Was ist Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon ist das Reasoning-Spitzenmodell von Google DeepMind, angekündigt am 30. September 2026 und zuerst an geprüfte Cyber-Verteidiger in Googles Fairwind-Programm ausgegeben. Die Einführung für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra begann am 13. Oktober, inzwischen ist das Modell in der Gemini API als verfügbar gelistet. Google zielt damit auf Softwareentwicklung, Mathematik und Naturwissenschaften sowie mehrstufige Agenten.
Es liest Text, Bilder, Video, Audio und PDF-Dateien und schreibt Text. Input und Output teilen sich ein Fenster von 1.048.576 Tokens; eine einzelne Antwort ist standardmäßig auf 65.536 Tokens begrenzt, ein Long-Decode-Modus streckt den Output in Richtung der vollen Million. Thinking hat die Stufen low, medium und high.
Der API-Preis liegt bis zum 30. November 2026 bei einem Einführungspreis von 2 $ pro Million Input-Tokens und 10 $ pro Million Output-Tokens (Thinking inklusive), danach bei 4 $ und 20 $. Batch und Flex laufen zum halben Preis. Eine kostenlose Stufe gibt es nicht, und unterstützt wird nur implizites Caching.
Was kostet Gemini 4 Argon?
| Tarif | Preis | Was enthalten ist |
|---|---|---|
| Until 30 Nov 2026 | $2 in / $10 out per 1M tokens | Gecachter Input 0,10 $ |
| After 30 Nov 2026 | $4 in / $20 out per 1M tokens | Gecachter Input 0,20 $ |
API: 2 $ Input / 10 $ Output pro 1 Mio. Tokens bis 30. Nov. 2026, danach 4 $ / 20 $; Batch und Flex zum halben Preis; gecachter Input 0,10 $ (danach 0,20 $). Keine kostenlose Stufe.
Lohnt sich Gemini 4 Argon?
Argon ist Googles erstes Spitzenmodell seit der Gemini-3-Reihe im November 2025, und es bringt das Unternehmen zurück in die Reihe der führenden Labore, nicht vor sie. Artificial Analysis gibt ihm im Intelligence Index bei hohem Thinking 53 Punkte, gleichauf mit GPT-6 Astra (max) und Claude Fable 5.1 und fünf Punkte hinter Claude Opus 5.5 bei max-Aufwand. Googles eigene Tabelle zum Start fällt deutlich freundlicher aus: Laut VentureBeat beansprucht sie 12 Siege in 18 Tests gegen Astra und Opus 5.5, darunter 84,2 % beim Langkontext-Test GraphWalks gegenüber 66,8 % für Opus und 91,7 % bei LVBench für lange Videos.
Aufschlussreich sind die Niederlagen in derselben Tabelle. Opus 5.5 führt bei Terminal-Bench 4.0 (66,4 % gegenüber 57,4 %) und Astra bei FrontierSWE v2 (65,5 % gegenüber 55,0 %). Terminalgesteuerte Coding-Agenten sind also nicht Argons Stärke. Tech Times ergänzt, dass alle unabhängigen Werte mit hohem Thinking entstanden, während das Standardmodell auf medium startet. Unabhängig hervor sticht es bei der Zurückhaltung: eine Halluzinationsrate von 15 % im Omniscience-Test von Artificial Analysis, die niedrigste aller Modelle mit mehr als 45 Punkten, gegenüber 51 % bei Astra.
Es startet langsam. Artificial Analysis misst 45,6 Sekunden bis zum ersten Token und etwa 79 Tokens pro Sekunde, und für den Index verbrauchte es 110 Millionen Output-Tokens, mehr als die meisten Konkurrenten. Da Thinking als Output abgerechnet wird, schlägt diese Wortfülle auf die Kosten durch: etwa 1,99 $ pro Index-Aufgabe zum Einführungspreis, ab Dezember ungefähr das Doppelte.
