Gemini 4 Argon 是 Google 的前沿 AI 模型，API 名稱為 gemini-4-argon。Google 將它描述為最新、能力最強的模型，定位在需要多步推理、長時間維持脈絡的複雜工作，而不只是快速回答單一問題。5

從限量推出到公開使用

• 2026 年 9 月 30 日： Google 宣布 Argon，最初透過 Fairwind 計畫，向部分受信任的資安防禦者逐步開放。514
• 10 月 13 日： 模型向全球開放，開發者與企業可透過 Google AI Studio 和 Gemini 平台 API 使用；符合資格的訂閱用戶也能在 Gemini 產品中使用。18
• 10 月 27 日： Google 發布「8 個 Gemini 4 Argon 實例」，展示模型處理複雜任務的應用方向。17

目前可用管道包括：

• 開發者： 透過 Google AI Studio 與 Gemini API 呼叫模型；API 文件列出 generateContent 等介面。
• 一般訂閱用戶： Google AI Pro 與 Ultra 訂戶可在 Gemini App 和 Google 搜尋的 AI 模式使用；Antigravity 也提供 Pro 與 Ultra 訂戶使用。18
• 企業： Google Cloud 說明 Argon 可在 Gemini for business 使用，涵蓋網頁、桌面與行動裝置。15
• 免費 API 用戶： Gemini API 免費方案不包含 Argon。

為哪些工作而設計？

Google 主打 Argon 能處理複雜軟體開發、法律與財務等企業知識工作，以及 CodeMender 等資安防禦工具的相關流程；核心訴求是讓模型在多步工作中持續掌握脈絡。510

API 文件列出統一的 100 萬 token 輸入與輸出上限、最長可達 100 萬 token 的長篇輸出，以及可調整的思考程度。這些規格與定位適合長文件、長流程或需要多輪推理的工作，但不代表模型能在所有專業情境中免除人工查核。

API 費用：注意 12 月 1 日調價

下表為每 100 萬 token 的費用，金額為美元：1

費用項目	至 2026 年 11 月 30 日	自 2026 年 12 月 1 日起
輸入 token	$2.00	$4.00
快取輸入 token	$0.10	$0.20
輸出 token	$10.00	$20.00

Google 將 11 月底前的價格列為入門價；快取輸入的價格比一般輸入低 95%。思考 token 也會計費，並列入輸出 token 費用。模型處理的 token 都會納入計算，部分 grounding 情境下的內部工具指令與函式宣告也可能計費。1

公開展示與成效：哪些說法有資料支持？

Google 在 10 月 27 日確實發布 Argon 的能力展示集錦。17 不過，目前提供的來源摘錄未能核實提問所述的「5,000 行程式打造無素材、陽光照射的 3D 圖書館」，也未能確認「從超過 80,000 份 NASA 檔案、涵蓋 72 次火星任務製作簡報」的具體內容。因此，這些細節不宜在缺乏可查證材料時直接當成已確認事實。

有幾項成效則有來源支持，但應留意其性質：

• Google 內部工程團隊： Google 表示，團隊在 Antigravity 使用 Argon 後，代理式程式碼提交量增加逾 35%，程式回滾減少近三分之一。這是 Google 公布的內部結果，不等於獨立測試或所有團隊都能重現的保證。10
• 法律工作： Google Cloud 表示 Argon 在 Harvey 的 Legal Agent Benchmark 表現領先，並提及法律研究與起草、引用品質等用途；提供的資料沒有列出具體分數或與較早 Gemini 型號的數字比較。10
• ServiceNow： 目前可用來源提到部分企業任務的早期結果較佳，但未提供足以核實的詳細數字與比較基準。

資安用途與防護設定

Google 的文件列出 Argon 支援 CodeMender，並標示為預覽功能；另有供防禦性資安用途的 Gemini 4 Argon Cyber Permissive 版本，僅對獲准名單開放。

目前來源可確認的是初期 Fairwind 限量開放，以及防禦性版本採許可名單制；但不足以說明各類攻擊性資安任務的完整限制細節，或 Fairwind 參與者能否取得哪些例外權限。514

對多數使用者而言，值不值得選 Argon，取決於工作是否真的需要長流程推理與專業任務能力。Google 的定位是複雜工作用模型；單看「最強」這類宣傳稱號，還不足以判斷是否值得付費。

