Gemini 4 Argon: огляд моделі Google — сильна в документах, у коді слабша за Opus 5.5

Коротко про Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon — перша модель нового покоління Gemini 4 від Google і найсильніший флагман компанії станом на жовтень 2026 року. Якщо коротко: найкраще вона працює з документами, фінансами, правом і дуже довгими відповідями, рідше за конкурентів вигадує факти, але поступається Claude Opus 5.5 в агентному програмуванні. Google анонсувала її 30 вересня, а 13 жовтня відкрила всім розробникам і платним передплатникам. Усі характеристики нижче — за модельною карткою Google DeepMind, прайсом Google і незалежними лідербордами на 21 жовтня 2026 року.

• Сильні сторони: найнижча частка галюцинацій серед топових моделей (15% у тесті AA-Omniscience проти 51% у GPT-6 Astra), перше місце в текстовій LMArena, лідерство в задачах із фінансів, права й автоматизації бізнес-процесів, до 1 млн токенів виводу.
• Слабкі сторони: термінальний кодинг і фронтенд. Навіть у таблиці самої Google Terminal-Bench 4.0 дає 57,4% проти 66,4% у Claude Opus 5.5, у рейтингу веброзробки LMArena — дев’яте місце.
• Ціна: $2 за мільйон вхідних і $10 за мільйон вихідних токенів до 30 листопада 2026 року, з 1 грудня — $4/$20. Безплатного рівня немає ні в API, ні в застосунку.
• Місце в незалежних рейтингах: 53 бали й восьме місце з 214 в індексі Artificial Analysis, третє місце з 23 у Vals Index (30 вересня було перше).
• Кому брати: аналітикам, юристам, фінансистам і всім, кому точність відповіді важливіша за швидкість. Кому не брати: тим, хто пише код агентом у терміналі, і тим, кому потрібні дешеві масові запити.

Gemini 4 Argon вийшла: дати релізу і що сталося з чутками

Gemini 4 Argon виходила поетапно. 30 вересня Google оголосила модель і видала її лише довіреним фахівцям із кіберзахисту в межах програми Fairwind — про це ми писали в новині про анонс Gemini 4 Argon. 13 жовтня модель стала загальнодоступною (GA) у Gemini API під ідентифікатором gemini-4-argon і водночас з’явилася в застосунку Gemini та в режимі AI Mode в Пошуку для передплатників Google AI Pro і Ultra. 15 жовтня її додали в середовище розробки Antigravity для передплатників Pro.

Головне в анонсі — не лише сама модель, а й те, що Argon стала першою в сімействі. У дописі від 13 жовтня компанія пише, що «Gemini 4 Argon is just the beginning», і обіцяє решту моделей лінійки Gemini 4. До цього Google понад пів року випускала тільки Flash-моделі: обіцяна влітку Gemini 3.5 Pro так і не вийшла.

У попередній версії цієї статті (26 вересня) ми розбирали чутки довкола Gemini 4. Ось що з них підтвердилося:

Зараз у Нью-Йорку--:--Binance торгує

Binance · Wall Street 24/7Нью-Йорк спить. Ринок — ні24/7Акції США, золото й нафта на Binance — навіть уночі й у вихідні

NVDATSLAGOLD

Дивитися ціни

Головний висновок цієї звірки практичний. Майже всі цифри, що ходили до релізу, виявилися хибними, а правдивими були лише назва і приблизний строк. Тож таблиці сайтів, які досі пишуть про «Gemini 4 Pro» чи контекст у 10 млн токенів, для розрахунків краще не використовувати.

