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Posted on Oct 2 Originally published at apidog.com

제미니 4 아르곤은 무엇인가요?

Gemini 4 Argon은 Google의 새로운 최첨단 모델로, 2026년 9월 30일에 발표되었습니다. 현재는 검증된 사이버 방어 파트너 그룹인 Fairwind 프로그램의 방어자만 사용할 수 있습니다. Google은 출시 기념 기간에 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러로 가격을 책정했으며, 이후에는 각각 4달러와 20달러로 인상하고 응답당 출력 제한을 100만 토큰으로 늘릴 예정입니다. 아직 공개 API, 게시된 모델 ID, 출시일은 없습니다.

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이 가이드는 Argon 관련 정보를 구현 관점에서 정리합니다. Google이 확인한 내용과 확인하지 않은 내용, Gemini 라인업에서 Argon의 위치, 접근 대상, 비용, 벤치마크, 그리고 공개 전부터 준비할 수 있는 API 통합 방법을 다룹니다. 지금 모델을 비교 중이라면 Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 비교를 참고하세요. Apidog에서 모델 API를 테스트한다면, 마지막 섹션의 환경 변수 방식으로 Argon 전환을 모델 이름 한 값 변경으로 처리할 수 있습니다.

Google이 확인한 내용 vs 확인하지 않은 내용

초기 보도에는 Google 발표 내용과 제3자 추측이 섞여 있습니다. 구현 계획을 세울 때는 출시 게시물 및 Google의 평가 방법론을 기준으로 확인된 정보만 사용하세요.

항목	상태	알려진 내용
발표	확인됨	2026년 9월 30일, Google DeepMind의 Koray Kavukcuoglu
현재 접근	확인됨	Fairwind 프로그램 파트너 중 일부
다음 대상	확인됨, 날짜 미정	유료 API 고객 및 Google AI Ultra 구독자
가격	확인됨	초기 1M 토큰당 $2/$10, 이후 $4/$20; 캐시된 입력 95% 할인
출력 제한	확인됨	64K에서 1M 토큰으로 증가
벤치마크	확인됨, Google 보고	19개 행 표 및 방법론 PDF
모델 ID	미공개	온라인의 문자열은 제3자 플레이스홀더
입력 컨텍스트 창	미공개	Google의 긴 컨텍스트 평가는 최대 1M 토큰의 프롬프트 사용
지식 차단 시점	미공개	Google로부터 아무것도 없음
초기 기간 길이	미공개	$4/$20로 전환되는 날짜 없음
요금 제한, 무료 등급	미공개	Google로부터 아무것도 없음
출시일	미공개	“가능한 한 빨리”

Argon의 컨텍스트 창, 모델 문자열, 속도 수치가 다른 사이트에 표시되더라도 Google 공식 문서에 게시되기 전까지는 검증되지 않은 정보로 취급하세요. 특히 모델 ID는 하드코딩하지 않는 것이 중요합니다.

Gemini 4 Argon은 무엇이며, 어떤 위치에 있나요?

Argon은 현재까지 발표된 유일한 Gemini 4 모델이며 Google 라인업의 새로운 최상위 모델입니다. Google은 이를 “복잡하고 장기적인 워크플로우 전반에 걸쳐 심층적인 추론을 유지”하도록 구축된 “새로운 최첨단 모델”이라고 설명합니다. 소프트웨어 엔지니어링, 법률·금융 같은 기업 지식 작업, 사이버 보안 방어에서 최첨단 성능을 주장합니다.

Google 대변인은 로이터 통신에 Argon이 이전 “Pro” 모델 라인보다 더 크다고 말했습니다.

현재 Gemini API의 최상위 모델은 여전히 Preview 상태인 gemini-3.1-pro-preview입니다. 이 모델은 입력 토큰 1,048,576개와 출력 토큰 65,536개를 지원하며, 200K 프롬프트까지 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 12달러입니다.

Argon의 출시 기념 출력 가격은 100만 토큰당 10달러로, 3.1 Pro의 출력 가격보다 낮습니다. 다만 Google은 다음 정보를 아직 공개하지 않았습니다.

