Google 於 2026 年 10 月 13 日正式擴大開放 Gemini 4 Argon，讓開發者、企業與符合資格的訂閱者都能接觸這款模型。Argon 先在 9 月 30 日透過 Fairwind 計畫提供給受信任的網路安全防禦人員，13 天後擴大開放。實際能否使用，仍要看你使用的 Google 產品與方案；至於哪款模型最強，單看一項基準測試也無法定論。3204349

Gemini 4 Argon 可以在哪裡使用？

Google 表示，全球開發者與企業可透過 Gemini API，在 Google AI Studio 和 Gemini 平台使用 Argon。Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用；Google AI Pro 和 Ultra 訂閱者則可在 Gemini App，以及 Google 搜尋的 AI 模式使用。43

開發者使用的穩定版 API 模型 ID 是 gemini-4-argon。Google 也列出 Android Studio，供開發者透過 Gemini API 付費方案使用 Argon。1733

要注意，API 付費資格與 Google 產品內的訂閱功能是兩回事。Google 說明 Argon 不適用於 Gemini API 免費方案，也不能透過 Google AI Pro 方案取得 API 存取權；但該公司另有列出 Pro 和 Ultra 訂閱者可在 Gemini App 與搜尋 AI 模式使用 Argon。換句話說，Pro 訂閱者能在 App 使用，不代表可以免費呼叫 API。3643

Google 宣布 Argon 全球推出，但這不等於所有功能都會在每個地區、對每位使用者同時開放。43

API 優惠價只到 11 月 30 日

目前 API 入門優惠為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元；快取輸入 token 每百萬 0.10 美元，相較輸入 token 原價折扣 95%。優惠至 2026 年 11 月 30 日，12 月 1 日起，輸入與輸出費率將分別調升為每百萬 4 美元和 20 美元。1313

Gemini API 的輸入與輸出共用 100 萬 token 上限。這是同一個總額度，不是輸入可用 100 萬 token、輸出又另外有 100 萬 token。4344

評估實際成本時，應估算自己任務所需的輸入、輸出、快取內容與重試次數。只比較每百萬 token 的標價，未必能反映完成一項工作的總成本；目前提供的比較資料也不足以證明 Argon 與其他模型在相同任務下的成本高低。

Google 表示 Argon 適合哪些工作？

Google 將 Argon 定位為適用於複雜軟體工程、數學與科學問題、可自主執行多步驟任務的代理，以及長篇輸出的推理模型。企業應用方面，Google 也提到法律與金融知識工作，以及網路安全防禦。這些是 Google 對模型用途與強項的描述，不代表它在每個團隊、每項工作上都有保證。3343

對開發者和企業來說，較穩妥的做法是先用具代表性的工作進行小規模測試，衡量成果品質、人工審查所需時間、穩定性與 token 總用量，再決定是否將工作流程或預算交給模型處理。

基準測試呈現的成績並不完全一致

Google 公布的基準測試表中，Argon 在 Vals Index 得分 68.9%，高於 Claude Opus 5.5 的 67.0% 和 GPT-6 Astra 的 63.1%。這是 Google 公布的測試結果，應視為特定基準中的表現，而不是模型在所有任務上全面領先的證明。56

另一項 Artificial Analysis Intelligence Index 評比則給 Argon 53 分，與 GPT-6 Astra 並列；Claude Opus 5.5 為 58 分、Claude Sonnet 5.5 為 56 分，均高於 Argon。1457 不同評比呈現不同結果，也說明模型選擇應回到實際任務與評測方式，而非只看單一排行榜。

重點整理

Gemini 4 Argon 開放後，開發者多了一款可透過付費 API 使用的模型，符合資格的訂閱者也能在部分 Google 產品中使用它；但 API 優惠價有期限，且輸入與輸出共用 token 上限。實際導入前，先用自己的工作測試模型、估算總用量，並把 12 月 1 日的費率調整納入預算。基準測試可以提供參考，但不能保證 Argon 一定最適合你的需求。