Claude Haiku 4.5 — $1/$5 за мільйон токенів: лишатися чи переходити на Haiku 5.5

Gemini 3.1 Pro після виходу Argon: дешевша за завдання, але вже не флагман

GPT-6.1 Sol — майже Astra в коді за п’яту частину ціни, але повільніша за GPT-6 Sol

Mistral Large 4 проти Large 3, Kimi K3 і GLM-5.3: індекс 38 за $1,36/$4,18

Grok 4.7 проти 4.6 і Sonnet 5.5: токен той самий $2, завдання дорожче в 2–2,5 раза

Де доступна Gemini 4 Argon: API, застосунок Gemini, Antigravity

Argon продається в трьох місцях, і всюди свої умови. Безплатно спробувати модель не вийде: у прайсі Gemini API стоїть пряма позначка «Gemini 4 Argon is not available on the Free tier», а в застосунку вона відкрита лише платним передплатникам.

Як користуватися Gemini 4 Argon на практиці, залежить від задачі. У застосунку Gemini модель з’явилася в перемикачі моделей поруч із 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash і 3.1 Pro — досить вибрати Argon перед запитом. Разом із нею в застосунок додали фонові «завдання» і підключення понад 40 сервісів, серед них Instacart, OpenTable, Adobe і Shopify. Розробники викликають модель через Gemini API за ідентифікатором gemini-4-argon, а в Antigravity вибирають її в списку моделей агента.

Купити Gemini 4 Argon як окремий продукт не можна: доступ оплачують або передплатою Google AI Pro чи Ultra, або токенами в платному рівні Gemini API. Передплата і API оплачуються окремо. Передплата відкриває модель у застосунку, AI Mode і Antigravity, а Ultra — ще й для спроби в Google AI Studio. Викликати Argon зі свого коду за ключем API можна лише в платному рівні Gemini API з оплатою за токени. У передплату Pro при цьому входить $10, а в Ultra — $40 щомісячних кредитів Google Cloud за програмою Google Developer Program.

Передплата Google AI Pro в Україні коштує ₴909,99 на місяць, Ultra — від ₴4 599 (рівень із п’ятикратними лімітами Pro) до ₴9 099,99 (двадцятикратні ліміти); ціни на 21 жовтня 2026 року за сторінкою тарифів Gemini. Для порівняння, Google AI Plus коштує ₴224,99, але Argon у нього не входить. Безплатний тариф і Google AI Plus доступу до Argon не дають, а в Antigravity не працює і пробний період Pro.

Для читача з України картина така. Україна є в офіційному списку регіонів, де працюють Gemini API і Google AI Studio, тож шлях через API відкритий. Для застосунку Google у загальному описі пише, що Argon доступна передплатникам Pro і Ultra «в окремих країнах», але сторінка тарифів Gemini для України прямо пропонує Argon у планах AI Pro і AI Ultra з цінами в гривнях. Якщо потрібен безплатний варіант, у Google він є лише в молодших моделей: подробиці — у розборі про те, що дає безплатний тариф Gemini.

Окрема програма для науковців: Google видає 10 000 дослідникам найвищий тариф Antigravity безплатно на 6 місяців. Місця розподіляють за заявками і з урахуванням потужностей, гарантії участі немає.

GOLD · XAUSILVER · XAG

Binance · Wall Street 24/7Золото без сейфа і злитківXAUТоргуйте ціною золота на Binance цілодобово, з маленької суми

GOLDSILVER

Порахувати угоду

Скільки коштує Argon в API до і після 1 грудня

Зараз Argon коштує в API $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних, причому до вихідних входять і токени міркувань. Це вступна ціна: за прайсом Gemini API вона діє до 30 листопада 2026 року, а з 1 грудня подвоюється до $4/$20. Нижче — усі режими оплати на 21 жовтня 2026 року.

На скриншоті сторінки прайсу Google, знятому 21 жовтня 2026 року, рамками позначено дві речі: позначку, що на безплатному рівні Argon немає, і колонку платного рівня з двома цінами — до 30 листопада і з 1 грудня. Кеш в Argon тільки неявний: Google сама помічає повторюваний початок запиту і бере за нього менше, а вручну закешувати документ, як в інших моделях, не можна.

