Gemini 4 Argon se lanzó a $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. Eso es una quinta parte del precio de lista de GPT-6 Astra, y más barato en salida que Gemini 3.1 Pro Preview. En las tareas de referencia de Artificial Analysis, Argon cuesta el 60% de lo que cuesta Astra por la misma puntuación.
Dos cosas hacen que ese número sea menos cómodo de lo que parece. Primero, $2/$10 es una promoción de lanzamiento: el precio estándar es $4/$20, y Google no ha dicho cuándo ocurrirá el cambio. Segundo, Argon escribe mucho: alrededor de 62k tokens de salida por tarea de Artificial Analysis, aproximadamente 2.3 veces más que Astra. A precio estándar, el costo por tarea de Artificial Analysis se duplica de $1.99 a $3.98, aproximadamente 1.2 veces el de Astra.
Esta publicación establece lo que dos evaluadores independientes midieron por tarea, enumera las reglas de facturación que son fáciles de pasar por alto y proporciona las palancas que realmente reducen la factura. Cualquier cosa que Google no haya publicado aún está marcada como TBD.
La lista de precios
Del post de lanzamiento de Google, con modelos anteriores de Gemini de la página de precios de la API de Gemini. Todos los precios son en USD por millón de tokens.
| Modelo | Entrada | Entrada en caché | Salida |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon, promoción | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| Gemini 4 Argon, estándar | $4.00 | TBD | $20.00 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| Gemini 3.8 Flash, hasta el 31 de diciembre | $0.75 | $0.075 | $3.75 |
| Gemini 3.8 Flash, desde el 1 de enero | $1.50 | $0.15 | $7.50 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | — | $50.00 |
Los precios de Gemini 3.1 Pro Preview son para solicitudes de hasta 200k tokens; por encima de eso, aumentan a $4 de entrada y $18 de salida. El precio de GPT-6 Astra es el reportado por Engadget.
No se ha publicado aún para Argon: cuándo termina la promoción, la tarifa de entrada en caché a precios estándar, un recargo por contexto largo, tarifas de Batch y Flex, y almacenamiento en caché. [TBD: Tarifa de caché estándar de Argon, nivel de contexto largo, tarifas de Batch/Flex]
Artificial Analysis dice que la promoción dura "por al menos un mes" a partir del 30 de septiembre de 2026. Nadie ha dicho si el descuento del 95% en caché dura más que eso; el descuento en caché de Gemini 3.8 Flash es del 90%.
Costo por tarea: lo que midieron las pruebas independientes
Las cifras en esta sección provienen de Artificial Analysis (su análisis de lanzamiento y páginas de modelos) y Vals AI. Ambos ejecutaron Argon en alto, su configuración de razonamiento más alta. Ninguno de los conjuntos de números proviene de Google.
Artificial Analysis: precios de promoción y estándar
Artificial Analysis ejecuta cada modelo a través de las mismas tareas del Índice de Inteligencia y reporta el costo promedio de una tarea. No dice cuántas tareas tiene el índice.
| Modelo | Puntuación del índice | Costo por tarea |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (alto), promoción | 53 | $1.99 |
| Gemini 4 Argon (alto), estándar | 53 | $3.98 |
| GPT-6 Astra (máx) | 53 | $3.26 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 30 | $1.30 |
El precio de token promocional de Argon es una quinta parte del de Astra, pero su costo por tarea es tres quintas partes del de Astra: un descuento del 80% por token se reduce al 40% por tarea. A precios estándar, cuesta aproximadamente 1.2 veces más que Astra. Artificial Analysis dice que el ahorro "se debe a precios de tokens más bajos, en lugar de un uso reducido de tokens". Argon promedió alrededor de 62k tokens de salida por tarea, frente a aproximadamente 27k para Astra. Ejecutando todo el índice, generó 110M tokens de salida; el modelo mediano generó 85M, y Gemini 3.1 Pro Preview 67M.
En comparación con Gemini 3.1 Pro Preview, Argon obtiene 23 puntos más y cuesta aproximadamente 1.5 veces más por tarea a precios promocionales, aproximadamente 3 veces a precios estándar.
