Gemini 3.8 Flash está disponible hoy: es un modelo estable con nivel gratuito, precio de $0.75 por entrada y $3.75 por salida por cada millón de tokens hasta el 31/12/2026; después costará $1.50 y $7.50. Su límite de salida es de 64K tokens. Gemini 4 Argon todavía no está disponible de forma general. La publicación de lanzamiento de Google indica un precio introductorio de $2 por entrada y $10 por salida, seguido de $4 y $20, sin fecha de finalización anunciada. Google declara un límite de salida de 1M de tokens y acceso actual solo para defensores del programa Fairwind. Si necesitas lanzar este trimestre, usa Flash y deja Argon detrás de una variable de configuración.
Esta guía compara disponibilidad, especificaciones, benchmarks compartidos, resultados de ciberseguridad y costo por solicitud. También incluye un patrón de implementación para cambiar de modelo sin reescribir tu integración. Consulta qué es Gemini 4 Argon y qué es Gemini 3.8 Flash para más contexto.
Comparativa: lo que puedes usar hoy
| Gemini 3.8 Flash | Gemini 4 Argon | |
|---|---|---|
| Disponibilidad | Estable en la API de Gemini, AI Studio, Antigravity y Gemini Enterprise | Un subconjunto de socios del programa Fairwind, como modelo gestionado en Gemini Enterprise |
| ID del modelo | gemini-3.8-flash |
No publicado |
| Precio por 1M de tokens (entrada / salida) | $0.75 / $3.75 hasta el 31/12/2026; después $1.50 / $7.50 | $2 / $10 en introducción; después $4 / $20 |
| Entrada en caché por 1M | $0.075; después $0.15 | $0.10 en introducción; después $0.20 (95% de descuento en entrada) |
| Límite de salida | 65,536 tokens | 1M de tokens, según Google |
| Ventana de entrada | 1,048,576 tokens | No publicada |
| Niveles de pensamiento |
low, medium (predeterminado), high; minimal devuelve HTTP 400 |
No documentado |
| Nivel gratuito de API | Sí, con límite de velocidad | No anunciado |
| Acceso al consumidor | Aplicación Gemini en AI Pro y Ultra; Modo AI en Search | Todavía no; suscriptores de AI Ultra en la primera ola, sin fecha |
Hay varias diferencias que debes considerar antes de diseñar tu integración:
- Google no ha publicado la ventana de entrada de Argon, aunque su evaluación de contexto largo utilizó prompts de hasta 1M de tokens.
- Google declara 1M de tokens como límite de salida de Argon. Sin embargo, Vals AI lista una salida máxima de 262K para la configuración que evaluó.
- Las evaluaciones de Argon se ejecutaron con la configuración de pensamiento más alta. Es probable que exista un nivel alto, pero Google no ha documentado nombres ni valores predeterminados.
- Los niveles de Flash están documentados en los documentos de pensamiento de Google y en nuestra guía de niveles de pensamiento de 3.8 Flash.
El nivel gratuito de Flash tiene límite de velocidad, y Google indica que los datos del nivel gratuito se usan para mejorar sus productos. Google no ha anunciado una opción gratuita para Argon. Consulta nuestra explicación de acceso gratuito a Argon para ver alternativas disponibles hoy.
Benchmarks compartidos en ambas publicaciones de lanzamiento
Las tablas de lanzamiento de Google para ambos modelos comparten dos filas en texto. Son métricas informadas por Google; la metodología de Argon atribuye ambas evaluaciones a Vals AI.
| Benchmark | Gemini 3.8 Flash (tabla del 2 de septiembre) | Gemini 4 Argon (tabla del 30 de septiembre) |
|---|---|---|
| Vals Finance Agent v2 | 61.4% | 65.4% |
| Harvey Legal Agent Benchmark | 10.0% | 19.6% |
Google publicó estas tablas con un mes de diferencia y frente a conjuntos distintos de rivales. Por tanto, interpreta la brecha como una señal direccional, no como una prueba controlada.
Aun así, la diferencia legal es relevante: Argon obtiene 19.6%, casi el doble que el 10.0% de Flash. En finanzas, la diferencia es de 4 puntos.
El resto de las filas de Argon no tienen equivalentes de Gemini 3.8 Flash publicados en texto. La tabla de Flash incluyó HLE-Verified, que no aparece en la de Argon, y la puntuación DeepSWE de Flash solo se publicó en imágenes de la tarjeta del modelo.