Розрахунок вартості Argon: 1000 запитів до документів і конкуренти

Візьмімо типове навантаження для роботи з документами: 1000 запитів по 20 тис. вхідних токенів (документ середнього розміру) і 2 тис. вихідних. Це 20 млн вхідних і 2 млн вихідних токенів. Рахуємо за офіційними прайсами Google, OpenAI, Anthropic і Meta на 21 жовтня 2026 року.

За таблицею Argon до 30 листопада — найдешевший флагман: удвічі дешевший за Opus 5.5 і вп’ятеро дешевший за GPT-6 Astra. Але розрахунок має поправку, яка з’їдає частину виграшу. Argon багатослівна: за заміром Artificial Analysis вона витрачає близько 62 тис. вихідних токенів на задачу їхнього індексу проти 27 тис. у GPT-6 Astra — приблизно в 2,3 раза більше. Якщо ваші 2 тис. вихідних токенів на запит через міркування перетворяться на 6 тис., ті самі 1000 запитів на Argon коштуватимуть $100 за вступною ціною і $200 за стандартною.

Artificial Analysis рахує й підсумкову вартість однієї задачі свого індексу. За вступною ціною в Argon це $1,99, за стандартною — $3,98, тобто після 1 грудня вона стане дорожчою за GPT-6 Astra ($3,26), хоча за токен Astra і тоді дорожча в 2,5 раза ($10/$50 проти $4/$20). Для порівняння: у Claude Opus 5.5 — $5,98, у Muse Wonder — $4,52, у Claude Fable 5.1 — $7,63, у Gemini 3.1 Pro — $1,30. Висновок для бюджету простий: закладайте ціну з 1 грудня і перевіряйте реальну витрату вихідних токенів на своїх запитах, а не лише ставку за мільйон.

Що вміє Argon: 1 млн токенів виводу, long decode та інструменти

Argon — нова модель, а не донавчання попередньої: за модельною карткою це велика розріджена mixture-of-experts. Так називають архітектуру, де на кожен запит працює лише частина «експертів» мережі, а не вся модель, — це здешевлює обчислення. Навчали її на TPU, власних чипах Google.

• Що приймає і що видає. На вхід — текст, зображення, відео, аудіо і PDF, на виході — лише текст. Картинки і звук Argon не генерує, для цього в Google окремі моделі.
• Контекст. 1 048 576 токенів, але це спільний ліміт на вхід, міркування і відповідь. Завантажили документ на 900 тис. токенів — на міркування й відповідь залишиться близько 150 тис.
• Вивід до 1 млн токенів. За один звичайний виклик модель віддає до 65 536 токенів. Довше — лише в режимі long decode: сервер пише відповідь «стрибками» по 64 тис. токенів у фоні, кожна наступна частина продовжує попередню, а одне фонове завдання може працювати до 24 годин. Google сама пише, що більшість задач із коду та агентної роботи вкладається в 64 тис.
• Рівні міркувань. low, medium (за замовчуванням) і high. Що вищий рівень, то більше токенів міркувань, а вони оплачуються як вихідні.
• Інструменти. Виклик функцій, виконання коду, пошук по файлах, прив’язка до Пошуку і Карт Google. Керування комп’ютером (computer use) — у статусі прев’ю.
• Межа знань — березень 2026 року. Для порівняння: у GPT-6 Astra — 30 квітня 2026 року, у Claude Fable 5.1 і Opus 5.5 — червень 2026 року. Про події після березня модель без пошуку не знає.

Тим, хто переносить код із попередніх моделей Gemini, варто знати про три зміни. У changelog Gemini API від 21 липня 2026 року параметри temperature, top_p і top_k оголошено застарілими; за розбором webscraft, Argon їх ігнорує, а thinking_budget замінено на thinking_level. Явного кешу немає, лише неявний. Якщо ваш код налаштовував «креативність» через temperature, після переходу цей важіль перестане працювати.

