Gemini 4 Argon: Google의 장기 작업용 프런티어 모델
Google은 2026년 9월 30일 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 기업 지식 작업, 사이버 방어를 위한 Gemini 4 Argon을 발표했습니다. 보도된 가격, 벤치마크, 제한된 Fairwind 액세스와 현재 사용할 수 있는 Gemini API 경로를 확인하세요.
게시 2026-09-30 · 업데이트 2026-10-01
Gemini 4 Argon은 Google이 처음으로 발표한 Gemini 4 프론티어 모델이지만 아직 일반 공개 API는 아닙니다. Google은 2026년 9월 30일에 Argon을 발표하여 장기 실행 소프트웨어 엔지니어링, 기업 지식 작업 및 사이버 방어용으로 포지셔닝했습니다. Google에서 설명하는 첫 번째 액세스는 신뢰할 수 있는 사이버 방어자를 위한 Fairwind 프로그램을 통한 것입니다. 광범위한 유료 API 또는 Google AI Ultra 출시 날짜는 발표되지 않았습니다. 헤드라인 기능은 개발자가 대부분의 최신 프론티어 API에서 사용하는 훨씬 더 작은 출력 제한과 비교하여 한 응답에 최대 100만 개의 출력 토큰을 보고합니다. Google은 내부 팀이 이미 대규모 리팩터링, C/C++에서 Rust로의 마이그레이션, 메모리 최적화 및 기타 장기적인 작업에 Argon을 사용하고 있다고 밝혔습니다. 발표와 함께 게시된 벤치마크 테이블에서는 DeepSWE v1.1에서 77.9%, Vals Index 지식 작업에서 68.9%, Harvey의 법률 대리인 벤치마크에서 19.6% 및 기타 여러 기업 및 코딩 평가에서 강력한 결과를 보고했습니다. 이는 독립적인 APIMaster 테스트가 아닌 공급업체에서 게시한 결과입니다. 보고된 출시 가격은 $2/1M 입력 토큰 및 $10/1M 출력 토큰이며, 캐시된 입력은 약 $0.10/1M 토큰으로 보고됩니다. Google은 도입 기간 이후 $4 / $20로 이동할 것으로 예상되지만, 공개 API 카탈로그와 일반적으로 사용 가능한 Argon 경로가 등장할 때 정보 소스로 취급되어야 합니다. Argon은 현재 확인된 APIMaster 경로가 없습니다. 지금 실제로 호출할 수 있는 Gemini API의 경우 APIMaster에는 Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash 및 Gemini 3.6 Flash에 대한 활성 경로가 있습니다. 2026년 10월 1일에 확인된 바와 같이, 가장 낮은 활성 Gemini 3.8 Flash 경로는 100만 토큰당 입력 $0.2999 / 출력 $1.4993였으며 활성 경로는 7개였습니다. 경로 용량과 가격이 변경될 수 있으므로 트래픽을 전송하기 전에 실시간 카드를 확인하세요.
| 모델 ID | 공식 정가(1M 입력/출력당) | APIMaster 현재 가격 | 활성 경로 | 할인 | 모델 카드 |
|---|---|---|---|---|---|
gemini-4-argon |
신고된 인트로 $2 / $10; 나중에 $4 / $20 | 공개 경로가 확인되지 않았습니다 | 0 | — | 모델 카드 보기 |
gemini-3.8-flash |
$1.50 / $7.50 | $0.2999 / $1.4993 | 7 | 약 80% | 할인 보기 |
gemini-3.7-flash |
$1.50 / $7.50 | $0.2999 / $1.4993 | 7 | 약 80% | 할인 보기 |
gemini-3.6-flash |
$1.50 / $7.50 | $0.36 / $1.80 | 4 | 약 76% | 할인 보기 |
gpt-6-astra |
$10 / $50 | $0.4465 / $2.2327 | 14 | 약 96% | 할인 보기 |
claude-fable-5-1 |
$10 / $50 | $2.3755 / $11.8774 | 7 | 약 76% | 할인 보기 |
claude-opus-5-5 |
$4 / $20 | $1.3359 / $6.6794 | 9 | 약 67% | 할인 보기 |
| 2026년 10월 1일에 확인된 가격 스냅샷. APIMaster 가격은 당시 공개 마켓플레이스 엔드포인트에서 반환한 가장 낮은 활성 경로입니다. 라이브 마켓플레이스 카드는 신뢰할 수 있습니다. Argon 가격 및 가용성은 확인된 APIMaster 목록이 아닌 보고된 출시 정보입니다. |
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제미니 4 아르곤이란 무엇입니까?