Vals AI: solo precios estándar
Vals AI ejecutó Argon al precio estándar de $4/$20, con temperatura 1 y un límite de salida de 262,144 tokens, y reporta el costo promedio de una prueba.
| Modelo | Índice de Vals | Costo por prueba |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | 68.90% | $15.68 |
| Claude Sonnet 5.5 | 67.04% | $21.34 |
| Claude Opus 5.5 | 66.97% | $32.14 |
| Claude Fable 5.1 | 65.83% | $28.71 |
En esta suite, Argon cuesta menos por prueba que los tres modelos Claude justo debajo de él, incluso a precios estándar. El costo aumenta en los largos benchmarks agentivos de Vals:
| Benchmark de Vals | Puntuación de Argon | Costo por prueba |
|---|---|---|
| CUA-bench | 4.83% | $193.78 |
| Migración de Código | 68.17% | $57.82 |
| Ciencia de Terminal-Bench | 44.29% | $44.90 |
| SRE Bench | 44.28% | $30.45 |
CUA-bench, un benchmark de uso de computadora, es el caso extremo: la prueba más cara de estas y uno de los resultados más débiles de Argon, 7º de los 8 modelos que Vals ejecutó.
Lo que muestran los números medidos
- Contra GPT-6 Astra, la promoción lleva el ahorro. Argon iguala la puntuación de Astra por el 60% del costo a precios promocionales y cuesta aproximadamente 1.2 veces más a precios estándar.
- El conteo de tokens es la razón. Argon escribe aproximadamente 2.3 veces más tokens de salida por tarea que Astra, lo que consume la mitad de su descuento por token.
- Contra Claude, Argon es más barato por prueba incluso a precios estándar. En el Índice de Vals cuesta $15.68 por prueba, frente a $21.34 a $32.14 para los siguientes tres modelos Claude.
- Las ejecuciones largas agentivas son donde crece la factura. En los benchmarks agentivos de Vals, una sola prueba cuesta entre $30 y $194.
- Compara dentro de un evaluador, no entre ellos. Artificial Analysis cita el precio promocional con la cifra estándar al lado; Vals utiliza el precio estándar. Sus tareas y arneses también difieren.
Reglas de facturación que son fáciles de pasar por alto
La promoción no tiene fecha de finalización. Presupuesta a $4/$20. Si estableces un límite mensual basado en $2/$10, espera alcanzarlo en aproximadamente la mitad del tiempo una vez que termine la promoción.
Los tokens de pensamiento pueden ser facturados como salida. En los modelos Gemini 3, Google factura la salida "incluyendo tokens de pensamiento". Argon aún no está en la página de precios de Google, así que vale la pena confirmarlo para Argon.
Un límite de salida de 1M significa una factura de salida de 1M. Una respuesta sin límite que llega al límite cuesta $10 a precios promocionales y $20 a precios estándar. Establece un límite de salida en cada solicitud.
Las salidas largas pueden abarcar varias llamadas. Long Decode Continuation pausa y reanuda respuestas largas a través de llamadas de seguimiento. Cómo se facturan esas llamadas, y si la salida anterior se cuenta nuevamente como entrada, no está documentado. [TBD: Facturación de Long Decode Continuation]
Los aciertos de caché dependen de solicitudes idénticas. La guía de AIHubMix Gemini señala que un acierto de caché implícito necesita el mismo contenido, modelo y parámetros, con el contexto repetido colocado primero. Cambiar el nivel de pensamiento o reordenar el aviso entre turnos puede convertir la entrada en caché de nuevo en entrada a precio completo.
Las respuestas rechazadas aún cuestan dinero. Argon rechaza más a menudo que otros modelos de frontera cuando no está seguro. Una respuesta rechazada aún factura sus tokens de entrada y de pensamiento, y volver a intentar la misma pregunta en Argon paga nuevamente.
Cómo reducir la factura
- Planifica al precio estándar. Trata la promoción como un bono, no como el presupuesto.
- Establece un límite de salida por solicitud. Elige un límite que se ajuste al trabajo en lugar de dejar el techo de 1M abierto.
- Pon el contexto estable primero y mantenlo idéntico. El aviso del sistema, las definiciones de herramientas y los documentos van en la parte superior; el nuevo mensaje del usuario va al final.
- Fija el nivel de pensamiento por flujo de trabajo. Cambiar a mitad de sesión puede romper los aciertos de caché.
- Dirige por dificultad. Envía extracción, clasificación y formateo a Gemini 3.8 Flash y reserva Argon para los pasos de razonamiento difíciles.
- Envía rechazos a un lugar más barato. Cuando Argon dice que no está seguro, dirige la pregunta a una persona u otro modelo en lugar de volver a intentar Argon.
- Revisa los precios de Batch cuando aparezcan. Los modelos Gemini 3 obtienen un 50% de descuento a través de la API de Batch; la tarifa de lote de Argon está TBD.