En Arena, una clasificación de terceros, Argon en configuración alta ocupa el puesto #1 en votos preliminares, mientras que Gemini 3.8 Flash en configuración alta ocupa el #11. Consulta el desglose de los benchmarks de Argon para ver las 19 filas completas y quién midió cada una.
Ciberseguridad: Argon vs. 3.8 Flash Cyber
La página de ciberseguridad de DeepMind compara Argon con Gemini 3.8 Flash Cyber, una variante de Flash restringida por Fairwind.
| Evaluación de ciberseguridad | Gemini 4 Argon | Gemini 3.8 Flash Cyber |
|---|---|---|
| Detección de vulnerabilidades en el mundo real | 85.8% | 71.0% |
| Wiz Penetration Test Benchmark | 70.9% | 58.2% |
Ambos modelos están restringidos:
- Gemini 3.8 Flash Cyber está disponible de forma general detrás de una lista de permitidos en la Plataforma de Agentes de Gemini Enterprise.
- Argon solo está disponible para Fairwind.
Si no eres socio de Fairwind, estas métricas no cambian qué modelo puedes usar hoy: el modelo general Gemini 3.8 Flash es la opción sobre la que puedes construir.
Costo de la misma llamada en ambos
Considera una solicitud con:
- 100,000 tokens de entrada.
- 8,000 tokens de salida.
Los modelos Gemini actuales, incluido 3.8 Flash, facturan los tokens de pensamiento como salida. Por tanto, los 8,000 tokens ya incluyen pensamiento. Google no ha explicado cómo se facturará Argon; los cálculos siguientes asumen que seguirá el modelo actual de Gemini.
| Modelo y período | Costo de entrada | Costo de salida | Total por llamada |
|---|---|---|---|
| 3.8 Flash, introducción | 0.1M × $0.75 = $0.075 | 0.008M × $3.75 = $0.030 | $0.105 |
| 3.8 Flash, desde el 01/01/2027 | 0.1M × $1.50 = $0.150 | 0.008M × $7.50 = $0.060 | $0.210 |
| Argon, introducción | 0.1M × $2 = $0.200 | 0.008M × $10 = $0.080 | $0.280 |
| Argon, estándar | 0.1M × $4 = $0.400 | 0.008M × $20 = $0.160 | $0.560 |
Por token, Argon cuesta 8/3, aproximadamente 2.67 veces más que Flash, tanto en precios de introducción como estándar.
Con 1,000 solicitudes de este tipo al día:
- Flash en introducción: $105 al día.
- Argon en introducción: $280 al día.
Ten en cuenta tres factores que pueden alterar esa proporción.
El consumo de tokens no será idéntico. Un mismo prompt puede generar cantidades diferentes de tokens de salida y pensamiento en cada modelo. Las evaluaciones publicadas de Argon usaron el mayor nivel de pensamiento, y Google advierte que los niveles de esfuerzo altos de Flash pueden consumir más tokens.
-
Las respuestas largas cambian el diseño. Una respuesta de 200,000 tokens no cabe en el límite de 65,536 tokens de Flash, así que tendrías que dividir el trabajo en varias llamadas. Bajo el límite declarado de Argon, cabría en una respuesta:
- Introducción:
0.2M × $10 = $2.00 - Estándar:
0.2M × $20 = $4.00
- Introducción:
Una salida completa de 1M de tokens costaría $10 en introducción o $20 en tarifa estándar.
- Solo se conoce una fecha de fin de introducción. La tarifa introductoria de Flash termina el 31 de diciembre de 2026. Google no ha anunciado cuándo termina la de Argon.
Flash también ofrece Batch con un 50% de descuento: $0.375 por entrada y $1.875 por salida hasta el 31 de diciembre, según la página de precios de la API de Gemini. Google no ha publicado precios Batch para Argon.
Consulta las guías de precios de Argon y 3.8 Flash para más detalle.
¿Deberías esperar por Argon o lanzar con Flash?
Lanza con 3.8 Flash ahora cuando
- Estés limitado por costo. Flash cuesta 3/8 de Argon por token, y Batch reduce ese costo a la mitad.
- Manejes alto volumen. Clasificación, extracción, enrutamiento y chat a escala hacen crecer rápidamente el costo de $10 por 1M de tokens de salida.
- Lo necesites hoy. Flash tiene un ID estable, nivel gratuito para prototipos y calendario de precios publicado.
- Tus respuestas quepan en 65,536 tokens. La mayoría de las cargas de trabajo de API entran en ese límite.
