Preços do Gemini 4 Argon: Barato por Token, Não por Tarefa

O Gemini 4 Argon foi lançado a $2 por milhão de tokens de entrada e $10 por milhão de tokens de saída. Isso é um quinto do preço de tabela do GPT-6 Astra e mais barato na saída do que o Gemini 3.1 Pro Preview. Nas tarefas de benchmark da Artificial Analysis, o Argon custa 60% do que o Astra custa para a mesma pontuação.

Duas coisas tornam esse número menos confortável do que parece. Primeiro, $2/$10 é uma promoção de lançamento: o preço padrão é $4/$20, e o Google não disse quando a mudança ocorrerá. Segundo, o Argon escreve muito: cerca de 62 mil tokens de saída por tarefa da Artificial Analysis, aproximadamente 2,3 vezes mais do que o Astra. Com o preço padrão, o custo da Artificial Analysis por tarefa dobra de $1,99 para $3,98, cerca de 1,2 vezes o custo do Astra.

Este post apresenta o que dois testadores independentes mediram por tarefa, lista as regras de cobrança que são fáceis de perder e fornece as alavancas que realmente diminuem a conta. Qualquer coisa que o Google ainda não publicou está marcada como TBD.

A lista de preços

Do post de lançamento do Google, com modelos anteriores do Gemini da página de preços da API Gemini. Todos os preços estão em USD por milhão de tokens.

Os preços do Gemini 3.1 Pro Preview são para prompts de até 200 mil tokens; acima disso, eles aumentam para $4 de entrada e $18 de saída. O preço do GPT-6 Astra é conforme relatado pelo Engadget.

Não publicado para o Argon ainda: quando a promoção termina, a taxa de entrada em cache a preços padrão, uma sobretaxa de longo contexto, taxas de Lote e Flex, e armazenamento em cache. [TBD: taxa de cache padrão do Argon, nível de longo contexto, taxas de Lote/Flex]

A Artificial Analysis diz que a promoção dura "por pelo menos um mês" a partir de 30 de setembro de 2026. Ninguém disse se o desconto de 95% em cache dura mais; o desconto em cache do Gemini 3.8 Flash é de 90%.

Custo por tarefa: o que os testes independentes mediram

Os números nesta seção vêm da Artificial Analysis (sua análise de lançamento e páginas de modelos) e Vals AI. Ambos executaram o Argon na configuração alta, seu nível mais alto de raciocínio. Nenhum dos conjuntos de números vem do Google.

Artificial Analysis: preços promocionais e padrão

A Artificial Analysis executa cada modelo nas mesmas tarefas do Índice de Inteligência e relata o custo médio de uma tarefa. Não diz quantas tarefas o índice possui.

O preço promocional do token do Argon é um quinto do preço do Astra, mas seu custo por tarefa é três quintos do custo do Astra: um desconto de 80% por token se reduz a 40% por tarefa. A preços padrão, custa cerca de 1,2 vezes mais do que o Astra. A Artificial Analysis diz que a economia "é impulsionada por preços de token mais baixos, em vez de uso reduzido de tokens". O Argon teve uma média de cerca de 62 mil tokens de saída por tarefa, contra cerca de 27 mil para o Astra. Executando todo o índice, gerou 110 milhões de tokens de saída; o modelo mediano gerou 85 milhões, e o Gemini 3.1 Pro Preview 67 milhões.

Em comparação com o Gemini 3.1 Pro Preview, o Argon pontua 23 pontos a mais e custa cerca de 1,5 vezes mais por tarefa a preços promocionais, cerca de 3 vezes a preços padrão.

Vals AI: apenas preços padrão

A Vals AI executou o Argon ao preço padrão de $4/$20, com temperatura 1 e um limite de saída de 262.144 tokens, e relata o custo médio de um teste.

Nesta suíte, o Argon custa menos por teste do que os três modelos Claude logo abaixo dele, mesmo a preços padrão. O custo aumenta nos longos benchmarks agenticos da Vals:

CUA-bench, um benchmark de uso de computador, é o caso extremo: o mais caro desses testes e um dos resultados mais fracos do Argon, 7º dos 8 modelos que a Vals executou.