Die Preiserhöhung ist der Kompromiss, mit dem Käufer planen müssen. Bei 4 $/20 $ kostet Argon pro Token so viel wie Opus 5.5, verbraucht aber mehr Tokens pro Aufgabe, und explizites Caching, das lange gemeinsame Prompts bei Claude günstig macht, wird nicht angeboten. Dafür bekommt man die Breite der Eingaben: Eine Stunde aufgezeichnetes Meeting oder ein Stapel gescannter PDFs geht nativ hinein, ohne Transkriptionsschritt.
Wo es sich lohnt
Ein Medienbeobachtungsteam, das pro Woche mehrere hundert Stunden Sendematerial verarbeitet
Aussagen, Sprecher und Zeitstempel aus langen Videos ziehen, ohne eigene Transkriptions-Pipeline
Schick die Videodatei direkt an die Gemini API und fordere strukturierten Output an. Google meldet 91,7 % bei LVBench für lange Videos, vor Astra und Opus 5.5; wer nicht dringende Aufträge über Batch laufen lässt, halbiert die Rechnung.
Ein Legal-Tech-Entwickler, der eine Prüfung über Vertragskonvolute mit 500 Seiten baut
Fragen über einen ganzen Datenraum in einem Prompt beantworten
Das Fenster von 1 Mio. Tokens fasst das Konvolut, und Googles 84,2 % beim Langkontext-Test GraphWalks deuten darauf hin, dass es dabei den Überblick behält. Zu den Preisen ab Dezember kostet ein Prompt mit 200K Tokens vor dem Output 0,80 $, und ohne explizites Caching zahlt jede neue Frage den Großteil davon erneut, sofern das implizite Caching nicht greift.
Ein Engineering-Leiter in einem Unternehmen mit 200 Mitarbeitern, das bereits über Google Cloud abrechnet
Entscheiden, ob interne Agenten einheitlich auf Argon oder Claude laufen sollen
Argon ist bis zum 30. November pro Token günstiger und zieht danach mit 4 $/20 $ mit Opus 5.5 gleich, verbraucht aber mehr Output-Tokens pro Aufgabe. Für terminallastige Coding-Agenten spricht der veröffentlichte Abstand bei Terminal-Bench für Opus; für Arbeit mit Dokumenten und Medien gibt Argons Eingabebreite den Ausschlag.
Bevor du dich festlegst
- Einrichtung
- Modell-ID gemini-4-argon in der Gemini API; nötig ist ein Cloud-Projekt mit Abrechnung, da es keine kostenlose Stufe gibt. Die Thinking-Stufe wird pro Anfrage gesetzt (low, medium oder high).
- Integrationen
- Gemini API mit Inferenz über Batch, Flex und Priority; Grounding über Google Search und Maps (5.000 kostenlose Anfragen im Monat, geteilt über Gemini 3 und neuer, danach 14 $ pro 1.000); Computer Use in der Vorschau.
- Daten und Datenschutz
- In bezahlten Stufen werden Prompts und Antworten laut Google nicht zur Verbesserung seiner Produkte genutzt, aber 55 Tage zur Missbrauchsüberwachung protokolliert; Anfragen mit Grounding werden 30 Tage aufbewahrt. Die nur auf Einladung zugängliche Contributor-Stufe nutzt die Daten. Eine Option ohne Datenaufbewahrung ist auf den Seiten zu Bedingungen und Richtlinien nicht veröffentlicht.
- Kosten im großen Maßstab
- 10.000 Dokumentprüfungen im Monat mit 200K Tokens Input und 4K Output kosten zum Einführungspreis etwa 4.400 $ und ab Dezember 8.800 $; Batch halbiert beide Beträge. Thinking-Tokens werden als Output abgerechnet, und Artificial Analysis kommt derzeit auf etwa 1,99 $ pro Index-Aufgabe, nach der Erhöhung auf rund 3,98 $.
