13 октября 2026 года Google открыла мировой доступ к Gemini 4 Argon — через API и свои продукты с платными подписками. [1] Модель впервые представили 30 сентября: тогда доступ получили только доверенные специалисты по киберзащите в программе Fairwind. [2] Октябрьский анонс расширяет доступ после этого ограниченного этапа; условия зависят от выбранного продукта.
Где доступна модель и сколько стоит API
Разработчики и компании могут подключить Argon через API в AI Studio и Gemini platform. В Google Antigravity модель доступна подписчикам Google AI Ultra. В приложении Gemini и AI Mode в поиске Google доступ предусмотрен для подписчиков AI Ultra и Pro. [1]
Стартовая цена API — 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных. Токены — единицы текста, который модель обрабатывает: входные относятся к переданному запросу, выходные — к ответу. Поэтому расходы зависят от объёма обоих. Google называет тариф вводным; считать его постоянной ценой нельзя. Это стоимость использования API, а не подписки. [1]
Для каких задач Google предлагает Argon
Google предлагает Argon для сложной профессиональной работы, требующей длительного рассуждения и нескольких последовательных шагов. В первом анонсе компания называла разработку программ, финансовые исследования, подготовку юридических документов и киберзащиту. В программировании диапазон заявленных задач простирается от повседневного поиска ошибок до переноса больших кодовых баз и разработки алгоритмов. [2]
Один пример — работа с Chromium. По сообщению Google, Argon помог завершить архитектурную переработку сотен файлов за недели вместо месяцев. [1] Это результат, описанный самой компанией для конкретного проекта. Он не показывает, сколько времени модель сэкономит другой команде или насколько надёжно выполнит её задачу.
Что известно о безопасности
Google описывает несколько уровней защиты: проверку запросов на опасные намерения, мониторинг рассуждений и действий модели, а также противодействие скрытым инструкциям на веб-страницах и в коде. По описанию компании, мониторинг может остановить выполнение при серьёзном нарушении границ задачи. [3]
Эти меры не гарантируют безопасного автономного выполнения любых поручений. Google признаёт, что при миллионах сложных задач даже редкие ошибки проявятся. Заявленные возможности модели и описанные средства контроля поэтому следует оценивать вместе. [3]
О длительной работе над поручениями также рассказывает материал о Muse Wonder и Wonder Full: Meta делает акцент на продолжении сложных задач и памяти между разговорами.
