Gemini 4 Argon a été lancé à 2 $ par million de jetons d'entrée et 10 $ par million de jetons de sortie. C'est un cinquième du prix catalogue de GPT-6 Astra, et moins cher en sortie que Gemini 3.1 Pro Preview. Sur les tâches de référence d'Artificial Analysis, Argon coûte 60 % de ce qu'Astra coûte pour le même score.
Deux éléments rendent ce chiffre moins confortable qu'il n'y paraît. Tout d'abord, 2 $/10 $ est une promotion de lancement : le prix standard est de 4 $/20 $, et Google n'a pas précisé quand le changement aura lieu. Deuxièmement, Argon écrit beaucoup : environ 62 000 jetons de sortie par tâche d'Artificial Analysis, soit environ 2,3 fois plus qu'Astra. Au prix standard, le coût par tâche d'Artificial Analysis double, passant de 1,99 $ à 3,98 $, soit environ 1,2 fois le coût d'Astra.
Ce post présente ce que deux testeurs indépendants ont mesuré par tâche, énumère les règles de facturation qui sont faciles à manquer, et donne les leviers qui permettent réellement de réduire la facture. Tout ce que Google n'a pas encore publié est marqué TBD.
La liste des prix
Provenant du post de lancement de Google, avec les modèles Gemini antérieurs de la page de tarification de l'API Gemini. Tous les prix sont en USD par million de jetons.
| Modèle | Entrée | Entrée mise en cache | Sortie |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon, promo | 2,00 $ | 0,10 $ | 10,00 $ |
| Gemini 4 Argon, standard | 4,00 $ | TBD | 20,00 $ |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 2,00 $ | 0,20 $ | 12,00 $ |
| Gemini 3.8 Flash, jusqu'au 31 décembre | 0,75 $ | 0,075 $ | 3,75 $ |
| Gemini 3.8 Flash, à partir du 1er janvier | 1,50 $ | 0,15 $ | 7,50 $ |
| GPT-6 Astra | 10,00 $ | — | 50,00 $ |
Les prix de Gemini 3.1 Pro Preview sont pour des invites allant jusqu'à 200 000 jetons ; au-delà, ils passent à 4 $ d'entrée et 18 $ de sortie. Le prix de GPT-6 Astra est tel que rapporté par Engadget.
Pas encore publié pour Argon : quand la promotion se termine, le tarif d'entrée mise en cache au prix standard, un supplément pour long contexte, les tarifs Batch et Flex, et le stockage en cache. [TBD : tarif standard de cache d'Argon, niveau long contexte, tarifs Batch/Flex]
Artificial Analysis indique que la promotion dure "pendant au moins un mois" à partir du 30 septembre 2026. Personne n'a dit si la remise de 95 % sur le cache perdure ; la remise sur le cache de Gemini 3.8 Flash est de 90 %.
Coût par tâche : ce que les tests indépendants ont mesuré
Les chiffres de cette section proviennent de Artificial Analysis (son analyse de lancement et ses pages de modèles) et Vals AI. Les deux ont exécuté Argon à son réglage de raisonnement le plus élevé. Aucun des ensembles de chiffres ne provient de Google.
Artificial Analysis : prix promotionnels et standards
Artificial Analysis fait passer chaque modèle par les mêmes tâches de l'Intelligence Index et rapporte le coût moyen d'une tâche. Il ne précise pas combien de tâches l'index contient.
| Modèle | Score de l'index | Coût par tâche |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (haut), promo | 53 | 1,99 $ |
| Gemini 4 Argon (haut), standard | 53 | 3,98 $ |
| GPT-6 Astra (max) | 53 | 3,26 $ |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 30 | 1,30 $ |
Le prix promotionnel par jeton d'Argon est un cinquième de celui d'Astra, mais son coût par tâche est trois cinquièmes de celui d'Astra : une remise de 80 % par jeton se réduit à 40 % par tâche. Au prix standard, il coûte environ 1,2 fois plus qu'Astra. Artificial Analysis indique que l'économie "est due à des prix de jetons plus bas, plutôt qu'à une réduction de l'utilisation des jetons". Argon a en moyenne environ 62 000 jetons de sortie par tâche, contre environ 27 000 pour Astra. En exécutant l'ensemble de l'index, il a généré 110 millions de jetons de sortie ; le modèle médian a généré 85 millions, et Gemini 3.1 Pro Preview 67 millions.
Par rapport à Gemini 3.1 Pro Preview, Argon obtient 23 points de plus et coûte environ 1,5 fois plus par tâche aux prix promotionnels, environ 3 fois aux prix standards.
