Google відкрила Gemini 4 Argon для широкого кола користувачів 13 жовтня 2026 року. Спершу, 30 вересня, модель анонсували для перевірених фахівців із кіберзахисту в межах програми Fairwind. Тепер нею можуть користуватися розробники, компанії та передплатники окремих тарифів Google. Водночас доступ залежить від продукту й плану, а результати тестів не дають універсальної відповіді на питання, яка модель найкраща.
3
20
43
49
Де доступний Gemini 4 Argon
Google оголосила про глобальний доступ для розробників і компаній через Gemini API та платформу Gemini в AI Studio. Передплатники Google AI Ultra можуть використовувати Argon в Antigravity, а передплатники Google AI Pro та Ultra — у застосунку Gemini й AI Mode у Пошуку.
43
Стабільний ідентифікатор моделі для розробників — gemini-4-argon. У блозі для розробників Google також вказує Android Studio як середовище, де можна працювати з Argon через платний рівень Gemini API.
17
33
Доступ через API та споживчі підписки — це різні речі. За даними Google, Argon недоступний у безкоштовному рівні API та як API-доступ у плані Google AI Pro. Водночас компанія окремо вказує доступ для передплатників Pro і Ultra в застосунку Gemini та AI Mode. Тобто доступ до Argon у застосунку за підпискою Pro не означає безкоштовного використання API.
36
43
Google описує запуск як глобальний, але це саме по собі не підтверджує, що кожна функція вже доступна кожному користувачеві в кожному регіоні.
43
Ціна API: знижка діє до 30 листопада
Початкова ціна API — $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних. Кешовані вхідні токени коштують $0,10 за мільйон — це на 95% дешевше за звичайну ціну на вхідні токени. Знижений тариф діє до 30 листопада; з 1 грудня ціни зростуть до $4 за мільйон вхідних і $20 за мільйон вихідних токенів.
1
3
13
Gemini API підтримує спільний ліміт у мільйон токенів на вхід і вихід. Це загальний бюджет, а не мільйон токенів на вхід плюс окремий мільйон на вихід.
43
44
Щоб оцінити витрати, варто порахувати токени й повторні запити для конкретного завдання, зокрема кешований ввід і вихід. Порівнювати лише ціни за токен може бути оманливо: наведені порівняння не дають змоги встановити зіставну вартість виконання однакового завдання в Argon і конкурентних моделей.
Для яких завдань Google позиціює Argon
Google описує Argon як модель для складної розробки програмного забезпечення, математичних і наукових задач, автономних агентів із кількома кроками та довгих відповідей. Серед корпоративних сценаріїв компанія називає роботу з юридичними й фінансовими матеріалами та кіберзахист. Це заявлені Google напрями застосування, а не незалежна гарантія результатів для конкретної команди чи робочого процесу.
33
43
Розробникам і компаніям варто почати з контрольного пілота на типових для них завданнях. Перед тим як переносити на модель цілий процес або закладати бюджет, оцініть якість виконання, обсяг перевірки з боку людини, надійність і загальну кількість токенів.
Що показують порівняльні тести
У таблиці бенчмарків Google для Argon наведено результат 68,9% на Vals Index — проти 67,0% у Claude Opus 5.5 і 63,1% у GPT-6 Astra. Це дані, оприлюднені Google: їх варто сприймати як результат конкретного тесту, а не доказ переваги моделі в усіх завданнях.
56
Інше порівняння, оприлюднене Artificial Analysis, показує 53 бали для Argon на Intelligence Index — стільки ж, скільки в GPT-6 Astra. Claude Opus 5.5 набрав 58, а Claude Sonnet 5.5 — 56.
14
57 Різні результати нагадують: вибір моделі залежить від конкретного завдання й способу оцінювання, а не від одного рейтингу.
Що варто врахувати
Публічний запуск Argon дає розробникам платну опцію в API та відкриває модель передплатникам Google у низці продуктів. Водночас знижені ціни на API діють лише обмежений час. Перед використанням перевірте модель на своїх завданнях, врахуйте спільний ліміт токенів і майбутнє підвищення тарифів. А першість у конкретному бенчмарку сприймайте як результат саме цього тесту, а не гарантію найкращого вибору загалом.