O que os números medidos mostram

• Em comparação com o GPT-6 Astra, a promoção traz a economia. O Argon iguala a pontuação do Astra por 60% do custo a preços promocionais e custa cerca de 1,2 vezes mais a preços padrão.
• A contagem de tokens é a razão. O Argon escreve cerca de 2,3 vezes mais tokens de saída por tarefa do que o Astra, o que consome metade do seu desconto por token.
• Em comparação com Claude, o Argon é mais barato por teste, mesmo a preços padrão. No Índice Vals, custa $15.68 por teste, contra $21.34 a $32.14 para os próximos três modelos Claude.
• Execuções longas e agenticas são onde a conta cresce. Nos benchmarks agenticos da Vals, um único teste custa entre $30 e $194.
• Compare dentro de um testador, não entre eles. A Artificial Analysis cita o preço promocional com a figura padrão ao lado; a Vals usa o preço padrão. Suas tarefas e estruturas também diferem.

Regras de cobrança que são fáceis de perder

A promoção não tem data de término. Orce a $4/$20. Se você definir um limite mensal com base em $2/$10, espere atingi-lo em aproximadamente metade do tempo uma vez que a promoção termine.

Tokens de pensamento podem ser cobrados como saída. Nos modelos Gemini 3, o Google cobra a saída "incluindo tokens de pensamento". O Argon ainda não está na página de preços do Google, então isso vale a pena confirmar para o Argon.

Um limite de 1M de saída significa uma conta de 1M de saída. Uma resposta sem limite que atinge o limite custa $10 a preços promocionais e $20 a preços padrão. Defina um limite de saída em cada solicitação.

Saídas longas podem abranger várias chamadas. Long Decode Continuation pausa e retoma longas respostas em chamadas de acompanhamento. Como essas chamadas são cobradas, e se a saída anterior é contada novamente como entrada, não está documentado. [TBD: cobrança de Long Decode Continuation]

Acertos de cache dependem de solicitações idênticas. O guia AIHubMix Gemini observa que um acerto de cache implícito precisa do mesmo conteúdo, modelo e parâmetros, com o contexto repetido colocado primeiro. Mudar o nível de pensamento ou reordenar o prompt entre as turnos pode transformar a entrada em cache de volta em entrada a preço cheio.

Respostas recusadas ainda custam dinheiro. O Argon recusa mais frequentemente do que outros modelos de fronteira quando não tem certeza. Uma resposta recusada ainda cobra seus tokens de entrada e de pensamento, e tentar a mesma pergunta no Argon paga novamente.

Como diminuir a conta

1. Planeje a preços padrão. Trate a promoção como um bônus, não como o orçamento.
2. Limite a saída por solicitação. Escolha um limite que se ajuste ao trabalho em vez de deixar o teto de 1M aberto.
3. Coloque o contexto estável primeiro e mantenha-o idêntico. O prompt do sistema, definições de ferramentas e documentos vão no topo; a nova mensagem do usuário vai por último.
4. Defina o nível de pensamento por fluxo de trabalho. Mudar no meio da sessão pode quebrar os acertos de cache.
5. Roteie por dificuldade. Envie extração, classificação e formatação para o Gemini 3.8 Flash e mantenha o Argon para os passos de raciocínio difíceis.
6. Envie recusas para um lugar mais barato. Quando o Argon diz que não tem certeza, roteie a pergunta para uma pessoa ou outro modelo em vez de tentar novamente no Argon.
7. Verifique os preços de Lote quando aparecerem. Os modelos Gemini 3 recebem 50% de desconto através da API de Lote; a taxa de lote do Argon é TBD.

Estime seu próprio custo

Um pequeno calculador para suas próprias contagens de tokens. A taxa de cache padrão é um parâmetro porque o Google ainda não a publicou.

