Gemini 4 Argon ist verfügbar: Zugang, Preise und was sich geändert hat

Am 30. September 2026 hat Google Gemini 4 Argon angekündigt und den Zugang auf vertrauenswürdige Cybersicherheits-Defender im Fairwind-Programm beschränkt. Am 13. Oktober 2026 hat Google das öffentliche Modell weltweit verfügbar gemacht, mit der Modell-ID der Gemini-Plattform gemini-4-argon. Diese Seite beschreibt, was sich geändert hat, wer es nutzen kann, den Preis bis zum 30. November und die Qualitätsaussagen, die Google veröffentlicht hat.

Dies ist eine unabhängige Website, keine offizielle Google-Seite. Benchmark- und interne Zahlen unten stammen von Google.

Was sich seit dem 30. September geändert hat

Unser Oktober-Update 2026 sagte, Entwickler könnten Argon noch nicht nutzen. Das stimmte am 30. September. Es ist jetzt überholt.

Die Beiträge vom 13. Oktober sind Introducing Gemini 4 Argon von Koray Kavukcuoglu, SVP, Google DeepMind, und Gemini 4 Argon on Google Cloud von Michael Gerstenhaber.

Argon ist ein Frontier-Modell für Reasoning und Text. Googles Demos zeigen, wie es Motorgeräusch-Audio von Gemini Omni Flash in Three.js verdrahtet, und ein Video, das Gemini 3.8 TTS und Lyria 3.5 nutzt. Diese Ausgaben stammen von den anderen Modellen. Für Video beginnen Sie bei Was ist Gemini Omni?. Der Omni-API-Entwicklerleitfaden behandelt Video, nicht Argon.

Der Cloud-Beitrag ordnet Argon in eine vierteilige Reihe ein: Argon für Frontier-Reasoning, Flash für Tempo und Volumen, Omni für generative Medien und Gemma für offene Gewichte am Edge. Er sagt außerdem, die Modellintelligenz trage den Gemini-Agenten von Gemini at Work, behandelt in was Google Cloud am 8. Oktober angekündigt hat.

Google nennt Argon „erst den Anfang“ der Gemini-4-Familie. Für die anderen Gemini-4-Modelle werden keine Termine genannt. Die Gemini-4-Roadmap-Vorschau ist Hintergrund zum Pre-Training, kein Release-Kalender.

Wo welches Publikum es nutzen kann

Die Token-Preise unten gelten für das Modell mit öffentlichem Zugang. Der Wissenschaftler-Tier ist ein Antrag, keine automatische Zusage.

Modell-ID und das Limit von 1 Million Tokens

In der API der Gemini-Plattform lautet die ID gemini-4-argon. Dasselbe Modell steht in Google AI Studio.

Google sagt, die API gebe Argon ein branchenführendes einheitliches Input-Output-Limit von 1 Million Tokens. Die Launch-Beiträge schlüsseln nicht auf, wie sich dieses Budget auf Input und Output verteilt.

Die Docs beschreiben ein Continuation-Protokoll für dieses Limit. Die Launch-Beiträge nennen keine Schritte. Lesen Sie Googles Entwicklerdokumentation, bevor Sie einen Job entwerfen, der die Grenze überschreiten muss.

Preise bis zum 30. November und danach

Input und Output verdoppeln sich beide, wenn die Einführungsphase endet. Der Rabatt von 95 % auf gecachten Input gilt bis zum 30. November 2026. Die Preise, die Google für die Zeit danach veröffentlicht hat, sind $4 und $20.

Benchmarks und interne Ergebnisse, die Google nennt

Laut Google, aus den Beiträgen vom 13. Oktober. Diese Website hat sie nicht erneut ausgeführt.