Gemini 4 Argon은 Google의 Gemini 4세대 중 최초로 발표된 멤버입니다. 채팅 기능에 초점을 맞춘 소비자 우선 출시와 달리 Google은 Argon을 여러 단계를 거치고, 많은 양의 컨텍스트를 사용하며, 유용한 결과를 생성하기 전에 오랜 시간 동안 실행될 수 있는 작업 모델로 제시했습니다. 더 광범위한 Gemini 4 교육 및 가용성 타임라인은 Gemini 4 개요. 세 가지 출시 영역은 다음과 같습니다.
- 소프트웨어 엔지니어링: 저장소 규모 변경, 디버깅, 마이그레이션 및 코딩 에이전트 루프.
- 기업 지식 작업: 모델이 많은 제약 조건과 소스를 추적해야 하는 법률, 재무 및 운영 연구입니다.
- 사이버 방어: 방어 보안 분석이 Google Fairwind 프로그램의 신뢰할 수 있는 참가자에게 처음으로 공개되었습니다. API 구매자에게는 이러한 포지셔닝이 중요합니다. 높은 벤치마크 점수는 공개 가용성, 예측 가능한 대기 시간 또는 안정적인 청구 계약과 동일하지 않습니다. Argon이 모델 ID 및 제한 사항과 함께 Google API 문서에 나열될 때까지 개발자는 발표를 호출할 수 있는 엔드포인트가 아닌 기능 및 액세스 업데이트로 처리해야 합니다.
아르곤은 무엇을 할 수 있나요?
1백만 토큰 출력 한도
Google의 발표에서는 단일 응답으로 최대 100만 개의 출력 토큰을 강조합니다. 설명된 대로 제한이 전달되면 개발자가 대규모 리팩터링, 긴 보고서 및 다단계 에이전트 워크플로를 설계하는 방법이 변경될 수 있습니다. 모델은 애플리케이션이 작업을 여러 연속 호출로 분할하도록 강제하는 대신 하나의 응답으로 작업의 중간 결과를 더 많이 유지할 수 있습니다. 이 수치를 보장된 유용한 출력, 컨텍스트 용량, 속도 제한 또는 저렴한 프로덕션 사용량과 혼동해서는 안 됩니다. 백만 토큰 응답은 출력 비율로 보면 백만 토큰 청구서이기도 합니다. 팀은 애플리케이션 측 체크포인트를 제거하는 이유로 제한을 처리하기 전에 대표 작업에 대한 완료 품질, 취소 동작, 대기 시간 및 총 비용을 측정해야 합니다.
장거리 엔지니어링 및 지식 작업
Google은 데이터 센터 메모리 최적화, Rust로의 C/C++ 마이그레이션 및 비디오 디코더 가속을 포함하는 내부 Argon 프로젝트를 설명합니다. 이러한 예는 의도된 워크로드에 대한 유용한 신호이지만 재현 가능한 공개 평가라기보다는 내부 사례 연구입니다. 올바른 생산 테스트는 동일한 도구, 예산 및 등급 기준을 사용하여 아르곤 및 현재 대안에 대해 고정 저장소 또는 문서 세트를 실행하는 것입니다.
사이버 방어 우선
초기 Fairwind 액세스는 제품 스토리의 의미 있는 부분입니다. 이는 일반 개발자 집단이 아닌 첫 번째 사용자가 신뢰할 수 있는 사이버 방어자임을 의미합니다. 이를 통해 Google은 액세스, 남용 제어 및 피드백 루프를 제한하면서 고위험 방어 워크플로로부터 학습할 수 있습니다.
또한 “발표”가 “AI Studio, Gemini API 또는 APIMaster에서 사용 가능”을 의미하지 않음을 의미합니다. 개발자는 gemini-4-argon와 같은 추측된 식별자를 프로덕션에 복사하고 타사 경로 레이블에서 성공을 추론해서는 안 됩니다.