- Grenzen
- 1.048.576 Tokens, geteilt zwischen Input, Thinking und Output; standardmäßig 65.536 Output-Tokens pro Antwort (32.768 bei HTTP ohne Streaming, laut Tech Times). RPM und TPM pro Modell werden nur in AI Studio angezeigt, mit Ausgabengrenzen von 250 $ in Tier 1 bis 20.000 $ in Tier 3.
Was gut ist
- Native Eingabe von Video, Audio, Bildern und PDFs in einem Fenster von 1 Mio. Tokens
- Niedrigste Halluzinationsrate unter den bestbewerteten Modellen bei Artificial Analysis
- Batch und Flex zum halben Preis
- API-Daten aus der bezahlten Stufe werden nicht fürs Training genutzt
Was nicht
- Der Preis verdoppelt sich am 1. Dezember 2026 auf 4 $/20 $
- Im Median 45 Sekunden Wartezeit bis zum ersten Token
- Liegt bei Terminal-Bench 4.0 hinter Opus 5.5 und bei FrontierSWE v2 hinter Astra
- Kein explizites Prompt Caching; keine kostenlose Stufe
Am besten für
Teams, die mit Video, Audio oder sehr großen Dokumentensammlungen arbeiten und ein Reasoning-Modell der Spitzenklasse wollen.
Alternativen zu Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon: häufige Fragen
- Lohnt sich Gemini 4 Argon?
- Mit Argon ist Google zurück an der Spitze, und seine native Video- und Audioeingabe können die Spitzenmodelle von Claude und GPT noch immer nicht bieten. Wir bewerten es mit 4.5 von 5.
- Was kostet Gemini 4 Argon?
- API: 2 $ Input / 10 $ Output pro 1 Mio. Tokens bis 30. Nov. 2026, danach 4 $ / 20 $; Batch und Flex zum halben Preis; gecachter Input 0,10 $ (danach 0,20 $). Keine kostenlose Stufe.
- Welche Nachteile hat Gemini 4 Argon?
- Der Preis verdoppelt sich am 1. Dezember 2026 auf 4 $/20 $; Im Median 45 Sekunden Wartezeit bis zum ersten Token; Liegt bei Terminal-Bench 4.0 hinter Opus 5.5 und bei FrontierSWE v2 hinter Astra; Kein explizites Prompt Caching; keine kostenlose Stufe.
- Für wen eignet sich Gemini 4 Argon?
- Teams, die mit Video, Audio oder sehr großen Dokumentensammlungen arbeiten und ein Reasoning-Modell der Spitzenklasse wollen.
- Was kostet Gemini 4 Argon für ein Team oder im Produktivbetrieb?
- 10.000 Dokumentprüfungen im Monat mit 200K Tokens Input und 4K Output kosten zum Einführungspreis etwa 4.400 $ und ab Dezember 8.800 $; Batch halbiert beide Beträge. Thinking-Tokens werden als Output abgerechnet, und Artificial Analysis kommt derzeit auf etwa 1,99 $ pro Index-Aufgabe, nach der Erhöhung auf rund 3,98 $.
- Ist Gemini 4 Argon sicher für Firmendaten?
- In bezahlten Stufen werden Prompts und Antworten laut Google nicht zur Verbesserung seiner Produkte genutzt, aber 55 Tage zur Missbrauchsüberwachung protokolliert; Anfragen mit Grounding werden 30 Tage aufbewahrt. Die nur auf Einladung zugängliche Contributor-Stufe nutzt die Daten. Eine Option ohne Datenaufbewahrung ist auf den Seiten zu Bedingungen und Richtlinien nicht veröffentlicht.
- Was sind die besten Alternativen zu Gemini 4 Argon?
- Die nächsten Alternativen, die wir getestet haben, sind GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1 und Gemini 3.8 Flash.
Antworten geprüft am 22. Okt. 2026.