Gemini 4 Argon já está disponível: acesso, preços e o que mudou

Em 30 de setembro de 2026, o Google anunciou o Gemini 4 Argon e limitou o acesso a defensores de cibersegurança confiáveis no programa Fairwind. Em 13 de outubro de 2026, o Google disponibilizou o modelo público no mundo todo, com o ID de modelo da plataforma Gemini gemini-4-argon. Esta página cobre o que mudou, quem pode usar, o preço até 30 de novembro e as alegações de qualidade que o Google publicou.

Este é um site independente, não uma página oficial do Google. Os benchmarks e os números internos abaixo são do Google.

O que mudou desde 30 de setembro

Na nossa atualização de outubro de 2026 dissemos que os desenvolvedores ainda não podiam usar o Argon. Isso estava certo em 30 de setembro. Agora está desatualizado.

Os posts de 13 de outubro são Introducing Gemini 4 Argon, de Koray Kavukcuoglu, SVP, Google DeepMind, e Gemini 4 Argon on Google Cloud, de Michael Gerstenhaber.

O Argon é um modelo frontier de raciocínio e texto. Nas demos, o Google mostra o modelo ligando o áudio de um motor de carro do Gemini Omni Flash no Three.js, e um vídeo que usa Gemini 3.8 TTS e Lyria 3.5. Essas saídas vêm dos outros modelos. Para vídeo, comece por o que é o Gemini Omni. O guia do desenvolvedor da API Omni é sobre vídeo, não sobre o Argon.

O post do Cloud coloca o Argon numa linha de quatro partes: Argon para raciocínio frontier, Flash para velocidade e volume, Omni para mídia generativa e Gemma para pesos abertos na edge. Também diz que a inteligência do modelo sustenta o agente Gemini do Gemini at Work, coberto em o que o Google Cloud anunciou em 8 de outubro.

O Google chama o Argon de “apenas o começo” da família Gemini 4. Não há datas para os outros modelos Gemini 4. O preview do roadmap do Gemini 4 é contexto sobre o pré-treinamento, não um calendário de lançamento.

Onde cada público pode usar

Os preços de token abaixo valem para o modelo de acesso público. O nível para cientistas é uma candidatura, não uma concessão automática.

ID do modelo e o limite de 1M de tokens

Na API da plataforma Gemini o ID é gemini-4-argon. É também o modelo no Google AI Studio.

O Google diz que a API dá ao Argon um limite unificado de entrada e saída de 1 milhão de tokens, líder do setor. Os posts de lançamento não detalham como esse orçamento se divide entre entrada e saída.

A documentação descreve um protocolo de continuação para esse limite. Os posts de lançamento não trazem passos. Leia a documentação para desenvolvedores do Google antes de desenhar um trabalho que precise cruzar essa fronteira.

Preços até 30 de novembro, e depois

Entrada e saída dobram quando o período de introdução termina. O desconto de 95% na entrada em cache está declarado até 30 de novembro de 2026. As tarifas que o Google publicou para depois dessa data são US$ 4 e US$ 20.

Benchmarks e resultados internos que o Google relata

Segundo o Google, nos posts de 13 de outubro. Este site não os executou de novo.

O Google também relata estes resultados internos:

• Antigravity: envios de código agêntico subiram mais de 35%, e os rollbacks de código caíram quase um terço.
• Chromium: um refactor do Chrome numa base de cerca de 40 milhões de linhas, descrito como meses de trabalho feitos em semanas.
• ADK (google/adk-python): o tempo de preparo de sessão in-memory caiu 40% em sessões longas; imports a frio 21% mais rápidos.
• Gemma 4 E2B numa A100 via vLLM: aceleração de inferência de ponta a ponta de 2,85×, de cerca de 37.900 tokens/s para mais de 108.000 tokens/s. Esse número é a velocidade de serving da Gemma no relatório do Google, não uma taxa de saída do Argon.
• xTB: previsão de estrutura até 2,3× mais rápida e busca de confôrmeros 1,8× mais rápida.

Segurança e acesso cyber

O Google diz que o Argon foi treinado para respeitar os limites do sistema, relatar achados negativos com honestidade, pausar para confirmação humana antes de passos irreversíveis, responder de forma mais direta com menos ressalvas e seguir instruções de estilo mais de perto.

O acesso cyber está dividido:

• O Argon público bloqueia tarefas ofensivas, como pentest e exploração. O uso defensivo passa pelo CodeMender.
• O acesso Fairwind fica sem essas travas. O Google está adicionando centenas de parceiros.

Testes ofensivos não cabem no ID público do modelo. O Google diz que essas tarefas estão bloqueadas ali.

Vale mudar agora?

Nossa orientação, a partir dos fatos publicados. Não é uma ordem de migração do Google.

1. Passe uma chamada de texto ou raciocínio para gemini-4-argon se o único bloqueio era o limite Fairwind de 30 de setembro, e você está no nível pago da API ou no Ultra ou Pro nas superfícies de consumidor da tabela.
2. Deixe vídeo, fala e música no Omni, no Gemini 3.8 TTS e no Lyria. O Argon pode ficar ao lado deles numa demo. Ele não os substitui.
3. Coloque 30 de novembro de 2026 no calendário antes de uma rota de alto volume. As tarifas de introdução são US$ 2 e US$ 10 por 1M de tokens. Depois, US$ 4 e US$ 20.
4. Mantenha o Flash onde você precisa de velocidade e volume. Na linha do Google, o Argon é o modelo de raciocínio frontier e o Flash é o modelo de velocidade e volume.
5. Leia o protocolo de continuação na documentação para desenvolvedores do Google antes de um trabalho de 1M de tokens. Os posts do blog citam o protocolo e não o especificam.
6. Deixe o resto do Gemini 4 fora do cronograma até o Google publicar datas.
7. Teste de novo os prompts de sistema. O Google diz que as respostas são mais diretas, há menos ressalvas, as instruções de estilo pegam melhor e o modelo deve pausar antes de passos irreversíveis.
8. Mantenha o trabalho ofensivo de cibersegurança dentro do Fairwind, se você está nesse programa. O Argon público é o modelo com mitigações.

Chamada Python mínima

O mesmo formato google-genai dos outros trechos da plataforma Gemini neste site. A autenticação continua sendo a que você já usa na Gemini API.

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="Liste os riscos deste projeto, inclusive os que levam à falha.",
)

O prompt pede achados negativos de propósito. O Google diz que o modelo foi treinado para relatá-los com honestidade.

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