Gemini 4 Argon은 Google의 새로운 최첨단 모델로, 2026년 9월 30일에 발표되었으며, 현재는 검증된 사이버 방어 파트너 그룹인 Fairwind 프로그램의 방어자들만 사용할 수 있습니다. Google은 출시 기념 기간 동안 입력 토큰 백만 개당 2달러, 출력 토큰 백만 개당 10달러로 가격을 책정했으며, 이후에는 4달러와 20달러로 인상하고 응답당 출력 제한을 1M 토큰으로 늘립니다. 아직 공개 API, 게시된 모델 ID, 출시일은 없습니다.
이 가이드는 Argon 관련 정보의 중심입니다. Google이 확인한 내용과 확인하지 않은 내용, Gemini 라인업에서 Argon의 위치, 다음 사용 대상, 비용, 벤치마크 결과, 그리고 지금 무엇을 구축할 수 있는지 등을 다룹니다. 지금 모델을 선택하시나요? Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 비교 글을 읽어보세요. Apidog에서 모델 API를 테스트하는 경우, 마지막 섹션에서 Argon으로 전환하는 방법이 한 값 변경으로 이루어지는 것을 보여줍니다.
Google이 확인한 내용 vs 확인하지 않은 내용
대부분의 초기 보도는 Google의 발표와 제3자의 추측을 혼합합니다. 다음은 출시 게시물과 Google의 평가 방법론을 기반으로 구분한 내용입니다.
| 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" |
어떤 사이트에서 Argon의 컨텍스트 창, 모델 문자열 또는 속도 수치를 나열한다면, Google 자체 문서에 표시될 때까지는 확인되지 않은 것으로 간주해야 합니다.
Gemini 4 Argon은 무엇이며, 어떤 위치에 있나요?
Argon은 지금까지 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 부르며, 소프트웨어 엔지니어링, 법률 및 금융과 같은 기업 지식 작업, 사이버 보안 방어 분야에서 최첨단 성능을 주장합니다. Google 대변인은 로이터 통신에 Argon이 회사의 이전 "Pro" 모델 라인보다 더 크다고 말했습니다.
지금까지 Gemini API의 최상위 모델은 `gemini-3.1-pro-preview`였으며, 여전히 Preview 상태입니다. 이 모델은 1,048,576개의 입력 토큰과 65,536개의 출력 토큰(Argon이 대체하는 "64K"), 그리고 200K 프롬프트까지 백만 개당 입력 2달러/출력 12달러입니다. Argon의 출시 기념 출력 가격인 10달러는 이를 밑돕니다. Google은 Argon이 3.1 Pro와 같은 별도의 긴 프롬프트 등급을 가질지 또는 다른 Gemini 4 모델이 뒤따를지 여부에 대해서는 언급하지 않았습니다. 로이터 통신은 출시가 "수개월의 지연 끝에" 이루어졌다고 보도했는데, 이는 6월에 약속되었다가 나중에 취소된 Gemini 3.5 Pro 출시를 언급한 것입니다.
Google은 이미 Argon을 내부적으로 실행하고 있습니다. 수천 명의 직원이 코딩, 연구 및 글쓰기에 Argon을 사용하고 있으며, Argon 에이전트가 300 TiB 이상의 플릿 메모리를 확보했고, C 및 C++ 코드를 Rust로 마이그레이션하고 있으며, Fuchsia Zircon 커널의 경우 800K+ 라인에 달하는 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 프로그램이지만, "Fairwind 프로그램 파트너 중 일부"만이 Argon 자체 또는 Google의 코드 보안 에이전트인 CodeMender 내에서 Argon을 사용할 수 있습니다. "Gemini Enterprise의 관리형 모델"로 직접 접근할 수 있으며, 제로 데이터 보존을 지원합니다. 파트너는 피싱 방지 MFA(다단계 인증)에 동의해야 하며, 접근은 내부 보안, 사고 대응 또는 침투 테스트 팀으로 제한되고 직원별 사용량 추적이 이루어져야 합니다. 정부, 중요 인프라 운영자 및 핵심 기술 플랫폼은 Fairwind 프로그램 페이지에서 신청할 수 있습니다.