Vals AI : prix standards uniquement
Vals AI a exécuté Argon au prix standard de 4 $/20 $, avec une température de 1 et une limite de sortie de 262 144 jetons, et rapporte le coût moyen d'un test.
| Modèle | Index Vals | Coût par test |
|---|---|---|
| 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 $ |
Sur cette suite, Argon coûte moins par test que les trois modèles Claude juste en dessous, même aux prix standards. Le coût augmente sur les benchmarks longs et agentiques de Vals :
| Benchmark Vals | Score d'Argon | Coût par test |
|---|---|---|
| CUA-bench | 4,83 % | 193,78 $ |
| Migration de code | 68,17 % | 57,82 $ |
| Science Terminal-Bench | 44,29 % | 44,90 $ |
| SRE Bench | 44,28 % | 30,45 $ |
CUA-bench, un benchmark d'utilisation informatique, est le cas extrême : le test le plus cher de ces tests et l'un des résultats les plus faibles d'Argon, 7ème des 8 modèles que Vals a exécutés.
Ce que les chiffres mesurés montrent
- Par rapport à GPT-6 Astra, la promotion entraîne des économies. Argon égalise le score d'Astra pour 60 % du coût aux prix promotionnels et coûte environ 1,2 fois plus aux prix standards.
- Le nombre de jetons est la raison. Argon écrit environ 2,3 fois plus de jetons de sortie par tâche qu'Astra, ce qui absorbe la moitié de sa remise par jeton.
- Par rapport à Claude, Argon est moins cher par test même aux prix standards. Sur l'Index Vals, il coûte 15,68 $ par test, contre 21,34 $ à 32,14 $ pour les trois modèles Claude suivants.
- Les longues exécutions agentiques sont là où la facture augmente. Sur les benchmarks agentiques de Vals, un seul test coûte entre 30 $ et 194 $.
- Comparer au sein d'un testeur, pas entre eux. Artificial Analysis cite le prix promotionnel avec le chiffre standard à côté ; Vals utilise le prix standard. Leurs tâches et leurs configurations diffèrent également.
Règles de facturation faciles à manquer
La promotion n'a pas de date de fin. Budgétisez à 4 $/20 $. Si vous fixez un plafond mensuel basé sur 2 $/10 $, attendez-vous à l'atteindre en environ la moitié du temps une fois la promotion terminée.
Les jetons de réflexion peuvent être facturés comme sortie. Sur les modèles Gemini 3, Google facture la sortie "y compris les jetons de réflexion". Argon n'est pas encore sur la page de tarification de Google, donc cela vaut la peine de le confirmer pour Argon.
Une limite de sortie de 1M signifie une facture de sortie de 1M. Une réponse non limitée qui atteint la limite coûte 10 $ aux prix promotionnels et 20 $ aux prix standards. Fixez une limite de sortie sur chaque demande.
Les longues sorties peuvent s'étendre sur plusieurs appels. Long Decode Continuation met en pause et reprend les longues réponses lors des appels de suivi. Comment ces appels sont facturés, et si la sortie antérieure est comptée à nouveau comme entrée, n'est pas documenté. [TBD : facturation de Long Decode Continuation]
Les hits de cache dépendent des demandes identiques. Le guide AIHubMix Gemini note qu'un hit de cache implicite nécessite le même contenu, modèle et paramètres, avec un contexte répété placé en premier. Changer le niveau de réflexion ou réorganiser l'invite entre les tours peut transformer l'entrée mise en cache en entrée au prix fort.
Les réponses refusées coûtent toujours de l'argent. Argon refuse plus souvent que d'autres modèles de pointe lorsqu'il n'est pas sûr. Une réponse refusée facture toujours ses jetons d'entrée et de réflexion, et réessayer la même question sur Argon coûte à nouveau.
Comment réduire la facture
- Planifiez au prix standard. Traitez la promotion comme un bonus, pas comme le budget.
- Fixez une limite de sortie par demande. Choisissez une limite qui convient au travail au lieu de laisser le plafond de 1M ouvert.
- Mettez le contexte stable en premier et gardez-le identique. L'invite système, les définitions d'outils et les documents vont en haut ; le nouveau message de l'utilisateur va en dernier.
- Fixez le niveau de réflexion par flux de travail. Changer en cours de session peut casser les hits de cache.
- Dirigez par difficulté. Envoyez l'extraction, la classification et le formatage à Gemini 3.8 Flash et gardez Argon pour les étapes de raisonnement difficiles.
- Envoyez les refus quelque part moins cher. Lorsque Argon dit qu'il n'est pas sûr, dirigez la question vers une personne ou un autre modèle plutôt que de réessayer Argon.
