Gemini 4 Argon agora está disponível para todos por US$ 2/10

O Google liberou o Gemini 4 Argon para todos em 13 de outubro de 2026, duas semanas depois de restringi-lo a parceiros de cibersegurança. Os desenvolvedores agora podem chamá-lo pela Gemini API paga, a US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. Esse preço de lançamento vale até 30 de novembro, e o preço padrão a partir de 1º de dezembro é o dobro.

Onde o Argon está disponível

As notas de versão da Gemini API listam o gemini-4-argon com disponibilidade geral desde 13 de outubro. O VentureBeat lista os lugares onde ele já roda:

• A Gemini API paga e o Google AI Studio
• Antigravity, o ambiente de programação agêntica do Google (assinantes individuais precisam do plano Ultra)
• Assinaturas elegíveis do Gemini Enterprise
• O app Gemini e o AI Mode na Pesquisa Google, para assinantes do Google AI Pro e Ultra
• Android Studio e Firebase AI Logic, para desenvolvedores Android

As páginas do Google para desenvolvedores dizem que o modelo não está no nível gratuito da API. Quando o Tech AI Wire cobriu o lançamento de 30 de setembro, só os defensores de cibersegurança do Fairwind Program do Google podiam usá-lo. O VentureBeat informa que centenas de outros parceiros de segurança agora entram nesse programa.

Quanto custa

A página de preços lista cada nível, em dólares por milhão de tokens:

Nível	Entrada	Saída	Entrada em cache	A partir de 1º de dezembro (entrada / saída / cache)
Standard	US$ 2,00	US$ 10,00	US$ 0,10	US$ 4,00 / US$ 20,00 / US$ 0,20
Batch e Flex	US$ 1,00	US$ 5,00	US$ 0,05	US$ 2,00 / US$ 10,00 / US$ 0,10
Priority	US$ 3,60	US$ 18,00	US$ 0,18	US$ 7,20 / US$ 36,00 / US$ 0,36

Os preços de saída incluem os tokens de raciocínio, ou seja, o raciocínio interno do modelo. Entrada em cache é texto que o modelo já processou, cobrado com desconto. Batch e Flex trocam velocidade por um preço menor. Priority custa mais em troca de respostas mais rápidas e confiáveis.

Para comparação, a mesma página lista o Gemini 3.8 Flash a US$ 0,75 de entrada e US$ 3,75 de saída.

Limites e recursos

O guia de modelos do Google dá ao Argon uma janela de contexto de 1.048.576 tokens. Essa janela é compartilhada pela entrada, pelo raciocínio do modelo e pela saída. Por padrão, uma resposta pode chegar a 65.536 tokens. Solicitações mais longas em segundo plano podem produzir até cerca de 1 milhão de tokens, menos a entrada.

O modelo aceita texto, imagens, vídeo, áudio e PDFs, e responde só em texto. Ele oferece suporte a chamada de funções, execução de código, grounding com a pesquisa, saídas estruturadas e, em prévia, uso do computador. Ele não gera imagens nem áudio.

Três configurações controlam o quanto ele pensa: baixa, média e alta, com média como padrão. O cache é automático para prompts de pelo menos 4.096 tokens, e as configurações de amostragem habituais, temperatura e top-p, são ignoradas.

Benchmarks

O VentureBeat informa estas pontuações em comparação com modelos rivais:

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

O VentureBeat também cita os números de segurança do Google: atalhos não autorizados em 2% das tentativas de avaliação de programação, e uma taxa de sucesso de 0,7% para ataques de injeção indireta de prompt ao longo de 15 tentativas adaptativas.

Sam Witteveen, CEO da Red Dragon AI, deu um veredito misto ao VentureBeat. "Este é um modelo muito, muito, muito bom. Mas é o melhor modelo que existe? Na verdade, acho que não", disse ele.

O que isso significa para desenvolvedores

• Conclua os testes antes de 1º de dezembro. O preço de lançamento vale até 30 de novembro. Avalie o Argon na sua carga de trabalho agora e depois planeje o orçamento com o preço padrão dobrado.
• Use Batch ou Flex para tarefas offline. Pela metade do preço padrão, eles servem para avaliações, rotulagem de dados e outros trabalhos que podem esperar.
• Defina limites de saída de propósito. As respostas param em 65.536 tokens por padrão. O Google sugere 131.072 ou 262.144 tokens para tarefas complexas, e cada token de saída é cobrado pela tarifa de saída.
• Abandone as configurações de amostragem. O Argon ignora temperatura, top-p e top-k. Código que as ajusta para obter variedade vai precisar de outra abordagem.
• Compare em trabalho de agentes, não só em programação. O Argon lidera em DeepSWE e AutomationBench na tabela do VentureBeat, mas fica atrás do Claude Opus 5.5 no Terminal-Bench 4.0 e no índice da Artificial Analysis. O Muse Wonder da Meta, lançado um dia antes, fica na mesma faixa.