13 октября Google начала открывать Gemini 4 Argon разработчикам и компаниям. Модель доступна через платный Gemini API, а подписчикам Google AI Ultra — в Google AI Studio и среде разработки Antigravity. В API она называется gemini-4-argon.

Google делает ставку на задачи, которые требуют долгой последовательной работы: разобрать старую подсистему, переписать часть проекта, найти и исправить уязвимость, сопоставить данные из документов разных форматов. В руководстве для разработчиков компания описывает Argon как модель, которая дольше удерживает контекст и лучше справляется с такими процессами, чем предыдущие Gemini. Проверить это на собственных задачах теперь можно за пределами закрытого раннего доступа.

У Argon общее окно на миллион токенов: его делят входные данные, рассуждения модели и ответ. Поэтому миллион токенов на входе и ещё миллион на выходе одновременно не получится. По умолчанию предел генерации — 65 536 токенов. Для более длинной работы через Interactions API нужно включить фоновый режим и увеличить лимит выхода. Это даёт модели больше места для разбора сложной задачи, но само по себе не гарантирует правильного результата.

Глубину рассуждений можно выбирать: низкую, среднюю или высокую. По умолчанию включена средняя. Высокую Google рекомендует для поиска причин ошибок в нескольких файлах, исправления уязвимостей и проектирования архитектуры. Модель также можно использовать в управляемых агентах Google: они получают облачную изолированную среду, могут искать информацию в интернете, писать и проверять код, обращаться к инструментам через MCP.

Стартовая цена API до 30 ноября 2026 года — $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. С 1 декабря заявлены $4 и $20 соответственно. На кешированные входные токены действует скидка 95%. Длинные запуски требуют внимания к расходам: лимит генерации стоит задавать под задачу.

Следующий шаг

Разобраться в подключении моделей Google и устройстве API поможет справочник по Gemini. Параметры нового Argon сверяйте с сегодняшним руководством Google: справочник обновлялся до этого выпуска.

Если вы выбираете модель для работы с кодом или документами, можно обсудить, на какой задаче её проверить и как оценить результат.

Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov