Gemini 4 Argonは、入力トークンが100万トークンあたり2ドル、出力トークンが100万トークンあたり10ドルで開始されました。これはGPT-6 Astraの定価の5分の1であり、出力に関してはGemini 3.1 Pro Previewよりも安価です。Artificial Analysisのベンチマークタスクでは、Argonは同じスコアを得るためにAstraの60%のコストで済みます。
この数字を快適に感じさせない要因が2つあります。まず、2ドル/10ドルはローンチプロモーションであり、標準価格は4ドル/20ドルで、Googleは切り替えの時期を発表していません。次に、Argonは多くの出力を生成します: 約62,000トークンの出力トークンをArtificial Analysisのタスクごとに生成し、Astraの約2.3倍です。標準価格では、Artificial Analysisのタスクごとのコストは1.99ドルから3.98ドルに倍増し、Astraの約1.2倍になります。
この記事では、2つの独立したテスターがタスクごとに測定した内容を示し、見逃しがちな請求ルールをリストアップし、実際に請求を下げるための手段を提供します。Googleがまだ公開していない情報はTBDとしてマークされています。
価格リスト
Googleのローンチポストから、以前のGeminiモデルはGemini APIの価格ページから取得しました。すべての価格は100万トークンあたりのUSDです。
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon, プロモ | $2.00 | $0.10 | $10.00 |
| Gemini 4 Argon, 標準 | $4.00 | TBD | $20.00 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | $2.00 | $0.20 | $12.00 |
| Gemini 3.8 Flash, 12月31日まで | $0.75 | $0.075 | $3.75 |
| Gemini 3.8 Flash, 1月1日から | $1.50 | $0.15 | $7.50 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | — | $50.00 |
Gemini 3.1 Pro Previewの価格は、200kトークンまでのプロンプトに対するものであり、それを超えると入力が4ドル、出力が18ドルに上昇します。GPT-6 Astraの価格は、Engadgetによって報告されています。
Argonについてはまだ公開されていない情報: プロモーションの終了時期、標準価格でのキャッシュ入力率、長文コンテキストの追加料金、バッチおよびフレックス料金、キャッシュストレージ。[TBD: Argon標準キャッシュ率、長文コンテキスト層、バッチ/フレックス料金]
Artificial Analysisによれば、プロモーションは「2026年9月30日から少なくとも1ヶ月間」実施されるとのことです。95%のキャッシュ割引がその後も続くかどうかは誰も言っていません; Gemini 3.8 Flashのキャッシュ割引は90%です。
タスクごとのコスト: 独立したテストで測定された内容
このセクションの数字は、Artificial Analysis（そのローンチ分析およびモデルページ）とVals AIから来ています。両者はArgonを最高の推論設定で実行しました。どちらの数字もGoogleからのものではありません。
Artificial Analysis: プロモと標準価格
Artificial Analysisはすべてのモデルを同じインテリジェンスインデックスタスクに通し、1タスクあたりの平均コストを報告します。インデックスにいくつのタスクがあるかは明記されていません。
| モデル | インデックススコア | タスクごとのコスト |
|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (高), プロモ | 53 | $1.99 |
| Gemini 4 Argon (高), 標準 | 53 | $3.98 |
| GPT-6 Astra (最大) | 53 | $3.26 |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 30 | $1.30 |
Argonのプロモトークン価格はAstraの5分の1ですが、タスクごとのコストはAstraの3分の2です: トークンあたりの80%の割引は、タスクあたりの40%に縮小されます。標準価格では、Astraの約1.2倍のコストがかかります。Artificial Analysisは、節約は「トークン価格の低下によって推進されているが、トークン使用の削減によるものではない」と述べています。Argonはタスクごとに約62,000の出力トークンを生成し、Astraは約27,000です。インデックス全体を実行すると、110Mの出力トークンを生成し、中央値のモデルは85M、Gemini 3.1 Pro Previewは67Mを生成しました。
Gemini 3.1 Pro Previewに対して、Argonは23ポイント高いスコアを持ち、プロモ価格ではタスクごとに約1.5倍のコストがかかり、標準価格では約3倍になります。