벤치마크 결과: Google이 게시한 내용
발표 비교 스크린샷에는 GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 및 Claude Opus 5.5 옆에 Argon이 나열되어 있습니다. 게시된 표에 표시된 대표 값은 다음과 같습니다.
| 평가 | 제미니 4 아르곤 | GPT-6 아스트라 | 클로드 우화 5.1 | 클로드 오푸스 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index 지식 작업 | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| 자동화벤치 | 51.3% | 41.4% | 31.4% | 42.5% |
| Vals 금융 에이전트 v2 | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey의 법률 대리인 벤치마크 | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| 프론티어SWE v2 | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| 바이브 코드 벤치 | 91.9% | 89.6% | 90.3% | 90.3% |
| 터미널 벤치 4.0 | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| CWE-벤치 v1 | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
 |
||||
| 편집 이미지: 사용자가 제공한 스크린샷. 눈에 보이는 게시물은 GEEKPark에 귀속되며 Google DeepMind 발표로 알려진 이미지가 포함되어 있습니다. 이는 Google의 X 게시물을 독립적으로 인증한 원본 캡처가 아닙니다. 점수를 독립적으로 검증된 것으로 처리하기 전에 원래 게시물과 방법론을 확인하십시오. | ||||
| 이 표는 아르곤에 한결같이 유리한 것은 아닙니다. 스크린샷은 FrontierSWE v2 및 OSWorld-2.0에서 앞선 GPT-6 Astra와 Terminal-bench 4.0 및 PostTrainBench를 앞선 Claude Opus 5.5를 보여줍니다. 이것이 바로 "아르곤이 모든 벤치마크에서 승리합니다"와 같은 헤드라인이 오해를 불러일으킬 수 있는 이유입니다. Google의 결과는 보다 구체적인 결론을 뒷받침합니다. Argon은 많은 장거리, 기업 및 방어 작업 평가에서 경쟁력이 있거나 앞서 있는 반면, 다른 모델은 선택된 컴퓨터 사용, 코딩 및 훈련 후 작업에서 여전히 더 강력합니다. | ||||
| 독립 논평은 이미 나뉘어져 있습니다. 인공 분석에서는 아르곤이 지능 지수에서 GPT-6 Astra와 동률을 이루는 것으로 설명하고 환각 비율이 낮고 에이전트 행동이 개선되었음을 강조합니다. 다른 연구자들은 그 점수 중 얼마나 많은 부분이 거부 행동, 벤치마크 가중치 및 여전히 변화하는 방법론에서 나오는지 의문을 제기합니다. 이러한 주장을 기본 벤치마크 정의를 대체하는 것이 아니라 외부 분석으로 취급하십시오. |
누가 X에 아르곤을 발표했습니까?
출시 대화는 소규모 공식 및 분석 계정 그룹을 중심으로 집중되어 있습니다.
- Google DeepMind는 Argon 및 Fairwind 우선 액세스 모델을 발표했습니다.
- Google는 100만 개의 토큰 출력 상한선과 프론티어 결과를 강조했습니다.
- Sundar Pichai는 Google이 발표를 일찍 공유한 이유를 설명하고 내부 사용, 안전 가드레일 및 단계적 접근을 강조했습니다.
- Logan Kilpatrick는 보고된 초기 $2/$10 가격과 액세스 확장 계획에 대해 논의했습니다.
- 인공 분석는 독립적인 비교 및 지능 지수 논평을 게시했습니다. 반복되는 개발자의 반응은 간단합니다. 벤치마크는 매력적으로 보이지만 대부분의 개발자는 아직 Argon을 호출할 수 없습니다. 실질적인 질문은 유료 API가 언제 오픈되는지, Google AI Ultra가 액세스 권한을 받는지, 백만 토큰 작업이 얼마나 안정적인지, 출시 가격이 일반 가용성에서 유지되는지 여부입니다.
현재 개발자는 어떤 Gemini 모델을 사용할 수 있나요?