Estima tu propio costo
Un pequeño calculador para tus propios conteos de tokens. La tarifa de caché estándar es un parámetro porque Google no la ha publicado.
PRICES = { # USD por 1M tokens
"promo": {"input": 2.00, "cached": 0.10, "output": 10.00},
"standard": {"input": 4.00, "cached": None, "output": 20.00}, # tarifa de caché TBD
}
def task_cost(uncached_in, cached_in, output, tier="promo", cached_rate=None):
p = PRICES[tier]
cached = p["cached"] if p["cached"] is not None else cached_rate
if cached is None:
raise ValueError("Pasa cached_rate: el precio estándar de caché de Argon aún no se ha publicado")
return (uncached_in * p["input"] + cached_in * cached + output * p["output"]) / 1_000_000
# Usa los conteos de tokens de tus propios registros, por ejemplo, el campo de uso del mismo flujo de trabajo
# ejecutado en Gemini 3.8 Flash: task_cost(uncached_in, cached_in, output, "promo")
Mide los conteos reales de tokens en Gemini 3.8 Flash o 3.1 Pro Preview a través de AIHubMix primero. Espera que los de Argon sean más altos: en el índice de Artificial Analysis generó 110M tokens de salida donde Gemini 3.1 Pro Preview generó 67M. Trata el resultado como un piso, no como una previsión.
Sobre AIHubMix
Argon tiene una página de modelo en AIHubMix, pero está marcada como próximamente y su precio en AIHubMix aún no está establecido. [TBD: Precio de AIHubMix para Gemini 4 Argon]
Mientras tanto, Gemini 3.8 Flash es la forma más barata de prototipar el mismo flujo de trabajo, y el precio de Argon aparecerá en su página de modelo una vez que esté establecido.
FAQ
¿Cuánto cuesta Gemini 4 Argon?
Durante la promoción de lanzamiento, $2 por millón de tokens de entrada, $0.10 por millón de tokens de entrada en caché y $10 por millón de tokens de salida. El precio estándar es $4 de entrada y $20 de salida.
¿Cuándo termina la promoción de Gemini 4 Argon?
Google no ha dicho. Artificial Analysis informa que dura al menos un mes a partir del 30 de septiembre de 2026.
¿Es Gemini 4 Argon más barato que GPT-6 Astra?
Por token, sí, por un amplio margen. Por tarea, es aproximadamente el 60% del costo de Astra a precios promocionales y aproximadamente 1.2 veces el costo de Astra a precios estándar, porque Argon escribe más tokens.
¿Por qué Argon cuesta más por tarea de lo que sugiere su precio por token?
Promedia alrededor de 62k tokens de salida por tarea de referencia, frente a aproximadamente 27k para GPT-6 Astra, y los tokens de salida son los más caros.
¿Funciona el almacenamiento en caché de contexto con Gemini 4 Argon?
Sí. La entrada en caché tiene un 95% de descuento durante la promoción. La tarifa de caché a precios estándar no se ha publicado.
¿Cuánto cuesta una tarea en Argon en pruebas independientes?
En el Índice de Inteligencia de Artificial Analysis, $1.99 por tarea a precios promocionales y $3.98 a precios estándar. En el Índice de Vals, ejecutado a precios estándar, $15.68 por prueba, por debajo de los $21.34 a $32.14 de los siguientes tres modelos Claude, aumentando a $193.78 por prueba en el benchmark de uso de computadora CUA-bench.
¿Hay un modelo Gemini más barato para tareas más simples?
Gemini 3.8 Flash cuesta $0.75 de entrada y $3.75 de salida por millón de tokens hasta el 31 de diciembre de 2026, y es adecuado para extracción, clasificación y chat rutinario.
Sigue leyendo: la serie Gemini 4 Argon
- Antes de presupuestar, verifica si Argon es el modelo adecuado para el trabajo: Gemini 4 Argon: Puntuaciones de Frontera, un Límite de Salida de 1M Tokens y Sin ID de Modelo Público Aún
Fuentes
- Gemini 4 Argon: nuestra próxima era de inteligencia de frontera (Google)
- Precios de la API de desarrolladores de Gemini (Google AI para desarrolladores)
- Gemini 4 Argon: Google vuelve a ser uno de los tres principales laboratorios en inteligencia lograda (Artificial Analysis)
- Benchmarks, costos y capacidades de Gemini 4 Argon (Vals AI)
- Gemini 4 Argon en AIHubMix (AIHubMix)