Vals AI: 標準価格のみ
Vals AIは、標準の$4/$20の価格でArgonを実行し、温度1および262,144トークンの出力制限を設定し、1テストあたりの平均コストを報告します。
| モデル | Valsインデックス | テストごとのコスト |
|---|---|---|
| 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 |
このスイートでは、Argonは標準価格でも次の3つのClaudeモデルよりもテストごとのコストが低くなっています。コストはValsの長いエージェントベンチマークで上昇します:
| Valsベンチマーク | Argonスコア | テストごとのコスト |
|---|---|---|
| CUA-bench | 4.83% | $193.78 |
| コード移行 | 68.17% | $57.82 |
| Terminal-Bench Science | 44.29% | $44.90 |
| SREベンチ | 44.28% | $30.45 |
CUA-benchはコンピュータ使用ベンチマークであり、最も高価なテストの一つであり、Argonの最も弱い結果の一つであり、Valsが実行した8つのモデルの中で7位です。
測定された数字が示すこと
- GPT-6 Astraに対して、プロモーションは節約をもたらします。 Argonはプロモ価格でAstraのコストの60%でスコアを一致させ、標準価格ではAstraの約1.2倍のコストがかかります。
- トークン数が理由です。 ArgonはAstraの約2.3倍の出力トークンをタスクごとに生成し、そのためトークンあたりの割引の半分を消費します。
- Claudeに対して、Argonは標準価格でもテストごとのコストが安いです。 Valsインデックスでは、テストごとに$15.68のコストで、次の3つのClaudeモデルの$21.34から$32.14に対して安価です。
- 長いエージェント実行では請求が増えます。 Valsのエージェントベンチマークでは、単一のテストのコストは$30から$194の間です。
- テスター内で比較し、テスター間では比較しないでください。 Artificial Analysisはプロモ価格を引用し、標準価格を並べて表示します; Valsは標準価格を使用します。彼らのタスクやハーネスも異なります。
見逃しやすい請求ルール
プロモーションには終了日がありません。 $4/$20で予算を立ててください。$2/$10に基づいて月額上限を設定すると、プロモーションが終了した後は約半分の時間で上限に達することを期待してください。
思考トークンは出力として請求される場合があります。 Gemini 3モデルでは、Googleは出力を「思考トークンを含む」と請求します。ArgonはまだGoogleの価格ページに掲載されていないため、Argonについて確認する価値があります。
1Mの出力制限は1Mの出力請求を意味します。 制限に達する未制限の回答は、プロモ価格で$10、標準価格で$20のコストがかかります。すべてのリクエストに出力制限を設定してください。
長い出力は複数の呼び出しにまたがる場合があります。 Long Decode Continuationは、フォローアップ呼び出しで長い回答を一時停止および再開します。それらの呼び出しがどのように請求されるか、以前の出力が再度入力としてカウントされるかどうかは文書化されていません。[TBD: Long Decode Continuationの請求]
キャッシュヒットは同一リクエストに依存します。 AIHubMix Geminiガイドによれば、暗黙のキャッシュヒットには同じコンテンツ、モデル、パラメータが必要で、繰り返しのコンテキストが最初に配置される必要があります。思考レベルを変更したり、ターン間でプロンプトの順序を変更すると、キャッシュされた入力がフルプライスの入力に戻る可能性があります。
拒否された回答もお金がかかります。 Argonは確信がないときに他のフロンティアモデルよりも頻繁に拒否します。拒否された回答は、その入力と思考トークンに対して請求され、同じ質問をArgonに再試行すると再度請求されます。
請求を下げる方法
- 標準価格で計画を立てる。 プロモーションをボーナスと見なし、予算として扱わないでください。
- リクエストごとの出力を制限する。 1Mの上限を開放するのではなく、作業に合った制限を選択してください。
- 安定したコンテキストを最初に配置し、同一に保つ。 システムプロンプト、ツール定義、ドキュメントを最初に配置し、ユーザーの新しいメッセージを最後に配置します。
- ワークフローごとに思考レベルを固定する。 セッション中に切り替えるとキャッシュヒットが壊れる可能性があります。
- 難易度でルーティングする。 抽出、分類、フォーマットをGemini 3.8 Flashに送信し、難しい推論ステップにはArgonを使用します。
- 拒否された質問をより安価なところに送信する。 Argonが確信がないと言った場合は、質問を人や別のモデルにルーティングし、Argonを再試行しないでください。
- バッチ価格が表示されたら確認する。 Gemini 3モデルはバッチAPIを通じて50%オフになります; ArgonのバッチレートはTBDです。
自分のコストを見積もる
自分のトークン数のための小さな計算機です。標準のキャッシュレートはパラメータです。なぜなら、Googleがまだ公開していないからです。
PRICES = { # USD per 1M tokens
"promo": {"input": 2.00, "cached": 0.10, "output": 10.00},
"standard": {"input": 4.00, "cached": None, "output": 20.00}, # cached rate 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: Argon's standard cached price isn't published yet")
return (uncached_in * p["input"] + cached_in * cached + output * p["output"]) / 1_000_000
# Use token counts from your own logs, e.g. the usage field of the same workflow
# run on Gemini 3.8 Flash: task_cost(uncached_in, cached_in, output, "promo")
最初にAIHubMixを通じてGemini 3.8 Flashまたは3.1 Pro Previewで実際のトークン数を測定してください。Argonのトークン数は高くなることを期待してください: Artificial Analysisのインデックスでは、110Mの出力トークンを生成し、Gemini 3.1 Pro Previewは67Mを生成しました。結果を予測ではなく、フロアとして扱ってください。
AIHubMixについて
ArgonにはAIHubMixのモデルページがありますが、近日公開予定とマークされており、AIHubMixの価格はまだ設定されていません。[TBD: Gemini 4 ArgonのAIHubMix価格]
その間、Gemini 3.8 Flashは同じワークフローをプロトタイプするための最も安価な方法であり、Argonの価格は設定され次第そのモデルページに表示されます。
FAQ
Gemini 4 Argonのコストはいくらですか？
ローンチプロモーション中は、入力トークンが100万トークンあたり2ドル、キャッシュ入力トークンが100万トークンあたり0.10ドル、出力トークンが100万トークンあたり10ドルです。標準価格は入力が4ドル、出力が20ドルです。
Gemini 4 Argonのプロモーションはいつ終了しますか？
Googleは発表していません。Artificial Analysisによれば、2026年9月30日から少なくとも1ヶ月間実施されるとのことです。
Gemini 4 ArgonはGPT-6 Astraよりも安価ですか？
トークン単価では、はい、大幅に安価です。タスク単価では、プロモ価格でAstraのコストの約60%、標準価格ではAstraのコストの約1.2倍です。Argonはより多くのトークンを生成します。
なぜArgonはトークン価格が示唆するよりもタスクごとのコストが高いのですか？
Argonはベンチマークタスクごとに平均約62,000の出力トークンを生成し、GPT-6 Astraは約27,000であり、出力トークンは高価です。
コンテキストキャッシングはGemini 4 Argonで機能しますか？
はい。プロモーション中はキャッシュ入力が95%オフです。標準価格でのキャッシュレートはまだ公開されていません。
独立したテストでArgonの1タスクのコストはいくらですか？
Artificial Analysisのインテリジェンスインデックスでは、プロモ価格でタスクごとに$1.99、標準価格で$3.98です。Valsインデックスでは、標準価格で$15.68のテストコストで、次の3つのClaudeモデルの$21.34から$32.14の下にあり、CUA-benchコンピュータ使用ベンチマークでは$193.78に上昇します。
より簡単なタスクのための安価なGeminiモデルはありますか？
Gemini 3.8 Flashは、2026年12月31日までの間、入力が100万トークンあたり0.75ドル、出力が3.75ドルで、抽出、分類、ルーチンチャットに適しています。
読み続ける: Gemini 4 Argonシリーズ
- 予算を立てる前に、Argonがその仕事に適したモデルであるかどうかを確認してください: Gemini 4 Argon: フロンティアスコア、1Mトークンの出力制限、まだ公開されていないモデルID
出典
- Gemini 4 Argon: 私たちの次のフロンティアインテリジェンスの時代 (Google)
- Gemini Developer APIの価格 (Google AI for Developers)
- Gemini 4 Argon: Googleはインテリジェンスの達成においてトップ3のラボの1つに戻ってきました (Artificial Analysis)
- Gemini 4 Argonのベンチマーク、コスト、能力 (Vals AI)
- AIHubMixのGemini 4 Argon (AIHubMix)