Gemini 4 Argon проти Gemini 3.1 Pro: що стало кращим і дорожчим

Попередній флагман Google Gemini 3.1 Pro на 21 жовтня 2026 року досі в статусі Preview і залишається в застосунку поруч з Argon. Порівняння Gemini 4 vs Gemini 3.1 Pro за ключовими параметрами:

Найбільший стрибок — у якості: +23 бали індексу Artificial Analysis виводять Argon із середини ринку до групи лідерів. За даними клієнта Google, компанії Box, у корпоративній роботі з документами Argon на 14% точніша за Gemini 3.1 Pro (це оцінка самого клієнта, її навела Google). Друга важлива зміна — статус: Preview-моделі Google має право змінювати і знімати, а стабільну Argon можна закладати в робочі системи.

Де 3.1 Pro ще доречна. Вона швидша (128 токенів на секунду проти 82) і дешевша на задачу індексу AA ($1,30 проти $1,99), бо витрачає менше токенів. Для коротких запитів, де не потрібні ні 1 млн токенів виводу, ні максимальна точність, 3.1 Pro і далі розумний вибір, особливо після 1 грудня, коли вихід Argon подорожчає до $20 проти $12 у 3.1 Pro.

Бенчмарки Google: де Argon лідирує, а де відстає

Усі цифри в цьому розділі — дані Google з модельної картки Argon (жовтень 2026 року). Це вендорська таблиця: умови прогону обирала сама Google, незалежної перевірки цих рядків немає. Наводимо її повністю, разом із рядками, де Argon програє.

Картина в самій таблиці Google неоднорідна. Argon упевнено попереду в «паперовій» роботі: фінанси, право, автоматизація процесів і пошук у дуже довгому тексті. У юридичному бенчмарку Harvey розрив майже трикратний: 19,6% проти 6,7% у найближчої Claude Fable 5.1. А от у двох із трьох тестів на програмування вона не перша: у Terminal-Bench 4.0 Claude Opus 5.5 обганяє її на 9 п.п., у FrontierSWE v2 GPT-6 Astra — на 10,5 п.п. Чиста перемога в коді одна — DeepSWE v1.1; у CWE-bench v1 (виправлення вразливостей) Argon ділить перше місце з GPT-6 Astra.

Ще дві вендорські цифри стосуються безпеки. На бенчмарку Gray Swan, де модель намагаються обдурити командами, вбудованими в документ (prompt injection), частку успішних атак за 15 адаптивних спроб, за даними Google, знижено до 0,7%. На відеобенчмарку LVBench Argon набирає 91,7%.

Незалежні тести Gemini 4 Argon: Vals, Artificial Analysis, LMArena

Вендорська таблиця — не тест. Якщо англомовний «Gemini 4 review» наводить лише цифри Google, це переказ анонсу, а не перевірка. Нижче — тільки цифри третіх сторін, які самі проганяли модель або збирали оцінки людей.

Vals AI: із першого місця на третє за три тижні

Vals AI проганяє моделі на професійних задачах і зважує їх за вагою галузей в економіці США. 30 вересня Argon очолила Vals Index із 68,90% серед 41 моделі. На 21 жовтня її результат навіть трохи вищий — 69,24% ±1,09, — але місце вже третє з 23: за три тижні вийшли нові моделі, які її обійшли. Сильні сторони за Vals збігаються з таблицею Google: перше місце з 44 на олімпіадних задачах IOI і друге з 28 на Finance Agent v2.1 (67,66%). Слабкі — керування комп’ютером (CUA-bench 4,83%, восьме місце з дев’яти) і медичні записи MedScribe (17-те місце з 109).

На скриншоті картки Vals від 21 жовтня 2026 року рамками виділено підсумковий рядок «#3 of 23» з 69,24%, ту саму позицію в таблиці бенчмарків і провал у CUA-bench. Зверніть увагу на ціну в картці: Vals рахує за стандартною ставкою $4/$20, тому один повний прогін індексу коштує в неї $13,37 і триває близько 45 хвилин.

