Entrée	Sortie	Entrée en cache	À partir du 1er décembre (entrée / sortie / cache)
Standard	2,00 $	10,00 $	0,10 $	4,00 $ / 20,00 $ / 0,20 $
Batch et 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 $

Les prix de sortie incluent les tokens de réflexion, c'est-à-dire le raisonnement interne du modèle. L'entrée en cache est du texte que le modèle a déjà traité, facturé avec une remise. Batch et Flex échangent de la vitesse contre un prix plus bas. Priority coûte plus cher pour des réponses plus rapides et plus fiables.

À titre de comparaison, la même page indique 0,75 $ en entrée et 3,75 $ en sortie pour Gemini 3.8 Flash.

Limites et fonctionnalités

Le guide des modèles de Google donne à Argon une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens. Cette fenêtre est partagée entre l'entrée, la réflexion du modèle et sa sortie. Par défaut, une réponse peut aller jusqu'à 65 536 tokens. Les requêtes plus longues en arrière-plan peuvent produire jusqu'à environ 1 million de tokens, moins l'entrée.

Le modèle accepte du texte, des images, de la vidéo, de l'audio et des PDF, et ne répond qu'en texte. Il prend en charge l'appel de fonctions, l'exécution de code, l'ancrage dans la recherche, les sorties structurées et, en préversion, l'utilisation de l'ordinateur. Il ne génère ni images ni audio.

Trois réglages contrôlent l'intensité de sa réflexion : faible, moyen et élevé, moyen étant la valeur par défaut. La mise en cache est automatique pour les prompts d'au moins 4 096 tokens, et les réglages d'échantillonnage habituels, la température et le top-p, sont ignorés.

Benchmarks

VentureBeat rapporte ces scores face aux modèles concurrents :

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

VentureBeat cite aussi les chiffres de sécurité de Google : des raccourcis non autorisés dans 2 % des tentatives d'évaluation en programmation, et un taux de réussite de 0,7 % pour les attaques par injection de prompt indirecte sur 15 tentatives adaptatives.

Sam Witteveen, directeur général de Red Dragon AI, a livré un avis mitigé à VentureBeat. « C'est un modèle vraiment, vraiment, vraiment bon. Mais est-ce le meilleur modèle qui existe ? En fait, je ne pense pas », a-t-il déclaré.

Ce que cela signifie pour les développeurs

• Bouclez vos tests avant le 1er décembre. Le prix de lancement dure jusqu'au 30 novembre. Évaluez Argon sur votre charge de travail dès maintenant, puis prévoyez votre budget au prix standard doublé.
• Utilisez Batch ou Flex pour les tâches hors ligne. À la moitié du prix standard, ils conviennent aux évaluations, à l'étiquetage de données et aux autres travaux qui peuvent attendre.
• Fixez les limites de sortie avec soin. Les réponses s'arrêtent par défaut à 65 536 tokens. Google suggère 131 072 ou 262 144 tokens pour les tâches complexes, et chaque token de sortie est facturé au tarif de sortie.
• Abandonnez les réglages d'échantillonnage. Argon ignore la température, le top-p et le top-k. Le code qui les ajuste pour varier les réponses devra trouver une autre approche.
• Comparez sur le travail d'agent, pas seulement sur le code. Argon arrive en tête sur DeepSWE et AutomationBench dans le tableau de VentureBeat, mais reste derrière Claude Opus 5.5 sur Terminal-Bench 4.0 et l'indice Artificial Analysis. Muse Wonder de Meta, lancé un jour plus tôt, se situe dans la même fourchette.