PRICES = {  # USD por 1M tokens
    "promo": {"input": 2.00, "cached": 0.10, "output": 10.00},
    "standard": {"input": 4.00, "cached": None, "output": 20.00},  # taxa 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: o preço padrão do cache do Argon ainda não foi publicado")
    return (uncached_in * p["input"] + cached_in * cached + output * p["output"]) / 1_000_000


# Use contagens de tokens de seus próprios logs, por exemplo, o campo de uso do mesmo fluxo de trabalho
# executado no Gemini 3.8 Flash: task_cost(uncached_in, cached_in, output, "promo")

Meça as contagens reais de tokens no Gemini 3.8 Flash ou 3.1 Pro Preview através do AIHubMix primeiro. Espere que as do Argon sejam mais altas: no índice da Artificial Analysis, ele gerou 110 milhões de tokens de saída, onde o Gemini 3.1 Pro Preview gerou 67 milhões. Trate o resultado como um piso, não como uma previsão.

Sobre o AIHubMix

O Argon tem uma página de modelo no AIHubMix, mas está marcada como "em breve" e seu preço no AIHubMix ainda não está definido. [TBD: preço do AIHubMix para o Gemini 4 Argon]

Enquanto isso, Gemini 3.8 Flash é a maneira mais barata de prototipar o mesmo fluxo de trabalho, e o preço do Argon aparecerá em sua página de modelo assim que for definido.

FAQ

Quanto custa o Gemini 4 Argon?
Durante a promoção de lançamento, $2 por milhão de tokens de entrada, $0.10 por milhão de tokens de entrada em cache e $10 por milhão de tokens de saída. O preço padrão é $4 de entrada e $20 de saída.

Quando termina a promoção do Gemini 4 Argon?
O Google não disse. A Artificial Analysis relata que ela dura por pelo menos um mês a partir de 30 de setembro de 2026.

O Gemini 4 Argon é mais barato que o GPT-6 Astra?
Por token, sim, por uma ampla margem. Por tarefa, é cerca de 60% do custo do Astra a preços promocionais e cerca de 1,2 vezes o custo do Astra a preços padrão, porque o Argon escreve mais tokens.

Por que o Argon custa mais por tarefa do que seu preço por token sugere?
Ele tem uma média de cerca de 62 mil tokens de saída por tarefa de benchmark, contra cerca de 27 mil para o GPT-6 Astra, e os tokens de saída são os mais caros.

O cache de contexto funciona com o Gemini 4 Argon?
Sim. A entrada em cache tem 95% de desconto durante a promoção. A taxa de cache a preços padrão ainda não foi publicada.

Quanto custa uma tarefa no Argon em testes independentes?
No Índice de Inteligência da Artificial Analysis, $1.99 por tarefa a preços promocionais e $3.98 a preços padrão. No Índice Vals, executado a preços padrão, $15.68 por teste, abaixo dos $21.34 a $32.14 dos próximos três modelos Claude, subindo para $193.78 por teste no benchmark de uso de computador CUA-bench.

Há um modelo Gemini mais barato para tarefas mais simples?
O Gemini 3.8 Flash custa $0.75 de entrada e $3.75 de saída por milhão de tokens até 31 de dezembro de 2026, e é adequado para extração, classificação e chat rotineiro.

Continue lendo: a série Gemini 4 Argon

• Antes de orçar, verifique se o Argon é o modelo certo para o trabalho: Gemini 4 Argon: Pontuações de Fronteira, um Limite de Saída de 1M Tokens e Sem ID de Modelo Público Ainda

Fontes

• Gemini 4 Argon: nossa próxima era de inteligência de fronteira (Google)
• Preços da API do Desenvolvedor Gemini (Google AI para Desenvolvedores)
• Gemini 4 Argon: o Google está de volta como um dos três principais laboratórios em inteligência alcançada (Artificial Analysis)
• Benchmarks, custo e capacidades do Gemini 4 Argon (Vals AI)
• Gemini 4 Argon no AIHubMix (AIHubMix)