Gemini 4 Argon ya está disponible: acceso, precios y qué cambió

El 30 de septiembre de 2026, Google anunció Gemini 4 Argon y lo limitó a defensores de ciberseguridad de confianza del programa Fairwind. El 13 de octubre de 2026, Google puso el modelo público a disposición en todo el mundo, con el ID de modelo de la plataforma Gemini gemini-4-argon. Esta página recoge qué cambió, quién puede usarlo, el precio hasta el 30 de noviembre y las afirmaciones de calidad que Google ha publicado.

Este sitio es independiente; no es una página oficial de Google. Las cifras de benchmarks y los resultados internos de abajo son de Google.

Qué cambió desde el 30 de septiembre

Nuestra actualización de octubre de 2026 decía que los desarrolladores aún no podían usar Argon. Eso era correcto el 30 de septiembre. Hoy está desactualizado.

Las publicaciones del 13 de octubre son Introducing Gemini 4 Argon, de Koray Kavukcuoglu, SVP de Google DeepMind, y Gemini 4 Argon on Google Cloud, de Michael Gerstenhaber.

Argon es un modelo de frontera de razonamiento y texto. Las demos de Google lo muestran conectando en Three.js el audio de un motor de coche que sale de Gemini Omni Flash, y un vídeo que usa Gemini 3.8 TTS y Lyria 3.5. Esas salidas vienen de los otros modelos. Para vídeo, empieza por qué es Gemini Omni. La guía de la API de Omni para desarrolladores trata del vídeo, no de Argon.

La publicación de Cloud sitúa a Argon en una alineación de cuatro partes: Argon para el razonamiento de frontera, Flash para velocidad y volumen, Omni para medios generativos y Gemma para pesos abiertos en el edge. También dice que la inteligencia del modelo sostiene al agente Gemini de Gemini at Work, tratado en lo que anunció Google Cloud el 8 de octubre.

Google llama a Argon «solo el principio» de la familia Gemini 4. No hay fechas para los demás modelos Gemini 4. La vista previa de la hoja de ruta de Gemini 4 es contexto sobre el preentrenamiento, no un calendario de lanzamiento.

Dónde puede usarlo cada público

Los precios por token de abajo se aplican al modelo de acceso público. La capa para científicos es una solicitud, no una concesión automática.

ID del modelo y el límite de 1 millón de tokens

En la API de la plataforma Gemini el ID es gemini-4-argon. Es también el modelo de Google AI Studio.

Google dice que la API da a Argon un límite unificado de entrada y salida de 1 millón de tokens, líder en el sector. Las publicaciones del lanzamiento no desglosan cómo se reparte ese presupuesto entre entrada y salida.

La documentación describe un continuation protocol para ese límite. Las publicaciones del lanzamiento no dan pasos. Lee la documentación para desarrolladores de Google antes de diseñar un trabajo que tenga que cruzar el límite.

Precios hasta el 30 de noviembre, y después

Entrada y salida se duplican cuando termina el periodo de introducción. El descuento del 95 % en la entrada en caché está indicado hasta el 30 de noviembre de 2026. Las tarifas que Google publicó para después de esa fecha son $4 y $20.

Benchmarks y resultados internos que informa Google

Según Google, a partir de las publicaciones del 13 de octubre. Este sitio no los ha vuelto a ejecutar.

Google también informa de estos resultados internos:

• Antigravity: los envíos de código agéntico suben más de un 35 % y las reversiones de código bajan casi un tercio.
• Chromium: un refactor de Chrome en una base de código de unos 40 millones de líneas, descrito como meses de trabajo hechos en semanas.
• ADK (google/adk-python): el tiempo de preparación de la sesión en memoria baja un 40 % en sesiones largas; las importaciones en frío son un 21 % más rápidas.
• Gemma 4 E2B en una A100 vía vLLM: aceleración de inferencia de extremo a extremo de 2,85×, de unos 37.900 tokens/s a más de 108.000 tokens/s. Esa cifra es la velocidad de servicio de Gemma en el informe de Google, no una tasa de salida de Argon.
• xTB: predicción de estructura hasta 2,3× más rápida y búsqueda de confórmeros 1,8× más rápida.

Seguridad y acceso de ciberseguridad

Google dice que Argon se entrenó para respetar los límites del sistema, informar con honestidad de los hallazgos negativos, detenerse para que una persona confirme antes de los pasos irreversibles, responder de forma más directa y con menos salvedades, y seguir con más fidelidad las instrucciones de estilo.

El acceso de ciberseguridad está dividido:

• Argon público bloquea tareas ofensivas como el pentesting y la explotación. El uso defensivo pasa por CodeMender.
• El acceso de Fairwind es sin esos guardrails de ciberseguridad. Google está sumando cientos de partners.

Las pruebas ofensivas no corresponden al ID de modelo público. Google dice que esas tareas están bloqueadas ahí.

¿Conviene cambiar ahora?

Nuestro consejo, a partir de los hechos publicados. No es una orden de migración de Google.

1. Pasa una llamada de texto o razonamiento a gemini-4-argon si el único bloqueo era el límite de Fairwind del 30 de septiembre, y estás en la capa de pago de la API o en Ultra o Pro para las superficies de consumo de la tabla.
2. Deja el vídeo, la voz y la música en Omni, Gemini 3.8 TTS y Lyria. Argon puede estar a su lado en una demo. No los sustituye.
3. Marca el 30 de noviembre de 2026 en el calendario antes de una ruta de alto volumen. Las tarifas de introducción son $2 y $10 por 1 M de tokens. Después, $4 y $20.
4. Mantén Flash donde necesites velocidad y volumen. La alineación de Google llama a Argon el modelo de razonamiento de frontera y a Flash el modelo de velocidad y volumen.
5. Lee el continuation protocol en la documentación para desarrolladores de Google antes de un trabajo de 1 millón de tokens. Las entradas del blog lo nombran y no lo especifican.
6. Deja el resto de Gemini 4 fuera del calendario hasta que Google publique fechas.
7. Vuelve a probar los prompts de sistema. Google dice que las respuestas son más directas, que hay menos salvedades, que las instrucciones de estilo se mantienen mejor y que el modelo debe detenerse antes de los pasos irreversibles.
8. Mantén el trabajo de ciberseguridad ofensiva dentro de Fairwind si estás en ese programa. Argon público es el modelo mitigado.

Llamada mínima en Python

La misma forma de google-genai que otros fragmentos de la plataforma Gemini en este sitio. La autenticación sigue siendo la que ya uses para la Gemini API.

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="Enumera los riesgos de este diseño, incluidos los que fallan.",
)

El prompt pide hallazgos negativos a propósito. Google dice que el modelo está entrenado para informar de ellos con honestidad.

Lecturas relacionadas

• Gemini en octubre de 2026 — la espera del 30 de septiembre, cuando los desarrolladores no podían llamar a Argon
• Vista previa de la hoja de ruta de Gemini 4
• Guía de la API de Gemini Omni para desarrolladores
• ¿Qué es Gemini Omni? — generación de vídeo, que es otro modelo