¿Qué es Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon es el nuevo modelo de frontera de Google, anunciado el 30 de septiembre de 2026. Por ahora, solo está disponible para un grupo seleccionado de socios de ciberdefensa del Programa Fairwind. Google fija un precio introductorio de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida; después pasará a $4 y $20, respectivamente. También eleva el límite de salida a 1 millón de tokens por respuesta. Aún no hay API pública, ID de modelo publicado ni fecha de lanzamiento general.

Prueba Apidog hoy

Esta guía resume lo que Google ha confirmado, lo que sigue sin publicarse, quién tendrá acceso, cómo evaluar el precio y cómo preparar tu integración hoy. Si estás eligiendo un modelo ahora mismo, consulta la comparación de Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5. Si pruebas APIs de modelos con Apidog, la sección de implementación muestra cómo dejar listo el cambio a Argon mediante una variable de entorno.

Lo que Google ha confirmado vs. lo que no ha confirmado

La cobertura inicial mezcla información oficial con especulación de terceros. Esta distinción se basa en la publicación de lanzamiento y la metodología de evaluación de Google.

Elemento	Estado	Lo que sabemos
Anuncio	Confirmado	30 de septiembre de 2026, por Koray Kavukcuoglu de Google DeepMind
Acceso actual	Confirmado	Un conjunto de socios del Programa Fairwind
Siguientes usuarios	Confirmado, sin fecha	Clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra
Precio	Confirmado	$2/$10 durante la introducción; después $4/$20 por 1M de tokens; entrada en caché con 95% de descuento
Límite de salida	Confirmado	1M de tokens, frente a 64K
Benchmarks	Confirmado, informado por Google	Tabla de 19 filas y PDF de metodología
ID del modelo	No publicado	Las cadenas que circulan son marcadores de posición de terceros
Ventana de contexto de entrada	No publicado	Google evaluó prompts de hasta 1M de tokens
Corte de conocimiento	No publicado	Google no ha publicado datos
Duración del precio introductorio	No publicado	Sin fecha para el cambio a $4/$20
Límites de tarifa y nivel gratuito	No publicado	Google no ha publicado datos
Fecha de lanzamiento general	No publicado	“Lo antes posible”

No codifiques una cadena de modelo, una ventana de contexto o una cifra de velocidad que no aparezca en la documentación oficial de Google.

Qué es Gemini 4 Argon y dónde se sitúa

Argon es el único Gemini 4 anunciado hasta ahora y la nueva cima de la línea de Google. Google lo describe como un modelo de frontera diseñado para sostener razonamiento profundo en flujos de trabajo complejos y de largo alcance.

La compañía afirma rendimiento de frontera en:

• Ingeniería de software.
• Trabajo de conocimiento empresarial, incluidos legal y finanzas.
• Defensa de ciberseguridad.

Un portavoz de Google indicó a Reuters que Argon es más grande que la línea anterior de modelos Pro.

Hasta ahora, el modelo superior de la API Gemini era gemini-3.1-pro-preview, aún en vista previa:

• Entrada: 1.048.576 tokens.
• Salida: 65.536 tokens.
• Precio para prompts de hasta 200K: $2 de entrada y $12 de salida por millón.

El precio introductorio de salida de Argon, $10 por millón, es inferior al de gemini-3.1-pro-preview. Google no ha confirmado si Argon tendrá un nivel de precio separado para prompts largos ni si habrá otros modelos Gemini 4.

Google también afirma utilizar Argon internamente para codificación, investigación y escritura. Según la empresa, agentes de Argon liberaron más de 300 TiB de memoria de flota y ayudaron a migrar código C y C++ a Rust, incluidas más de 800K líneas para el kernel Fuchsia Zircon. Esas reescrituras continúan bajo auditoría antes de producción.

Quién puede usar Gemini 4 Argon hoy y quién es el siguiente

Hoy: un subconjunto de socios de Fairwind

Fairwind es el programa limitado de ciberdefensa de Google, con más de 650 socios. Sin embargo, solo un subconjunto recibe Argon, directamente o dentro de CodeMender, el agente de seguridad de código de Google.