제미니 3.8 플래시
Gemini 3.8 Flash는 현재 APIMaster 마켓플레이스에서 가장 강력한 Gemini 경로입니다. 이는 출시된 Flash 계층 모델이 Argon의 최전선 포지셔닝보다 더 중요한 대용량 텍스트 작업, 코딩 지원, 구조화된 추출 및 다중 모드 워크플로우를 위한 실용적인 선택입니다. 현재 공급자, 건강 신호 및 경로 가격을 보려면 라이브 Gemini 3.8 플래시 카드 를 엽니다. 현재 마켓플레이스 스냅샷에서는 7개의 활성 경로가 발견되었으며, 가장 낮은 경로는 1M 입력/출력 토큰당 약 $0.2999 / $1.4993입니다.
Gemini 3.7 플래시 및 3.6 플래시
Gemini 3.7 Flash 및 Gemini 3.6 Flash는 워크로드에 여러 채널, 특정 용량 프로필 또는 애플리케이션에서 이미 테스트한 모델 버전이 필요한 경우 유용한 대체 선택으로 남아 있습니다. 스냅샷에서는 7개의 활성 3.7 경로와 4개의 활성 3.6 경로를 발견했습니다. 이는 성능 주장에서 아르곤 대체물이 아닙니다. 통합 구축, 워크로드 기준선 수집, 나중에 제어 모델 전환 준비를 위해 Gemini 옵션을 사용할 수 있습니다.
APIMaster의 다른 프론티어 대안
Argon을 기다리지 않고 지금 작업을 사용할 수 있는 경우 APIMaster는 GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 및 Claude Opus 5.5에 대한 활성 경로도 노출합니다. 위의 표는 세 가지 모두에 대해 동일한 마켓플레이스 스냅샷을 사용하므로 비교에서는 공식 참조 가격과 가장 낮은 활성 APIMaster 경로를 구분합니다. 올바른 선택은 워크로드에 따라 다릅니다.
| 작업량 | 로 시작하세요. 왜 | |
|---|---|---|
| 대규모 코딩 에이전트 루프 | Gemini 3.8 플래시 또는 GPT-6 Astra | 저장소 완료, 수리 차례 및 도구 호출 신뢰성을 비교하십시오. |
| 법률 및 기업 분석 | 클로드 오푸스 5.5 또는 우화 5.1 | 인용 품질, 제약 조건 추적 및 거부 행동을 측정합니다. |
| 대용량 Gemini 통합 | Gemini 3.7 플래시 또는 3.8 플래시 | Argon 액세스가 제한되는 동안 공급자와 API 형태를 안정적으로 유지하세요. |
| 안보방어 연구 | 승인된 도구를 갖춘 현재 출시된 모델 | 확인되지 않은 Argon 경로로 민감한 데이터를 보내지 마십시오. |
Argon API를 준비하는 방법
확인되지 않은 엔드포인트 주위에 프로덕션 코드를 빌드하지 마십시오. 대신에:
- 프롬프트, 도구, 입력 장치 및 등급 기준을 버전별로 유지합니다.
- 출시된 Gemini 경로와 최소한 하나의 Gemini가 아닌 대안으로 기준선을 설정합니다.
- 허용된 출력 품질, 도구 호출 성공, 대기 시간, 재시도, 토큰 사용량 및 비용을 기록합니다.
- Google이 Argon API 문서를 게시하면 별도의 환경에서 정확한 모델 ID를 테스트하십시오.
- 모델카드, 한도, 안전정책, 과금행위 등을 확인한 후에만 홍보하세요. 출시된 모델을 선택하면 APIMaster를 통한 최소 OpenAI 호환 요청은 다음과 같습니다.
curl "$API_BASE/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $APIMASTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this repository plan."}]
}'
APIMaster 계정를 생성하고, 콘솔]에 키를 추가하고, API base를 사용하고, 라이브 마켓플레이스에 나타나는 모델을 선택하세요. Google과 경로 카탈로그에서 해당 식별자를 확인할 때까지 gemini-3.8-flash를 gemini-4-argon로 바꾸지 마세요.