Planifica para Argon cuando
- El trabajo sea de larga duración. Google afirma que Argon está construido para sostener razonamiento profundo en flujos de trabajo complejos y largos.
- Necesites salidas superiores a 64K. Reescrituras completas de módulos, informes extensos y migraciones grandes se benefician de un límite de salida de 1M.
- Ejecutes agentes legales o financieros. Son las dos filas publicadas para ambos modelos, y Argon lidera en ambas.
- Seas un defensor elegible de Fairwind. Argon es el modelo con el que actualmente lidera el programa.
No necesitas decidirlo todo ahora. Dirige la mayor parte del tráfico a Flash y prepara una ruta para enviar casos complejos a Argon cuando esté disponible.
Una solicitud guardada, dos modelos
Guarda el nombre del modelo en una variable de entorno. Ejecuta tus solicitudes reales contra Gemini 3.8 Flash ahora y cambia esa variable cuando Google publique el ID de Argon.
No intentes adivinar el ID de Argon: Google todavía no lo ha publicado.
MODEL="${GEMINI_MODEL:-gemini-3.8-flash}"
curl -s -X POST \
"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${MODEL}:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Summarize this contract clause in 3 bullets."}]}],
"generationConfig":{"thinkingConfig":{"thinkingLevel":"medium"},"maxOutputTokens":8192}}'
Implementa el cambio de modelo con este flujo:
- Define
GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flashen tu entorno. - Guarda
GEMINI_API_KEYyGEMINI_MODELen un entorno de Apidog. - Guarda la solicitud anterior como una petición reutilizable.
- Añade aserciones para:
- Estado HTTP
200. - Los campos que consume tu aplicación.
- Un límite para
usageMetadata.thoughtsTokenCount, ajustado a tu presupuesto.
- Estado HTTP
- Mantén
maxOutputTokensconfigurado para evitar que una respuesta larga agote tu presupuesto. - Añade la petición a un escenario de prueba, ejecútala con Flash y guarda el informe como línea base.
Cada respuesta de generateContent incluye usageMetadata, por lo que puedes comparar consumo y comportamiento entre ejecuciones.
Preparación para el día del lanzamiento
Ten en cuenta dos advertencias:
- Google indica que todos los modelos nuevos se lanzarán en la API de Interacciones y no ha confirmado si Argon soportará
generateContent. - Guarda también una versión basada en Interacciones:
POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions
En esa API, usa generation_config.thinking_level.
Además, los nombres de los niveles de pensamiento de Argon no están documentados. El valor medium podría no aplicar. Cuando Argon esté disponible:
- Cambia únicamente
GEMINI_MODEL. - Ejecuta el mismo escenario.
- Compara salida, latencia y
usageMetadatalado a lado. - Mueve a Argon solo los flujos donde la mejora justifique el costo.
Preguntas frecuentes
¿Es Gemini 4 Argon mejor que Gemini 3.8 Flash?
En las dos filas que ambas tablas de lanzamiento comparten en texto, sí: 65.4% frente a 61.4% en Vals Finance Agent v2 y 19.6% frente a 10.0% en Harvey’s Legal Agent Benchmark. También cuesta aproximadamente 2.67 veces más por token y todavía no está disponible de forma general.
¿Debería esperar por Gemini 4 Argon?
No si necesitas lanzar pronto. Google no ha dado una fecha de lanzamiento; solo indica que llegará lo antes posible, comenzando con clientes de API de pago y suscriptores de AI Ultra.
¿Gemini 3.8 Flash o Argon para un proyecto nuevo?
Empieza con Gemini 3.8 Flash y usa una variable para el modelo. Cuando Argon esté disponible, prueba tus prompts reales y migra únicamente las solicitudes que necesiten salidas largas o mayor profundidad legal y financiera.
¿Hay alguna forma gratuita de usar Argon?
No. Google no ha anunciado un nivel gratuito. Consulta nuestra explicación de acceso gratuito a Argon para conocer modelos Gemini gratuitos disponibles hoy.
¿Argon reemplaza a Gemini 3.8 Flash?
Google no lo ha dicho. Google llama a Argon su nuevo modelo de vanguardia, y Reuters informa que es más grande que la línea Pro anterior, por lo que parece ocupar un nivel distinto al de Flash.
Siguiente paso
Configura la solicitud hoy, ejecútala con Gemini 3.8 Flash y guarda el informe. Cuando Argon se lance, podrás determinar en minutos si la mejora justifica su precio para tu tráfico.
Descarga Apidog para guardar la solicitud, ejecutar escenarios y comparar los resultados.
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