- Vérifiez les prix Batch lorsqu'ils apparaissent. Les modèles Gemini 3 obtiennent 50 % de réduction via l'API Batch ; le tarif d'Argon pour les lots est TBD.
Estimez votre propre coût
Un petit calculateur pour vos propres comptes de jetons. Le tarif de cache standard est un paramètre car Google ne l'a pas publié.
PRICES = { # USD par 1M de jetons
"promo": {"input": 2.00, "cached": 0.10, "output": 10.00},
"standard": {"input": 4.00, "cached": None, "output": 20.00}, # tarif de cache 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("Pass cached_rate : le prix standard de cache d'Argon n'est pas encore publié")
return (uncached_in * p["input"] + cached_in * cached + output * p["output"]) / 1_000_000
# Utilisez les comptes de jetons de vos propres journaux, par exemple le champ d'utilisation du même flux de travail
# exécuté sur Gemini 3.8 Flash : task_cost(uncached_in, cached_in, output, "promo")
Mesurez les vrais comptes de jetons sur Gemini 3.8 Flash ou 3.1 Pro Preview via AIHubMix d'abord. Attendez-vous à ce que ceux d'Argon soient plus élevés : sur l'index d'Artificial Analysis, il a généré 110 millions de jetons de sortie là où Gemini 3.1 Pro Preview en a généré 67 millions. Traitez le résultat comme un plancher, pas comme une prévision.
Sur AIHubMix
Argon a une page de modèle sur AIHubMix, mais elle est marquée à venir et son prix AIHubMix n'est pas encore fixé. [TBD : prix AIHubMix pour Gemini 4 Argon]
En attendant, Gemini 3.8 Flash est le moyen le moins cher de prototyper le même flux de travail, et le prix d'Argon apparaîtra sur sa page de modèle une fois qu'il sera fixé.
FAQ
Combien coûte Gemini 4 Argon ?
Pendant la promotion de lancement, 2 $ par million de jetons d'entrée, 0,10 $ par million de jetons d'entrée mis en cache et 10 $ par million de jetons de sortie. Le prix standard est de 4 $ d'entrée et 20 $ de sortie.
Quand la promotion de Gemini 4 Argon se termine-t-elle ?
Google ne l'a pas dit. Artificial Analysis rapporte qu'elle dure au moins un mois à partir du 30 septembre 2026.
Gemini 4 Argon est-il moins cher que GPT-6 Astra ?
Par jeton, oui, de manière significative. Par tâche, c'est environ 60 % du coût d'Astra aux prix promotionnels et environ 1,2 fois le coût d'Astra aux prix standards, car Argon écrit plus de jetons.
Pourquoi Argon coûte-t-il plus par tâche que ce que son prix par jeton suggère ?
Il a en moyenne environ 62 000 jetons de sortie par tâche de référence, contre environ 27 000 pour GPT-6 Astra, et les jetons de sortie sont les plus chers.
Le cache de contexte fonctionne-t-il avec Gemini 4 Argon ?
Oui. L'entrée mise en cache est à 95 % de réduction pendant la promotion. Le tarif de cache aux prix standards n'a pas été publié.
Quel est le coût d'une tâche sur Argon dans des tests indépendants ?
Sur l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, 1,99 $ par tâche aux prix promotionnels et 3,98 $ aux prix standards. Sur l'Index Vals, exécuté aux prix standards, 15,68 $ par test, en dessous des 21,34 $ à 32,14 $ des trois modèles Claude suivants, montant à 193,78 $ par test sur le benchmark d'utilisation informatique CUA-bench.
Y a-t-il un modèle Gemini moins cher pour des tâches plus simples ?
Gemini 3.8 Flash coûte 0,75 $ d'entrée et 3,75 $ de sortie par million de jetons jusqu'au 31 décembre 2026, et convient à l'extraction, la classification et le chat de routine.
Continuez à lire : la série Gemini 4 Argon
- Avant de budgétiser, vérifiez si Argon est le bon modèle pour le travail : Gemini 4 Argon : Scores de pointe, une limite de sortie de 1M jetons, et pas encore d'ID de modèle public
Sources
- Gemini 4 Argon : notre prochaine ère d'intelligence de pointe (Google)
- Tarification de l'API développeur Gemini (Google AI pour les développeurs)
- Gemini 4 Argon : Google revient parmi les trois meilleurs laboratoires en intelligence atteinte (Artificial Analysis)
- Benchmarks, coûts et capacités de Gemini 4 Argon (Vals AI)
- Gemini 4 Argon sur AIHubMix (AIHubMix)