Argon에 3.1 Pro와 같은 별도의 긴 프롬프트 가격 구간이 있는지
Gemini 4 계열의 다른 모델이 뒤따르는지
공개 API에서 사용할 모델 ID
일반 API 고객의 정확한 접근 시점

Google은 Argon을 내부적으로 이미 사용 중이라고 밝혔습니다. 수천 명의 직원이 코딩, 연구, 글쓰기에 사용하고 있으며, Argon 에이전트가 300TiB 이상의 플릿 메모리를 확보하고 C/C++ 코드를 Rust로 마이그레이션하고 있다고 설명했습니다. Fuchsia Zircon 커널에서는 800K줄 이상의 재작업이 상용화 전 감사 중이라고 밝혔습니다.

오늘 Gemini 4 Argon을 사용할 수 있는 사람과 다음 대상

오늘: Fairwind 파트너 중 일부

Fairwind는 650개 이상의 파트너를 보유한 Google의 제한적 접근 사이버 방어 프로그램입니다. 다만 현재 Argon을 사용할 수 있는 대상은 “Fairwind 프로그램 파트너 중 일부”에 한정됩니다.

이들은 Argon 자체 또는 Google 코드 보안 에이전트인 CodeMender 내에서 Argon을 사용할 수 있습니다. 직접 접근은 “Gemini Enterprise의 관리형 모델” 형태이며, 제로 데이터 보존을 지원합니다.

접근 조건에는 다음이 포함됩니다.

피싱 방지 MFA 동의
내부 보안, 사고 대응 또는 침투 테스트 팀으로 접근 제한
직원별 사용량 추적

정부, 중요 인프라 운영자, 핵심 기술 플랫폼은 Fairwind 프로그램 페이지에서 신청할 수 있습니다.

다음: 유료 API 고객 및 Google AI Ultra 구독자

Google은 초기 테스터의 피드백을 수집하면서 가드레일을 반복 적용한 뒤 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자로 접근 범위를 확대할 예정입니다. 미국 정부의 자발적 사전 출시 접근 프로세스에도 참여하고 있습니다.

출시 게시물의 배포 섹션은 “곧 출시 예정”으로 표시되지만 날짜는 명시하지 않습니다. 접근 단계는 Gemini 4 Argon 출시일 및 접근 가이드에서 추적할 수 있습니다.

아직: 그 외 모든 개발자

10월 1일 기준으로 다음 서비스에는 Argon이 표시되지 않습니다.

Gemini API 모델 페이지
Gemini 가격 페이지
Gemini 앱
Antigravity
OpenRouter

Google AI Ultra 플랜은 미국에서 월 99.99달러부터 시작하는 소비자 구독이며 API 키가 아닙니다. Google은 어떤 Ultra 등급이 Argon을 먼저 사용할 수 있는지 공개하지 않았습니다. 무료 접근 경로도 발표되지 않았습니다.

대신 현재 사용할 수 있는 옵션은 Gemini 4 Argon은 무료인가요에서 확인하세요.

Gemini 4 Argon 가격

토큰 유형	초기 기간(100만 개당)	초기 기간 이후(100만 개당)
입력	$2.00	$4.00
캐시된 입력(95% 할인)	$0.10	$0.20
출력	$10.00	$20.00
1M 토큰 전체 응답(출력만)	$10.00	$20.00

Google은 초기 가격 기간이 언제 끝나는지 공개하지 않았습니다.

표준 요율에서 Argon은 Claude Opus 5.5와 동일한 비용입니다. 초기 요율에서는 GPT-6.1 Sol 및 Claude Sonnet 5.5와 일치합니다. 캐시 입력 가격은 Google이 발표한 95% 할인 규칙을 적용한 값입니다.

요청 규모별 비용 계산 예시는 Gemini 4 Argon 가격에서 확인할 수 있습니다.

1M 출력 제한

Google은 모델의 출력 토큰 제한을 기존 64K 토큰에서 최대 1M 토큰으로 확장한다고 밝혔습니다. 이는 긴 코드 생성, 대규모 문서 분석 결과, 복잡한 에이전트 작업 결과를 한 요청에서 더 길게 생성할 수 있음을 의미합니다.

비교하면 GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1은 각각 동기식 출력을 128K로 제한합니다.

구현 시 다음 두 가지를 구분해야 합니다.