Google 於 2026 年 10 月 13 日正式擴大開放 Gemini 4 Argon，讓開發者、企業與符合資格的訂閱者都能接觸這款模型。Argon 先在 9 月 30 日透過 Fairwind 計畫提供給受信任的網路安全防禦人員，13 天後擴大開放。實際能否使用，仍要看你使用的 Google 產品與方案；至於哪款模型最強，單看一項基準測試也無法定論。3204349

Gemini 4 Argon 可以在哪裡使用？

Google 表示，全球開發者與企業可透過 Gemini API，在 Google AI Studio 和 Gemini 平台使用 Argon。Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用；Google AI Pro 和 Ultra 訂閱者則可在 Gemini App，以及 Google 搜尋的 AI 模式使用。43

開發者使用的穩定版 API 模型 ID 是 gemini-4-argon。Google 也列出 Android Studio，供開發者透過 Gemini API 付費方案使用 Argon。1733

要注意，API 付費資格與 Google 產品內的訂閱功能是兩回事。Google 說明 Argon 不適用於 Gemini API 免費方案，也不能透過 Google AI Pro 方案取得 API 存取權；但該公司另有列出 Pro 和 Ultra 訂閱者可在 Gemini App 與搜尋 AI 模式使用 Argon。換句話說，Pro 訂閱者能在 App 使用，不代表可以免費呼叫 API。3643

Google 宣布 Argon 全球推出，但這不等於所有功能都會在每個地區、對每位使用者同時開放。43

API 優惠價只到 11 月 30 日

目前 API 入門優惠為每百萬輸入 token 2 美元、每百萬輸出 token 10 美元；快取輸入 token 每百萬 0.10 美元，相較輸入 token 原價折扣 95%。優惠至 2026 年 11 月 30 日，12 月 1 日起，輸入與輸出費率將分別調升為每百萬 4 美元和 20 美元。1313

Gemini API 的輸入與輸出共用 100 萬 token 上限。這是同一個總額度，不是輸入可用 100 萬 token、輸出又另外有 100 萬 token。4344

評估實際成本時，應估算自己任務所需的輸入、輸出、快取內容與重試次數。只比較每百萬 token 的標價，未必能反映完成一項工作的總成本；目前提供的比較資料也不足以證明 Argon 與其他模型在相同任務下的成本高低。

Google 表示 Argon 適合哪些工作？

Google 將 Argon 定位為適用於複雜軟體工程、數學與科學問題、可自主執行多步驟任務的代理，以及長篇輸出的推理模型。企業應用方面，Google 也提到法律與金融知識工作，以及網路安全防禦。這些是 Google 對模型用途與強項的描述，不代表它在每個團隊、每項工作上都有保證。3343

對開發者和企業來說，較穩妥的做法是先用具代表性的工作進行小規模測試，衡量成果品質、人工審查所需時間、穩定性與 token 總用量，再決定是否將工作流程或預算交給模型處理。

基準測試呈現的成績並不完全一致

Google 公布的基準測試表中，Argon 在 Vals Index 得分 68.9%，高於 Claude Opus 5.5 的 67.0% 和 GPT-6 Astra 的 63.1%。這是 Google 公布的測試結果，應視為特定基準中的表現，而不是模型在所有任務上全面領先的證明。56

另一項 Artificial Analysis Intelligence Index 評比則給 Argon 53 分，與 GPT-6 Astra 並列；Claude Opus 5.5 為 58 分、Claude Sonnet 5.5 為 56 分，均高於 Argon。1457 不同評比呈現不同結果，也說明模型選擇應回到實際任務與評測方式，而非只看單一排行榜。

重點整理

Gemini 4 Argon 開放後，開發者多了一款可透過付費 API 使用的模型，符合資格的訂閱者也能在部分 Google 產品中使用它；但 API 優惠價有期限，且輸入與輸出共用 token 上限。實際導入前，先用自己的工作測試模型、估算總用量，並把 12 月 1 日的費率調整納入預算。基準測試可以提供參考，但不能保證 Argon 一定最適合你的需求。