Artificial Analysis: індекс 53 і рекорд за галюцинаціями

Artificial Analysis дає Argon 53 бали і восьме місце з 214 моделей — нарівні з GPT-6 Astra і Claude Fable 5.1, але нижче за Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 і Muse Wonder Full (по 56). Швидкість виводу — 82 токени на секунду, на повний прогін індексу модель згенерувала 110 млн токенів за медіани 82 млн.

Головна знахідка Artificial Analysis — галюцинації. У тесті AA-Omniscience, який штрафує за хибну відповідь, але не за відмову, частка галюцинацій в Argon — 15%, мінімум серед усіх моделей з індексом 45 і вище. У GPT-6 Astra — 51%, у GPT-6.1 Sol — 54%. Зворотний бік: правильних відповідей в Argon 50% проти 63% в Astra. Модель частіше каже «не знаю», ніж помиляється. Для юриста чи фінансового аналітика це плюс: краще порожня клітинка, ніж вигадана цифра. Для чат-бота підтримки, який мусить відповісти бодай щось, — мінус.

LMArena: перше місце в тексті, дев’яте у веброзробці

LMArena — майданчик, де люди наосліп обирають кращу з двох відповідей. За зведенням Developers Digest на 17 жовтня 2026 року, Argon очолює текстовий рейтинг з 1524±9 балами; позначка «попередньо» означає, що голосів поки мало. У рейтингу веброзробки картина протилежна: восьме місце на старті і дев’яте на зрізі 16 жовтня, а перше там у Claude Opus 5.5.

Ручні перевірки розробників і державний аудит

Незалежних ручних тестів з описаною методикою поки небагато. Автор Promptslove зібрав на Argon п’ять застосунків і отримав 17 балів із 25: гоночна гра і симулятор чорної діри — по 5 з 5, сайт парфумерного бренду і будівник портового міста — по 2. Висновок автора: 3D-ігри і симуляції модель будує добре, верстку, відступи й адаптивність — слабко. Promptslove наводить і чужі прогони. У тесті ComputingForGeeks (розгортання nginx у кластері k3s) Argon пройшла 0 з 12 спроб проти 3 з 3 у Claude Opus 5.5 і GPT-6.1 Sol. А в тесті AIWIZ на високому рівні міркувань вона пройшла всі 32 прогони з 32. Це перевірки окремих авторів на малих вибірках — свідчення, а не замір.

Сем Віттевін із Red Dragon AI у коментарі VentureBeat (у переказі LetsDataScience) сформулював загальне враження так: «Це дуже, дуже, дуже хороша модель. Але чи найкраща вона? Я так не думаю». Bloomberg, за переказом The Next Web, наводив слова співробітника Google: здібності моделі до коду нерівні, а у фронтенд-дизайні вона не надто добра. Google у відповідь назвала неточним твердження, що модель відстає в коді.

Державний аудит відбувся, але без публічного звіту. Google пише, що бере участь у добровільній передрелізній перевірці моделей урядом США, а британський міністр з питань ШІ сказав, що науковці AISI оцінювали Gemini до релізу. Опублікованого звіту CAISI чи AISI саме щодо Argon на 21 жовтня 2026 року немає.

Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 і Opus 5.5: порівняння

Ціни — за офіційними прайсами Google, OpenAI, Anthropic і Meta, індекси й вартість задачі — за Artificial Analysis на 21 жовтня 2026 року.

Argon проти GPT-6 Astra: однаковий індекс, різна точність

У порівнянні Gemini 4 vs Astra в моделей однакові 53 бали індексу Artificial Analysis, але різний характер. Astra частіше відповідає правильно (63% проти 50% в AA-Omniscience), але й вигадує втричі частіше (51% галюцинацій проти 15%). Astra сильніша в складній інженерії та наукових задачах у терміналі — за даними самої Google, FrontierSWE v2 65,5% проти 55,0%. Argon попереду у фінансах, праві й довгому контексті. За ціною токена Argon до 30 листопада вп’ятеро дешевша, з 1 грудня — у 2,5 раза, але через багатослівність після 1 грудня задача індексу AA на ній коштуватиме $3,98 проти $3,26 в Astra. Тож у суперечці Gemini 4 vs GPT-6 вирішує не ставка за токен, а те, що для вас дорожче: помилка чи відмова. Докладніше про модель OpenAI — у нашому огляді GPT-6 Astra.