1M은 출력 제한입니다. 입력 컨텍스트 창 사양이 아닙니다.
실제 엔드포인트 제한을 확인해야 합니다. Google은 1M 출력 제한을 발표했지만, Vals AI는 테스트한 구성에서 최대 출력 262K를 표시합니다.

따라서 출시 후에는 문서만 확인하지 말고 실제 API 응답과 모델 메타데이터를 기준으로 제한을 설정하세요. 타임아웃, 스트리밍, 비용 상한 구성은 Argon의 1M 출력 토큰 가이드를 참고하세요.

Gemini 4 Argon 벤치마크: 주요 내용

아래 수치는 Google 표에서 가져온 값입니다. Argon 점수는 Google 보고 수치이며, 일부는 자체 계산되고 일부는 Vals AI 같은 리더보드에서 가져왔습니다. 경쟁 모델 점수는 대부분 각 공급업체 또는 공개 리더보드 결과이며, 측정 환경과 도구가 다를 수 있습니다.

재집계 기준으로 Argon은 19개 행 중 13개에서 선두를 차지하고, 1개는 동점이며, 5개에서는 뒤처집니다.

벤치마크	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Fable 5.1	Claude Opus 5.5
Vals Index	68.9%	63.1%	65.8%	67.0%
DeepSWE v1.1	77.9%	74.1%	67.4%	74.2%
GraphWalks 256K ~ 1M(F1)	84.2%	71.8%	65.0%	66.8%
FrontierSWE v2	55.0%	65.5%	56.3%	62.3%
Terminal-bench 4.0	57.4%	58.2%	57.9%	66.4%
PostTrainBench	45.3%	44.3%	40.2%	49.3%

Argon이 뒤처지는 항목은 다음과 같습니다.

FrontierSWE v2
Terminal-Bench Science 0.1
OSWorld-2.0
Terminal-bench 4.0
PostTrainBench

FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science 0.1, OSWorld-2.0에서는 GPT-6 Astra보다 낮았고, Terminal-bench 4.0 및 PostTrainBench에서는 Claude Opus 5.5보다 낮았습니다.

제3자 평가에서는 명확한 단독 선두보다는 최첨단 모델군에 위치합니다. Artificial Analysis는 Argon에 Intelligence Index 53점을 부여했으며, GPT-6 Astra 및 Claude Fable 5.1과 동점입니다. Claude Opus 5.5(58점) 및 Claude Sonnet 5.5 최대 설정(56점)보다는 낮습니다. Vals는 Vals Index에서 Argon을 41개 모델 중 1위로 평가했습니다.

전체 19개 항목과 방법론은 Gemini 4 Argon 벤치마크에서 확인할 수 있습니다.

사이버 방어 요약

Google은 Argon이 중요한 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾아내고, 검증하고, 패치할 수 있다고 설명합니다. 신뢰할 수 있는 방어자와 내부 팀에는 사이버 가드레일 없이 Argon을 제공해 최첨단 사이버 보안 방어 기능을 활용하게 할 것이라고 밝혔습니다.

DeepMind의 사이버 페이지에 따르면 Argon은 다음 결과를 기록했습니다.

실제 취약점 발견: 85.8%
Gemini 3.8 Flash Cyber 실제 취약점 발견: 71.0%
CWE-bench v1: Grok 4.7 및 GPT-6 Astra와 68% 동점
Gray Swan 간접 프롬프트 주입 공격 성공률: 차트 최저 수준인 k=15에서 0.7%

현재 운영 중인 API에 미칠 수 있는 영향은 Argon의 사이버 출시가 현재 실행 중인 API에 미치는 영향에서 확인할 수 있습니다. 전작 모델은 Gemini 3.8 Flash Cyber를 참고하세요.

개발자로서 지금 해야 할 일

Argon은 아직 공개 API에서 호출할 수 없으므로, 지금은 현재 사용 가능한 모델을 기준으로 구현하고 모델 이름을 환경 변수 하나로 분리하세요.

gemini-3.8-flash는 현재 대체 모델입니다.

안정적 상태
입력 토큰 1,048,576개 지원
출력 토큰 65,536개 지원
무료 등급 제공
2026년 12월 31일까지 입력/출력 100만 토큰당 $0.75/$3.75

Google의 Interactions API 문서는 모든 새 모델, 멀티모달 기능, 도구, 에이전트 기능이 Interactions API에서 출시될 것이라고 명시합니다. 따라서 새 통합은 Interactions API를 기준으로 작성하는 것이 좋습니다.

