Google ha lanzado hoy Gemini 4 Argon, su nuevo modelo de frontera, con ID gemini-4-argon. Está disponible en la API de Gemini (AI Studio), en Google Cloud y en Antigravity, con un precio introductorio hasta el 30 de noviembre de 2026 que después se duplica. Si tienes integraciones con Gemini en producción, conviene mirar ya el coste y la latencia reales.
Qué cambia
- Modelo:
gemini-4-argon, con una ventana unificada de entrada y salida de 1M de tokens según el post de Google. - Precio introductorio: 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de salida, con un 95 % de descuento en tokens de entrada cacheados.
- Precio estándar: a partir del 30 de noviembre de 2026, 4 $ y 20 $ respectivamente. La entrada de Google Cloud no indica el precio de los tokens cacheados después de esa fecha.
- Disponibilidad: AI Studio y API de pago, Gemini para empresas, Google Antigravity y la plataforma de agentes de Google Cloud (región
globalen el enlace de prueba). Google no etiqueta el modelo como GA o preview. - Resultados declarados por Google: primero en el Vals Index (finanzas, código, legal e impuestos) y en el benchmark de inyección de prompt indirecta de Gray Swan, con un 0,7 % de éxito de ataque en 15 intentos adaptativos. Son cifras del proveedor, no verificadas de forma independiente.
- Seguridad ofensiva: el modelo bloquea tareas como pentesting o explotación; los defensores acreditados pueden pedir acceso sin esas restricciones mediante el programa Fairwind.
Por qué importa en producción
El precio es el dato clave: el tramo actual es una ventana de promoción, y cualquier estimación de coste hecha ahora se queda corta a partir de diciembre. Además, "disponible" no es lo mismo que GA: Google no dice nada sobre SLA ni estado de la versión en el material que he revisado.
Los benchmarks de inyección de prompt son interesantes para quien construye agentes con acceso a herramientas, pero un 0,7 % en un benchmark concreto no sustituye a tus propias pruebas con tus datos y tus herramientas.
Qué haría yo
- Medir antes de migrar: lanzar el mismo conjunto de evaluación que uses hoy contra
gemini-4-argony comparar calidad, latencia y coste por tarea. - Calcular el coste con el precio estándar (4 $ / 20 $), no con el introductorio.
- Mantener el identificador del modelo en configuración, no en código, para poder volver atrás.
# Keep the model id configurable so rollback is a config change
export GEMINI_MODEL=gemini-4-argon- Si usas agentes con herramientas, repetir tus pruebas de inyección de prompt; no te fíes solo del benchmark del proveedor.