Argon se ofrece como modelo gestionado en Gemini Enterprise y admite cero retención de datos. Los socios deben comprometerse con:

• MFA resistente al phishing.
• Acceso limitado a equipos internos de seguridad, respuesta a incidentes o pruebas de penetración.
• Seguimiento del uso por empleado.

Gobiernos, operadores de infraestructura crítica y plataformas tecnológicas centrales pueden postularse desde la página del Programa Fairwind.

Próximamente: clientes de API de pago y suscriptores de Google AI Ultra

Google indica que primero recopilará comentarios de los primeros evaluadores mientras itera en las salvaguardias. También participa en el proceso voluntario de acceso previo al lanzamiento del gobierno de Estados Unidos.

No hay fecha de disponibilidad. La guía de fecha de lanzamiento y acceso rastrea estas etapas.

Todavía no: todos los demás

A partir del 1 de octubre, la página de modelos de la API de Gemini, la página de precios, la aplicación Gemini, Antigravity y OpenRouter no muestran Argon.

Google AI Ultra, desde $99.99 al mes en Estados Unidos, es una suscripción de consumo y no una clave de API. Google tampoco ha especificado qué nivel de Ultra recibirá Argon primero. No hay una ruta gratuita publicada; consulta ¿es Gemini 4 Argon gratis? para conocer las alternativas disponibles.

Precios de Gemini 4 Argon

Tipo de token	Introductorio, por 1M	Después de la introducción, por 1M
Entrada	$2.00	$4.00
Entrada en caché, 95% de descuento	$0.10	$0.20
Salida	$10.00	$20.00
Respuesta completa de 1M de tokens, solo salida	$10.00	$20.00

Google no ha indicado la duración del período introductorio.

A precio estándar, Argon cuesta lo mismo que Claude Opus 5.5. Durante la introducción, coincide con GPT-6.1 Sol y Claude Sonnet 5.5. Los precios de caché se derivan de la regla de descuento del 95% publicada por Google.

Consulta escenarios de coste en precios de Gemini 4 Argon.

El límite de salida de 1M

Google afirma que expande el límite de tokens de salida a 1 millón, desde los 64K anteriores. Esto permite generar cientos de miles de tokens en una sola trayectoria para resolver tareas extensas.

Como comparación, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 y Claude Fable 5.1 limitan la salida síncrona a 128K tokens.

Ten en cuenta dos puntos:

1. 1M es un límite de salida, no una ventana de contexto. Google no ha publicado la ventana de entrada.
2. El endpoint real puede imponer límites inferiores. Vals AI, por ejemplo, enumera una salida máxima de 262K para la configuración evaluada.

Planifica contra el límite informado por tu endpoint, no contra una cifra de marketing. La guía de los 1M de tokens de salida de Argon cubre streaming, timeouts y límites de coste.

Benchmarks de Gemini 4 Argon: el titular

Los números siguientes proceden de la tabla de Google. Las puntuaciones de Argon son reportadas por Google; algunas son cálculos propios y otras provienen de tablas de clasificación como Vals AI. Las herramientas y métodos no son idénticos entre proveedores.

Según el recuento original, Argon lidera 13 de 19 filas, empata una y queda por debajo en cinco.

Benchmark	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 a 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%

Las cinco filas que Argon pierde son FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science 0.1 y OSWorld-2.0 frente a Astra, además de Terminal-bench 4.0 y PostTrainBench frente a Opus 5.5.

Terceros sitúan a Argon en la frontera sin un liderazgo absoluto. Artificial Analysis le asigna 53 en su Índice de Inteligencia: empate con GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1, por debajo de Claude Opus 5.5 con 58 y Claude Sonnet 5.5 con 56 en configuración máxima. Vals lo clasifica primero entre 41 modelos en Vals Index.

Consulta las 19 filas y las notas metodológicas en benchmarks de Gemini 4 Argon.

Ciberdefensa en un párrafo

Google afirma que Argon puede encontrar, validar y parchear de forma autónoma vulnerabilidades de software críticas. Para defensores de confianza y equipos internos, indica que lanzará Argon sin barreras cibernéticas para aprovechar sus capacidades de defensa de ciberseguridad.