Google nennt außerdem diese internen Ergebnisse:

• Antigravity: agentische Code-Einreichungen um mehr als 35 % gestiegen, Code-Rollbacks um knapp ein Drittel gesunken.
• Chromium: ein Chrome-Refactor in einer Codebasis von etwa 40 Millionen Zeilen, beschrieben als monatelange Arbeit in Wochen.
• ADK (google/adk-python): Vorbereitungszeit für In-Memory-Sessions in langen Sessions um 40 % gekürzt; Cold-Imports 21 % schneller.
• Gemma 4 E2B auf einer A100 über vLLM: 2,85× End-to-End-Inferenzbeschleunigung, von etwa 37.900 Tokens/s auf über 108.000 Tokens/s. Diese Zahl ist Gemmas Serving-Geschwindigkeit in Googles Bericht, keine Output-Rate von Argon.
• xTB: bis zu 2,3× schnellere Strukturvorhersage und 1,8× schnellere Konformersuche.

Sicherheit und Cyber-Zugang

Google sagt, Argon sei darauf trainiert, Systemgrenzen zu respektieren, negative Befunde ehrlich zu melden, vor irreversiblen Schritten auf eine menschliche Bestätigung zu warten, direkter und mit weniger Absicherung zu antworten und Stilvorgaben genauer zu folgen.

Der Cyber-Zugang ist geteilt:

• Öffentliches Argon blockiert offensive Aufgaben wie Pentesting und Exploitation. Defensive Nutzung läuft über CodeMender.
• Fairwind-Zugang erfolgt ohne diese Cyber-Leitplanken. Google nimmt Hunderte Partner hinzu.

Offensive Tests gehören nicht auf die öffentliche Modell-ID. Google sagt, diese Aufgaben seien dort blockiert.

Sollten Sie jetzt umstellen?

Unser Rat aus den veröffentlichten Fakten. Keine Migrationsanweisung von Google.

1. Verlagern Sie einen Text- oder Reasoning-Aufruf auf gemini-4-argon, wenn die Fairwind-Grenze vom 30. September der einzige Blocker war und Sie auf der kostenpflichtigen API-Stufe sind oder Ultra bzw. Pro für die Verbraucheroberflächen in der Tabelle nutzen.
2. Lassen Sie Video, Sprache und Musik auf Omni, Gemini 3.8 TTS und Lyria. Argon kann in einer Demo danebenstehen. Es ersetzt sie nicht.
3. Setzen Sie den 30. November 2026 in den Kalender, bevor Sie eine Route mit hohem Volumen schalten. Die Einführungspreise sind $2 und $10 pro 1 Mio. Tokens. Danach $4 und $20.
4. Behalten Sie Flash, wo Sie Tempo und Volumen brauchen. In Googles Reihe ist Argon das Frontier-Reasoning-Modell und Flash das Modell für Tempo und Volumen.
5. Lesen Sie das Continuation-Protokoll in Googles Entwicklerdokumentation, bevor Sie einen Job mit 1 Million Tokens planen. Die Blogbeiträge nennen es und spezifizieren es nicht.
6. Lassen Sie den Rest von Gemini 4 aus dem Zeitplan, bis Google Termine veröffentlicht.
7. Testen Sie System-Prompts erneut. Google sagt, Antworten seien direkter, die Absicherung geringer, Stilvorgaben hielten besser, und das Modell solle vor irreversiblen Schritten pausieren.
8. Halten Sie offensive Cyber-Arbeit in Fairwind, wenn Sie in diesem Programm sind. Öffentliches Argon ist das abgeschwächte Modell.

Minimaler Python-Aufruf

Dieselbe google-genai-Form wie andere Schnipsel der Gemini-Plattform auf dieser Website. Die Authentifizierung bleibt die, die Sie bereits für die Gemini API nutzen.

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="Listen Sie die Risiken dieses Entwurfs auf, einschließlich derer, die scheitern.",
)

Der Prompt fordert negative Befunde absichtlich an. Google sagt, das Modell sei darauf trainiert, sie ehrlich zu melden.

Weiterlesen

• Gemini im Oktober 2026 — die Sperre vom 30. September, als Entwickler Argon nicht aufrufen konnten
• Gemini-4-Roadmap-Vorschau
• Entwicklerleitfaden zur Gemini Omni API
• Was ist Gemini Omni? — Videogenerierung, das ist ein anderes Modell