다음: 유료 API 고객 및 Google AI Ultra 구독자. Google은 먼저 "가드레일을 반복하며 초기 테스터로부터 피드백을 수집"할 것이며, 미국 정부의 자발적 사전 출시 접근 프로세스에 참여하고 있습니다. 출시 게시물의 배포 섹션은 "곧 출시 예정"이라는 제목이지만 날짜는 명시되어 있지 않습니다. 저희의 출시일 및 접근 가이드는 각 단계를 추적합니다.
아직: 그 외 모든 사람. 10월 1일 현재 Gemini API 모델 페이지, 가격 페이지, Gemini 앱, Antigravity 및 OpenRouter에는 Argon이 표시되지 않습니다. Google AI Ultra 플랜(미국에서 월 $99.99부터)은 소비자 구독이며 API 키가 아니며, Google은 어떤 Ultra 등급이 Argon을 먼저 받을지 밝히지 않았습니다. 무료 경로는 없습니다. Gemini 4 Argon은 무료인가요 글에서 대신 사용할 수 있는 내용을 다룹니다.
Gemini 4 Argon 가격
| 토큰 유형 | 초기 (백만 개당) | 초기 기간 이후 (백만 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 기간이 얼마나 지속될지 밝히지 않았습니다. 표준 요율에서 Argon은 Claude Opus 5.5와 정확히 동일한 비용이 들며, 초기 요율에서는 GPT-6.1 Sol 및 Claude Sonnet 5.5와 일치합니다. 캐시된 가격은 Google의 95% 할인 규칙에 따라 계산됩니다. 실제 시나리오는 Gemini 4 Argon 가격에서 확인할 수 있습니다.
1M 출력 제한
Google은 "모델의 출력 토큰 제한을 이전 64K 토큰에서 업계 최고 수준인 1M 토큰으로 대폭 확장"하고 있다고 밝혔습니다. 이는 한 번의 시도에서 수십만 개의 토큰을 생성할 수 있는 여유가 생겨 모델이 어려운 문제를 한 번에 해결할 수 있다는 주장입니다. 비교하자면, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 및 Claude Fable 5.1은 각각 동기식 출력을 128K로 제한합니다.
두 가지 주의사항이 있습니다. 이것은 출력 제한이며 컨텍스트 창이 아닙니다. Google은 입력 창을 게시하지 않았습니다. 그리고 Google은 Argon의 출력 제한이 1M 토큰이라고 말하지만, 적어도 한 제3자 평가 기관인 Vals AI는 테스트한 구성에 대해 262K의 최대 출력을 나열합니다. 엔드포인트가 보고하는 제한에 맞춰 계획하세요. 저희의 Argon의 1M 출력 토큰 가이드는 시간 초과, 스트리밍 및 비용 상한을 다룹니다.
Gemini 4 Argon 벤치마크: 주요 내용
아래의 모든 수치는 Google의 표에서 가져온 것입니다. Argon의 점수는 Google 보고이며, 일부는 자체 계산되었고 일부는 Vals AI와 같은 리더보드에서 가져온 것입니다. 경쟁사 점수는 대부분 공급업체 자체 또는 공개 리더보드 결과이며, 측정 도구는 다릅니다. 저희의 재집계에 따르면 Argon은 19개 행 중 13개에서 압도적으로 선두를 차지하고, 한 개는 동점이며, 다섯 개는 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 다섯 가지 항목은 FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science 0.1 및 OSWorld-2.0 (Astra에 비해), 그리고 Terminal-bench 4.0 및 PostTrainBench (Opus 5.5에 비해)입니다.
제3자 평가에 따르면 Argon은 명확한 선두 없이 최첨단에 위치합니다. Artificial Analysis는 Argon에 53점(Intelligence Index)을 주어 GPT-6 Astra 및 Claude Fable 5.1과 동점이며, Claude Opus 5.5(58점) 및 Claude Sonnet 5.5(56점, 최대 설정)에 뒤처집니다. Vals는 Vals Index에서 41개 모델 중 1위로 평가했습니다. 19개 행 전체와 Google의 방법론 노트는 Gemini 4 Argon 벤치마크에서 확인할 수 있습니다.