En la página de ciberseguridad de DeepMind, Argon obtiene:

• 85.8% en descubrimiento de vulnerabilidades del mundo real, frente a 71.0% de Gemini 3.8 Flash Cyber.
• 68% en CWE-bench v1, empatado con Grok 4.7 y GPT-6 Astra.
• 0.7% con k=15 en ataques indirectos de inyección de prompts Gray Swan, la tasa de éxito más baja del gráfico.

Consulta lo que significa el lanzamiento de ciberseguridad de Argon para las APIs que ejecutas y su predecesor, Gemini 3.8 Flash Cyber.

Qué hacer ahora como desarrollador

Desarrolla contra un modelo disponible hoy y guarda el nombre del modelo en una variable de entorno.

gemini-3.8-flash es el sustituto indicado en el contenido original:

• 1.048.576 tokens de entrada.
• 65.536 tokens de salida.
• Nivel gratuito.
• $0.75 de entrada y $3.75 de salida por millón hasta el 31 de diciembre de 2026.

Los documentos de la API de Interacciones de Google indican que los nuevos modelos, capacidades multimodales, herramientas y funciones de agentes se lanzarán en esta API. Implementa contra ella y cambia la variable cuando Google publique el ID de Argon.

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": "Listar los cambios importantes en este diff de OpenAPI.",
    "generation_config": {"thinking_level": "medium"}
  }'

Configura una prueba de regresión para el cambio de modelo

En Apidog, guarda esta llamada como una solicitud y define estas variables de entorno:

GEMINI_API_KEY=<tu-clave>
GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flash

Después, valida el objeto usage de la respuesta. Para controlar el coste de generación, revisa:

total_output_tokens + total_thought_tokens

El pensamiento también se factura como salida. Añade una aserción para que una respuesta que exceda tu presupuesto de tokens haga fallar la prueba.

Flujo recomendado:

1. Ejecuta la solicitud con gemini-3.8-flash.
2. Guarda la respuesta, la latencia y el uso de tokens como línea de base.
3. Espera a que Google publique el ID oficial de Argon.
4. Cambia únicamente GEMINI_MODEL.
5. Vuelve a ejecutar la misma colección.
6. Compara calidad, latencia, tokens de salida y tokens de razonamiento.

Para ejemplos de solicitudes, consulta la guía de la API de Gemini 4 Argon. Para decidir si conviene esperar, revisa Argon vs Gemini 3.8 Flash.

Preguntas frecuentes

¿Puedo usar Gemini 4 Argon en la API de Gemini?

Todavía no. Solo un conjunto de socios de Fairwind tiene acceso y la lista pública de modelos no lo incluye.

¿Cuál es el ID del modelo Gemini 4 Argon?

Google no ha publicado uno. Las cadenas que circulan, incluidos slugs de evaluadores, son marcadores de posición de terceros. No las codifiques.

¿Cuándo se lanza Gemini 4 Argon para desarrolladores?

Google no ha dado una fecha. Los clientes de API de pago y los suscriptores de Google AI Ultra serán los siguientes, “lo antes posible”.

¿Es Gemini 4 Argon mejor que GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5?

Argon lidera la mayoría de las filas de la tabla de Google, pero empata con Astra en Artificial Analysis y queda por debajo de Opus 5.5 allí. Consulta qué es Claude Opus 5.5 y la guía de la API de GPT-6 Astra.

¿Gemini 4 Argon tiene una ventana de contexto de 1M?

Google no lo ha confirmado. El millón de tokens es el límite de salida. La evaluación de contexto largo usó prompts de hasta 1M de tokens, pero eso no constituye una especificación publicada.

Prepárate antes de que Argon se abra

Argon está anunciado, tiene precio y benchmarks, pero todavía no puedes invocarlo desde una API pública.

Implementa ahora con Gemini 3.8 Flash usando la guía de la API de Gemini 3.8 Flash, deja el modelo en una variable de entorno y añade una aserción de tokens a cada solicitud.

Para tener preparada la solicitud, el entorno y la línea de base antes del cambio, descarga Apidog y configura tu colección hoy.