Google открыла Gemini 4 Argon для широкой аудитории 13 октября 2026 года. До этого, после анонса 30 сентября, модель предоставляли проверенным специалистам по кибербезопасности через программу Fairwind. Теперь ею могут пользоваться разработчики, компании и подписчики некоторых тарифов Google — но конкретный доступ зависит от продукта и плана. А результаты тестов не дают универсального ответа на вопрос, какая модель лучше.
3
20
43
49
Где доступна Gemini 4 Argon
Google объявила о глобальном доступе для разработчиков и компаний через Gemini API и платформу Gemini в AI Studio. Подписчики Google AI Ultra могут использовать Argon в Antigravity, а подписчики Google AI Pro и Ultra — в приложении Gemini и режиме AI Mode в Поиске.
43
Для API стабильный идентификатор модели — gemini-4-argon. В анонсе для разработчиков Google также указала Android Studio как один из способов работать с Argon через платный тариф Gemini API.
17
33
Важно не путать доступ через приложение и использование API. Argon недоступна в бесплатном тарифе Gemini API и не входит в Google AI Pro как API-доступ. При этом Google отдельно указывает, что подписчики Pro могут использовать модель в приложении Gemini и AI Mode.
36
43
Компания называет запуск глобальным, однако это само по себе не подтверждает, что каждая функция сразу доступна всем пользователям во всех регионах.
43
Сколько стоит API — и когда изменится цена
Вводные тарифы API — $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Миллион закэшированных входных токенов стоит $0,10 — на 95% дешевле обычной входной цены. Эти тарифы действуют до 30 ноября; с 1 декабря входные токены будут стоить $4 за миллион, а выходные — $20.
1
3
13
Gemini API поддерживает общий лимит в один миллион токенов на вход и выход. Это единый бюджет, а не миллион входных плюс отдельный миллион выходных токенов.
43
44
Чтобы оценить расходы, учитывайте токены на входе и выходе, повторные запросы и возможную экономию на кэшировании. Сравнивать только цены за миллион токенов недостаточно: приведённые данные не позволяют напрямую сопоставить стоимость выполнения одной и той же задачи с конкурирующими моделями.
Для каких задач Google предлагает Argon
Google позиционирует Argon как модель для сложной разработки ПО, математических и научных задач, автономных многоэтапных агентов и генерации длинных ответов. Среди корпоративных сценариев компания называет юридическую и финансовую работу, а также киберзащиту. Это заявленное назначение модели, а не независимая гарантия результата для любой конкретной команды или задачи.
33
43
Разработчикам и компаниям разумно начать с ограниченного пилота на типичных для них задачах. Перед тем как переносить на модель рабочий процесс или планировать бюджет, стоит оценить качество выполнения, надёжность, объём необходимой проверки и общее число токенов.
Что показывают бенчмарки
В опубликованной Google таблице Argon набрала 68,9% в Vals Index — против 67,0% у Claude Opus 5.5 и 63,1% у GPT-6 Astra. Это результаты, приведённые Google: они говорят о конкретном тесте, но не доказывают преимущество модели во всех задачах.
56
В отдельном сравнении Artificial Analysis у Argon — 53 балла в Intelligence Index: столько же, сколько у GPT-6 Astra. Claude Opus 5.5 набрала 58, а Claude Sonnet 5.5 — 56. Разница между результатами подчёркивает: выбор модели зависит от задачи и методики оценки, а не от одного места в рейтинге.
14
57
Главное
Публичный запуск сделал Argon доступной разработчикам через платный API и подписчикам — в отдельных продуктах Google. Вводные тарифы API ограничены по времени. Перед выбором модели проверьте, какой доступ включён в нужный вам продукт, учитывайте общий лимит токенов и предстоящее изменение цены. А результаты бенчмарков воспринимайте как данные о конкретных тестах, а не обещание, что Argon окажется лучшей для любой задачи.