1. 모델 이름을 환경 변수로 분리하기

export GEMINI_API_KEY="your-api-key"
export GEMINI_MODEL="gemini-3.8-flash"

2. Interactions API 요청 만들기

MODEL="${GEMINI_MODEL:-gemini-3.8-flash}"

curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "'"$MODEL"'",
    "input": "List the breaking changes in this OpenAPI diff.",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "medium"
    }
  }'

3. 토큰 사용량 검증 추가하기

Apidog에서 위 요청을 저장하고 GEMINI_API_KEY, GEMINI_MODEL을 환경 변수로 관리하세요. 테스트에서는 응답의 usage 객체를 검증해 예상보다 큰 응답이 배포 전 단계에서 실패하도록 구성할 수 있습니다.

특히 출력 비용을 계산할 때는 다음을 함께 확인하세요.

total_output_tokens + total_thought_tokens

생각하는 과정에 사용된 토큰도 출력으로 과금되므로, 단순 생성 텍스트 길이만 기준으로 비용 상한을 설정하면 안 됩니다.

권장 워크플로우는 다음과 같습니다.

gemini-3.8-flash 응답을 기준선으로 저장합니다.
요청별 입력·출력·생각 토큰 상한을 정의합니다.
Argon 모델 ID가 공식 모델 목록에 나타나면 GEMINI_MODEL만 교체합니다.
동일한 요청 컬렉션을 다시 실행합니다.
응답 품질, 지연 시간, 토큰 사용량, 비용을 기준선과 비교합니다.

요청 형식은 Gemini 4 Argon API 가이드를 참고하세요. 공개 후 전환 가치 판단에는 Argon vs Gemini 3.8 Flash가 도움이 됩니다.

자주 묻는 질문

Gemini API에서 Gemini 4 Argon을 사용할 수 있나요?

아직은 아닙니다. 현재는 Fairwind 파트너 중 일부만 사용할 수 있으며, 공개 모델 목록에는 포함되어 있지 않습니다.

Gemini 4 Argon 모델 ID는 무엇인가요?

Google은 모델 ID를 게시하지 않았습니다. 평가자 슬러그를 포함해 온라인에 유통되는 문자열은 제3자 플레이스홀더일 수 있으므로 하드코딩하지 마세요.

개발자를 위한 Gemini 4 Argon 출시는 언제인가요?

Google은 날짜를 명시하지 않았습니다. 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자가 “가능한 한 빨리” 먼저 이용할 수 있다고만 밝혔습니다.

Gemini 4 Argon이 GPT-6 Astra 및 Claude Opus 5.5보다 더 좋나요?

Google 표에서는 대부분의 항목에서 선두를 차지하지만, Artificial Analysis에서는 GPT-6 Astra와 동점이고 Claude Opus 5.5보다는 낮습니다. 경쟁 모델 정보는 Claude Opus 5.5란 무엇인가요와 GPT-6 Astra API 가이드를 참고하세요.

Gemini 4 Argon은 1M 컨텍스트 창을 가지고 있나요?

Google은 공개하지 않았습니다. 1M은 출력 제한입니다. 긴 컨텍스트 평가는 최대 1M 토큰 프롬프트를 사용했지만, 이는 공개된 입력 컨텍스트 창 사양이 아닙니다.

Argon 출시 전에 준비하세요

Argon은 발표되고 가격과 벤치마크가 공개됐지만, 아직 일반 개발자가 호출할 수 있는 모델은 아닙니다.

지금 할 수 있는 준비는 명확합니다.

Gemini 3.8 Flash API 가이드를 기준으로 현재 모델을 통합합니다.
모델 ID를 코드에 하드코딩하지 않고 환경 변수 하나로 관리합니다.
모든 요청에 토큰 사용량과 비용 상한 검증을 추가합니다.
기준 응답과 테스트 케이스를 저장합니다.
Argon이 공개되면 모델 변수만 교체해 동일한 테스트를 다시 실행합니다.

요청, 환경 변수, 기준선을 미리 준비하려면 Apidog를 다운로드해 API 요청을 저장하고 테스트 자동화를 구성하세요.

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