Argon проти Claude: Opus 5.5 сильніша в агентному коді

Порівняння Gemini 4 Argon і Claude Opus 5.5 найважливіше для розробників. Claude Opus 5.5 коштує $4/$20 — рівно стільки, скільки Argon коштуватиме з 1 грудня, — і лідирує в індексі Artificial Analysis (58 проти 53). Вона ж перша у веброзробці LMArena і, за таблицею Google, на 9 п.п. попереду в Terminal-Bench 4.0. Якщо ваша задача — код агентом у терміналі чи верстка, Opus 5.5 надійніша. Якщо документи, юридичний аналіз і фінансові моделі, де ціна помилки висока, — в Argon менше галюцинацій і кращі результати в профільних тестах.

Claude Fable 5.1 за тих самих 53 балів індексу коштує $10/$50 і дає найдорожчу задачу в порівнянні — $7,63. За таблицею Google вона поступається Argon майже всюди, крім Terminal-Bench 4.0 і FrontierSWE v2, де Fable трохи попереду (57,9% проти 57,4% і 56,3% проти 55,0%). Для нового проєкту без прив’язки до екосистеми Anthropic у Fable 5.1 проти Argon мало аргументів.

Кейси Argon: код Google, документи, фінанси і кіберзахист

Усі кейси нижче — дані Google або її клієнтів. Незалежно їх ніхто не перевіряв, але частина має перевірювані сліди.

• Код усередині Google. За даними Google, понад 100 тис. співробітників Alphabet на місяць користуються Argon у внутрішній версії Antigravity. За чотири тижні обсяг коду, написаного агентом, зріс на 35%, а кількість відкатів після відправлення коду знизилася на 30%.
• Нічна оптимізація ADK. За ніч автономної роботи Argon знайшла оптимізації в бібліотеці Google ADK для Python: підготовка сесій у пам’яті прискорилася на 40% у довгих сесіях, холодний імпорт — на 21%. Зміни є у відкритому репозиторії google/adk-python, тож кейс можна перевірити за комітами.
• Розбір беклогу. Із черги в 134 баги модель менш ніж за 3 години закрила 97 застарілих і дублікатів із підтвердженням комітами (черга скоротилася на 72,4%), а решту 37 розподілила між відповідальними.
• Фінансові моделі. Компанія Kepler будувала фінансові моделі за звітами SEC: за її словами, Argon збіглася з еталонними моделями аналітиків більш ніж за 99% цифр.
• Документи. Box оцінює приріст точності до Gemini 3.1 Pro в корпоративній роботі з документами в 14%.
• Кіберзахист. Wiz використовує Argon у безплатній програмі Scan for Good — пошуку вразливостей у програмах критичної інфраструктури, зокрема лікарень.

Що з цього випливає. Кейси Google дібрані під сильні сторони моделі: довга автономна робота, документи, фінанси. Кейсу про фронтенд чи верстку серед них немає — і це збігається з незалежними замірами вище.

Для яких задач брати Gemini 4 Argon, а для яких — ні

Плюси Argon: найменше серед топу вигадує факти; лідирує у фінансах, праві й автоматизації; до 1 млн токенів виводу; до 30 листопада вдвічі дешевша за Opus 5.5 за токен; стабільний статус в API і доступ з України.

Мінуси Argon: поступається Opus 5.5 у термінальному коді та фронтенді; багатослівна, тому реальна ціна задачі вища, ніж здається за ставкою; повільніша за Gemini 3.1 Pro; ціна подвоюється 1 грудня; немає безплатного рівня і явного кешу.