결론
Gemini 4 Argon은 하나의 프롬프트에 응답하는 대신 길고 지저분한 워크플로를 완료하여 모델 품질을 측정하는 최전선 부분을 대상으로 한다는 점에서 중요한 발표입니다. Google이 게시한 표는 지식 작업, 법률 대리인, 소프트웨어 엔지니어링 및 사이버 보안 평가에 대한 강력한 결과를 제시하며 보고된 100만 개의 토큰 출력 한도는 이례적으로 야심적입니다. 그러나 출시는 의도적으로 진행되었습니다. 2026년 10월 1일 현재, Argon은 일반적으로 사용 가능한 Gemini API 또는 확인된 APIMaster 경로가 아닙니다. 오늘날 유용한 조치는 출시된 Gemini 경로(특히 Gemini 3.8 Flash) 또는 다른 활성 프론티어 채널에서 실제 워크로드를 벤치마킹한 다음 Argon의 최종 공개 API에 대한 평가 도구를 준비하는 것입니다.
FAQ
Gemini API를 통해 Gemini 4 Argon을 사용할 수 있습니까?
일반적으로 그렇지 않습니다. Google은 2026년 9월 30일에 Argon을 발표하고 신뢰할 수 있는 사이버 방어자를 위해 Fairwind를 통한 초기 액세스를 설명했습니다. 여기에서 다루는 공개 정보에서는 광범위한 유료 API 출시가 확인되지 않았습니다.
APIMaster를 통해 Gemini 4 Argon을 사용할 수 있나요?
2026년 10월 1일 현재 확인된 APIMaster Argon 경로는 없습니다. gemini-3.8-flash와 같이 라이브 마켓플레이스에 표시된 출시 모델을 사용하고 통합하기 전에 모델 카드를 확인하세요.
Gemini 4 Argon의 가격은 얼마입니까?
보고된 초기 가격은 100만 입력 토큰당 2달러, 100만 출력 토큰당 10달러이며, 캐시된 입력은 0.10달러에 가까운 것으로 보고되었습니다. 나중에 $4/$20 가격도 보고되었습니다. Google의 공개 API 가격 페이지에 최종 계약이 게시될 때까지 두 가지 모두 출시 보고로 간주됩니다.
아르곤의 상황 또는 출력 한계는 무엇입니까?
출시 자료에서는 단일 응답으로 최대 1백만 개의 출력 토큰을 강조합니다. 개발자는 최종 API 문서에서 컨텍스트 제한, 속도 제한, 대기 시간, 잘림 동작 및 청구를 확인해야 합니다.
Argon이 GPT-6 Astra 및 Claude Opus 5.5를 모든 곳에서 이길 수 있습니까?
아니요. Google의 비교에 따르면 Argon은 나열된 많은 평가에서 앞서거나 경쟁력이 있지만 GPT-6 Astra 및 Claude Opus 5.5는 선택된 코딩, 컴퓨터 사용 및 훈련 후 작업을 주도합니다. 벤치마크 방법론과 워크로드 적합성이 중요합니다.
오늘은 어떤 Gemini 모델을 사용해야 할까요?
워크로드와 일치하고 라이브 카탈로그에 표시되는 출시된 Gemini 경로로 시작하세요. 2026년 10월 1일 스냅샷에서 Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash 및 Gemini 3.6 Flash에 대한 활성 APIMaster 경로가 발견되었습니다. 현재 가격과 공급자 가용성은 Gemini 3.8 플래시 카드를 확인하세요.
출처 및 검증 노트
- X의 Google DeepMind — 출시 스크린샷에서 참조한 기본 발표 계정입니다.
- X의 Google — 제품 발표 및 액세스 프레이밍.
- X의 Sundar Pichai — 단계적 액세스, 내부 사용 및 안전 컨텍스트.
- X의 Logan Kilpatrick — Gemini API 및 소개 가격 논의를 보고했습니다.
- X에 대한 인공 분석 - 독립적인 벤치마크 및 인텔리전스 지수 해설.
- Google DeepMind Gemini models — 공식 모델 계열 참조.
- 개발자용 Google AI 모델 문서 — Argon이 열리면 여기에서 API 모델 가용성을 확인해야 합니다. 이 기사의 벤치마크 수치와 Argon 액세스 세부 정보는 출시 자료에 따른 것이며 라이브 APIMaster 마켓플레이스 스냅샷과 명확하게 구분됩니다. 생산 결정을 내리기 전에 두 가지를 모두 다시 확인하십시오.