사이버 방어 요약
Google은 "Argon이 중요한 소프트웨어 취약점을 자율적으로 찾아내고, 검증하고, 패치할 수 있다"고 말합니다. 신뢰할 수 있는 방어자 및 내부 팀을 위해 "사이버 가드레일 없이 Argon을 출시하여 최첨단 사이버 보안 방어 기능을 최대한 활용할 수 있도록 할 것"이라고 덧붙였습니다. DeepMind의 사이버 페이지에서 Argon은 실제 취약점 발견에서 85.8%(Gemini 3.8 Flash Cyber: 71.0%)를 기록했으며, CWE-bench v1에서 Grok 4.7 및 GPT-6 Astra와 68%로 동점이고, 차트에서 가장 낮은 Gray Swan 간접 프롬프트 주입 공격 성공률(k=15에서 0.7%)을 보였습니다. Argon의 사이버 출시가 현재 실행 중인 API에 미치는 영향과 그 전작인 Gemini 3.8 Flash Cyber에 대한 내용은 해당 글을 참조하세요.
개발자로서 지금 해야 할 일
오늘 호출할 수 있는 모델을 기반으로 빌드하고 모델 이름을 하나의 변수에 유지하세요. `gemini-3.8-flash`는 대체 모델입니다. 안정적이며, 1,048,576개의 입력 토큰과 65,536개의 출력 토큰을 지원하고, 무료 등급이 있으며, 2026년 12월 31일까지 백만 개당 $0.75/$3.75입니다. Google의 Interactions API 문서에서는 "모든 새로운 모델, 멀티모달 기능, 도구 및 에이전트 기능이 Interactions API에서 출시될 것"이라고 명시하고 있으므로, 이에 맞춰 코드를 작성하세요. Google은 Argon의 모델 ID를 게시하지 않았으므로, 출시되면 변수를 교체해야 합니다.
MODEL="${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"}
}'
Apidog에서 `GEMINI_API_KEY` 및 `GEMINI_MODEL`을 환경 변수로 사용하여 동일한 호출을 요청으로 저장한 다음, 응답의 `usage` 객체에 있는 토큰 개수(`total_output_tokens`와 `total_thought_tokens`를 더한 값, 생각하는 과정도 출력으로 과금되므로)를 검증하여 폭주하는 답변이 테스트에 실패하도록 하세요. 3.8 Flash 응답을 기준선으로 유지하세요. Argon의 ID가 모델 목록에 나타나면 `GEMINI_MODEL`을 변경하고 다시 실행한 다음 비교하세요.
요청 형태에 대해서는 Gemini 4 Argon API 가이드를 참조하세요. 기다릴 가치가 있는지 결정하려면 Argon vs Gemini 3.8 Flash를 읽어보세요.
자주 묻는 질문
Gemini API에서 Gemini 4 Argon을 사용할 수 있나요? 아직은 아닙니다. 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 포함하여 유통되는 문자열은 제3자 플레이스홀더이므로, 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 있습니다.
Gemini 4 Argon이 GPT-6 Astra 및 Claude Opus 5.5보다 더 좋나요? Google 표에서는 대부분의 항목에서 선두를 차지하지만, Artificial Analysis에서는 Astra와 동점이며 Opus 5.5보다는 뒤처집니다. 경쟁사 자체의 관점에서 보려면 Claude Opus 5.5란 무엇인가요와 저희의 GPT-6 Astra API 가이드를 참조하세요.
Gemini 4 Argon은 1M 컨텍스트 창을 가지고 있나요? Google은 밝히지 않았습니다. 1M은 출력 제한이며, 긴 컨텍스트 평가는 최대 1M 토큰의 프롬프트를 사용했지만 이는 공개된 사양이 아닙니다.
Argon 출시 전에 준비하세요
Argon은 발표되었고, 가격이 책정되었으며, 벤치마크되었지만 아직 호출할 수 없습니다. 저희의 Gemini 3.8 Flash API 가이드를 통해 Gemini 3.8 Flash를 기반으로 빌드하고, 모델을 하나의 변수에 유지하며, 모든 요청에 토큰 검증을 추가하세요. 요청, 환경 및 기준선을 교체할 준비를 위해 지금 Apidog를 다운로드하여 설정하세요.