Практична порада для будь-якого вибору: не прив’язуйте проєкт до однієї моделі. Промпти, зібрані за структурою з чотирьох блоків, переносяться між Gemini, Claude і GPT майже без правок — так перехід на наступну модель займе години, а не тижні.

Як ми перевіряли Argon без власного доступу до API

Власного прогону Argon у редакції немає. У нас немає платного ключа Gemini API під цей тест і передплати Google AI Pro чи Ultra, а безплатного рівня модель не має. Тому в статті немає прикладів «ось що відповіла модель» — вигадувати їх ми не будемо. Натомість:

• Ціни, ліміти і доступ взято з офіційних сторінок Google (прайс і документація Gemini API, сторінки тарифів Google One і Gemini, блог Antigravity) на 21 жовтня 2026 року. Сторінки прайсу, Vals і Artificial Analysis ми самі відкрили і зняли скриншоти в чистому браузері без входу в акаунт.
• Якість оцінюємо лише за незалежними лідербордами (Vals AI, Artificial Analysis, LMArena) і за ручними перевірками розробників, де описано методику.
• Цифри Google винесено в окремий розділ і позначено як вендорські. Де вендорська і незалежна цифра розходяться — наводимо обидві.
• Розрахунки вартості — наші, за офіційними цінами; припущення (розмір запиту, зростання вихідних токенів) названо поруч із розрахунком.

Що це означає для висновків. Ми впевнено говоримо про ціну, доступ і місце в рейтингах. Про те, як Argon поводиться на ваших конкретних документах, краще судити з власного невеликого тесту: 20–30 типових запитів в API за вступною ціною обійдуться в кілька доларів.

Ризики Argon: зростання ціни, ліміти передплати і слабкий код

• Ціна подвоїться 1 грудня 2026 року. Вхід подорожчає з $2 до $4, вихід — з $10 до $20, кеш — з $0,10 до $0,20. Вартість задачі індексу AA зросте з $1,99 до $3,98. Бюджет на 2027 рік рахуйте за новою ціною.
• Квоти передплати не опубліковані. В Antigravity у Pro окрема тижнева квота на Argon, але її обсяг Google не називає. Скільки запитів витримає передплата, заздалегідь не дізнатися.
• Слабке місце в коді. Terminal-Bench 4.0 і рейтинг веброзробки LMArena показують відставання від Claude Opus 5.5, а частина співробітників Google, за даними Bloomberg, сумнівається в коді моделі (Google це заперечує).
• Сира обв’язка. В Antigravity CLI відкритий баг: на моделях із вікном 1 млн токенів контекст передчасно стискається приблизно на 250 тис., через що губляться точні деталі коду і скидається кеш запиту.
• Жорсткі фільтри безпеки. У модельній картці Google пише, що не може виключити досягнення моделлю критичного рівня можливостей (CCL) у кібербезпеці та біології, тому поставила додатковий захист: перевірку вхідних запитів, «зонди» внутрішніх сигналів моделі і моніторинг, який може обірвати відповідь агента на середині. Розширений кібердоступ Google видає перевіреним фахівцям за програмою Fairwind. Якщо ваша робота — розбір експлойтів чи шкідливого коду, заздалегідь перевірте, чи не впирається задача в ці фільтри.
• Відмови замість відповідей. Низьку частку галюцинацій куплено частими «не знаю»: правильних відповідей в AA-Omniscience в Argon 50% проти 63% у GPT-6 Astra.
• Флагман може змінитися. За даними Business Insider від 10 жовтня, співробітники Google уже тестують внутрішні версії Gemini 4 під назвами Barium і Carbon; один із них порівняв Carbon у коді з Opus 5.5. Закладатися на Argon як на модель «на рік» зарано.
• Дані і приватність. За прайсом Gemini API контент безплатного рівня Google може використовувати для покращення продуктів, платного — ні. Виняток — режим Contributor: це закрите прев’ю за запрошенням, де Argon коштує як у Batch ($1/$5 до 30 листопада), але запити йдуть на покращення продуктів Google. Якщо ви тестуєте промпти на молодших безплатних моделях або отримали запрошення в Contributor, не завантажуйте туди конфіденційні документи.