Gemini 4 Argon 是 Google 的前沿 AI 模型，API 名稱為 gemini-4-argon。Google 將它描述為最新、能力最強的模型，定位在需要多步推理、長時間維持脈絡的複雜工作，而不只是快速回答單一問題。5

從限量推出到公開使用

• 2026 年 9 月 30 日： Google 宣布 Argon，最初透過 Fairwind 計畫，向部分受信任的資安防禦者逐步開放。514
• 10 月 13 日： 模型向全球開放，開發者與企業可透過 Google AI Studio 和 Gemini 平台 API 使用；符合資格的訂閱用戶也能在 Gemini 產品中使用。18
• 10 月 27 日： Google 發布「8 個 Gemini 4 Argon 實例」，展示模型處理複雜任務的應用方向。17

目前可用管道包括：

• 開發者： 透過 Google AI Studio 與 Gemini API 呼叫模型；API 文件列出 generateContent 等介面。
• 一般訂閱用戶： Google AI Pro 與 Ultra 訂戶可在 Gemini App 和 Google 搜尋的 AI 模式使用；Antigravity 也提供 Pro 與 Ultra 訂戶使用。18
• 企業： Google Cloud 說明 Argon 可在 Gemini for business 使用，涵蓋網頁、桌面與行動裝置。15
• 免費 API 用戶： Gemini API 免費方案不包含 Argon。

為哪些工作而設計？

Google 主打 Argon 能處理複雜軟體開發、法律與財務等企業知識工作，以及 CodeMender 等資安防禦工具的相關流程；核心訴求是讓模型在多步工作中持續掌握脈絡。510

API 文件列出統一的 100 萬 token 輸入與輸出上限、最長可達 100 萬 token 的長篇輸出，以及可調整的思考程度。這些規格與定位適合長文件、長流程或需要多輪推理的工作，但不代表模型能在所有專業情境中免除人工查核。

API 費用：注意 12 月 1 日調價

下表為每 100 萬 token 的費用，金額為美元：1

費用項目	至 2026 年 11 月 30 日	自 2026 年 12 月 1 日起
輸入 token	$2.00	$4.00
快取輸入 token	$0.10	$0.20
輸出 token	$10.00	$20.00

Google 將 11 月底前的價格列為入門價；快取輸入的價格比一般輸入低 95%。思考 token 也會計費，並列入輸出 token 費用。模型處理的 token 都會納入計算，部分 grounding 情境下的內部工具指令與函式宣告也可能計費。1

公開展示與成效：哪些說法有資料支持？

Google 在 10 月 27 日確實發布 Argon 的能力展示集錦。17 不過，目前提供的來源摘錄未能核實提問所述的「5,000 行程式打造無素材、陽光照射的 3D 圖書館」，也未能確認「從超過 80,000 份 NASA 檔案、涵蓋 72 次火星任務製作簡報」的具體內容。因此，這些細節不宜在缺乏可查證材料時直接當成已確認事實。

有幾項成效則有來源支持，但應留意其性質：

• Google 內部工程團隊： Google 表示，團隊在 Antigravity 使用 Argon 後，代理式程式碼提交量增加逾 35%，程式回滾減少近三分之一。這是 Google 公布的內部結果，不等於獨立測試或所有團隊都能重現的保證。10
• 法律工作： Google Cloud 表示 Argon 在 Harvey 的 Legal Agent Benchmark 表現領先，並提及法律研究與起草、引用品質等用途；提供的資料沒有列出具體分數或與較早 Gemini 型號的數字比較。10
• ServiceNow： 目前可用來源提到部分企業任務的早期結果較佳，但未提供足以核實的詳細數字與比較基準。

資安用途與防護設定

Google 的文件列出 Argon 支援 CodeMender，並標示為預覽功能；另有供防禦性資安用途的 Gemini 4 Argon Cyber Permissive 版本，僅對獲准名單開放。

目前來源可確認的是初期 Fairwind 限量開放，以及防禦性版本採許可名單制；但不足以說明各類攻擊性資安任務的完整限制細節，或 Fairwind 參與者能否取得哪些例外權限。514

對多數使用者而言，值不值得選 Argon，取決於工作是否真的需要長流程推理與專業任務能力。Google 的定位是複雜工作用模型；單看「最強」這類宣傳稱號，還不足以判斷是否值得付費。