Що в цьому огляді застаріє першим: вступна ціна (30 листопада), місця у Vals і LMArena (змінюються з кожним новим релізом) і квоти передплат. Актуальну ціну дивіться на сторінці прайсу Gemini API, місця — на сайтах Vals AI і Artificial Analysis.

FAQ

Коли вийшла Gemini 4 і чи можна користуватися нею зараз?

Так, користуватися можна. Перша модель сімейства, Gemini 4 Argon, анонсована 30 вересня 2026 року і стала загальнодоступною 13 жовтня: у Gemini API, у застосунку Gemini та AI Mode для передплатників Google AI Pro і Ultra, а з 15 жовтня — в Antigravity для Pro. Інших моделей Gemini 4 на 21 жовтня 2026 року Google поки не випускала.

Чи можна користуватися Gemini 4 Argon безплатно?

Ні. У прайсі Gemini API прямо зазначено, що на безплатному рівні Argon немає, а в застосунку Gemini модель відкрита лише передплатникам Google AI Pro і Ultra. Безплатний тариф і Google AI Plus її не відкривають, а в Antigravity не підходить і пробний період Pro. Виняток — програма для 10 000 науковців, яким Google за заявками видає найвищий тариф Antigravity на 6 місяців.

Чи доступна Gemini 4 Argon в Україні?

Так. Через API — з платним акаунтом: Україна є в офіційному списку регіонів Gemini API і Google AI Studio. У застосунку Gemini — за передплатою: сторінка тарифів Gemini для України пропонує Argon у планах Google AI Pro (₴909,99 на місяць) і Ultra (від ₴4 599) за цінами на 21 жовтня 2026 року.

Скільки коштуватиме Gemini 4 Argon після 30 листопада?

З 1 грудня 2026 року стандартна ціна в API зросте вдвічі: $4 за мільйон вхідних токенів і $20 за мільйон вихідних замість $2 і $10. Batch і Flex подорожчають до $2/$10, Priority — до $7,20/$36, неявний кеш — до $0,20. За розрахунком Artificial Analysis задача їхнього індексу подорожчає з $1,99 до $3,98.

Чим Gemini 4 Argon відрізняється від Gemini 3.1 Pro?

Argon помітно розумніша: 53 бали індексу Artificial Analysis проти 30. Вона видає до 1 млн токенів відповіді замість 65 536, рідше відмовляє без причини і вийшла в стабільному статусі, а 3.1 Pro лишається в Preview. Натомість 3.1 Pro швидша (128 токенів на секунду проти 82) і дешевша на задачу ($1,30 проти $1,99).

Що краще для програмування: Gemini 4 Argon чи Claude Opus 5.5?

Для агентного коду в терміналі та фронтенду — Claude Opus 5.5. Навіть у таблиці Google вона набирає 66,4% у Terminal-Bench 4.0 проти 57,4% в Argon і лідирує в рейтингу веброзробки LMArena, де Argon дев’ята. Argon попереду Opus 5.5 у DeepSWE v1.1 (77,9% проти 74,2%) і у виправленні вразливостей CWE-bench (68% проти 67%), а до 30 листопада вдвічі дешевша за токен.

Чи будуть Gemini 4 Pro і Gemini 4 Flash?

Офіційно Google обіцяє «решту моделей сімейства Gemini 4», але назв і строків не називає. Слова «Pro» в лінійці поки немає: перша модель називається Argon. За даними Business Insider, усередині компанії тестують версії під назвами Barium і Carbon. Якими будуть назви і ціни наступних моделей, стане зрозуміло лише після анонсу.