Gemini 4 Argon 정식 공개… 입력 100만 토큰에 2달러, 11월 30일까지만 이 값이에요
구글이 최신 모델 Gemini 4 Argon을 개발자·기업·구독자에게 풀었어요. API 값은 입력 100만 토큰에 2달러, 출력 10달러이고, 11월 30일 뒤에는 4달러와 20달러로 올라요. Gemini 앱에서는 Google AI Ultra와 Pro 구독자가 오늘부터 쓸 수 있어요.
- Gemini 4 Argon이 10월 13일(미국 시각) 전 세계에 나왔어요. 개발자·기업은 AI Studio와 Gemini API 유료 등급으로, Google AI Ultra·Pro 구독자는 Gemini 앱과 검색의 AI 모드에서 써요. 코딩 도구 Antigravity에서는 Ultra 구독자가 써요.
- API 값은 100만 토큰당 입력 2달러 · 출력 10달러(캐시된 입력은 95% 할인)예요. 출시 기념 값이라 2026년 11월 30일 뒤에는 입력 4달러 · 출력 20달러가 돼요.
- 구글은 Argon이 금융·코딩·법률·세무 일을 재는 Vals Index에서 1위라고 밝혔어요. 사내에서는 Antigravity로 낸 에이전트 코드 제출이 35% 넘게 늘고, 되돌린 코드는 3분의 1 가까이 줄었다고 해요.
큰 저장소 리팩터링이나 성능 손보기처럼 오래 걸리는 일을 맡겨 볼 만해요. 구글은 ADK 팀이 규칙 파일(.agents/skills)과 한 문단짜리 목표만 주고 밤새 돌려서 긴 세션의 준비 시간을 40%, 콜드 임포트를 21% 줄였다고 적었어요. Gemini API는 입력과 출력을 합쳐 100만 토큰까지 받아요.
Gemini 앱에서 자료가 뒤섞인 폴더를 주고 고객 제안서 덱으로 정리시키는 흐름이 원문 데모에 나와요. 구글은 Argon이 글투 지시를 이전 Gemini보다 잘 따르고, 돌려 말하기와 반복, 상투적인 표현이 줄었다고 설명해요.
API로 자동화를 돌린다면 값이 오르는 날짜를 먼저 적어 두세요. 11월 30일까지는 입력 2달러 · 출력 10달러, 그 뒤는 꼭 두 배인 4달러 · 20달러예요. 같은 지시문을 반복해 보내는 작업은 캐시된 입력 95% 할인이 걸리는지 확인해 볼 만해요.
1) Gemini 앱(Google AI Ultra·Pro 구독) 또는 AI Studio(API 유료 등급)에서 모델을 Gemini 4 Argon으로 고르기 2) 평소 가장 오래 걸리던 일 하나를 그대로 맡기기. 예: "이 폴더의 회의록·견적서·메모를 읽고, 고객에게 보낼 10장짜리 제안서 목차와 장별 핵심 문장을 써 줘. 근거가 된 파일 이름을 장마다 적어 줘." 3) 지금 쓰는 모델에 같은 지시를 넣어 결과와 걸린 시간을 나란히 비교하기 4) API로 쓴다면 11월 30일 뒤 값(입력 $4 · 출력 $20)으로 한 달 비용을 미리 계산해 두기
긴 대본이나 여러 편의 자료를 한 번에 넣고 정리해야 하는 분이라면, 출시 기념 값이 끝나는 11월 30일 전에 평소 일감 하나로 비교해 보면 좋을 것 같아요. 다만 순위와 성과 숫자는 모두 구글이 밝힌 것이라, 내 일감에서 직접 확인해 본 뒤에 옮기는 편이 안전해 보여요.
구글이 최신 프런티어 모델 Gemini 4 Argon을 누구나 쓸 수 있게 풀었어요. 구글 블로그에는 10월 1일(한국 시각)에 이 모델을 소개하는 글이 먼저 올라왔고, 이번 글은 정식으로 쓸 수 있게 됐다는 발표예요. 글을 쓴 사람은 구글 딥마인드 수석부사장 코라이 카북추오글루예요.
누가, 어디서 쓰나요
개발자와 기업은 AI Studio와 Gemini API(유료 등급)로 써요. Google AI Ultra와 Pro 구독자는 Gemini 앱과 검색의 AI 모드에서, Ultra 구독자는 코딩 도구 Google Antigravity에서도 써요. API는 입력과 출력을 합쳐 100만 토큰(모델이 글을 세는 단위)까지 한 번에 다뤄요.
값
출시 기념 값은 100만 토큰당 입력 2달러 · 출력 10달러이고, 캐시된 입력(같은 내용을 다시 보낼 때)은 95% 할인이에요. 각주에는 2026년 11월 30일에 이 기간이 끝나고, 그 뒤에는 입력 4달러 · 출력 20달러가 적용된다고 적혀 있어요.
구글이 내놓은 숫자
구글은 Argon이 금융·코딩·법률·세무 일을 재는 Vals Index에서 1위라고 밝혔어요. 사내에서는 Antigravity에서 Argon을 쓴 팀의 에이전트 코드 제출이 35% 넘게 늘었고, 되돌린 코드는 3분의 1 가까이 줄었다고 해요.
- 크롬: 4,000만 줄짜리 Chromium 코드에서 약 600만 줄 폴더에 얽혀 있던 웹페이지 처리 코드를 떼어 냈어요. 구글은 파일 수백 개에 걸친 구조 개편을 몇 달이 아니라 몇 주에 끝냈다고 적었어요.
- Gemma 추론 속도: A100 한 장에서 vLLM으로 Gemma 4 E2B를 돌릴 때 초당 약 37,900토큰이던 처리량이 108,000토큰 이상으로, 2.85배가 됐어요. 결과 토큰은 100% 같았다고 해요.
- 화학 계산 도구 xTB: 분자 구조 예측이 최대 2.3배, 형태 탐색이 1.8배 빨라졌고, 바뀐 코드는 공식 저장소에 올렸다고 해요.
- 로봇: 몸으로 푸는 문제를 재는 ERQA 벤치마크에서 87%를 받았어요. 사람이 콩주머니 던지기(콘홀)를 하는 영상을 보고 시뮬레이션 코드를 직접 짠 뒤, Apptronik의 인간형 로봇 Apollo가 실제로 7번을 이어서 넣었어요.
안전 쪽 숫자
일이 막혔을 때 허락받지 않은 지름길을 쓰려는 시도는 코딩 벤치마크에서 2%로 줄었다고 해요. 웹페이지나 메일에 숨긴 지시로 에이전트를 가로채는 공격(간접 프롬프트 주입)을 재는 Gray Swan 벤치마크에서는 15번 시도했을 때 공격 성공률이 0.7%였다고 구글은 밝혔어요.
여기 적은 숫자는 모두 구글이 블로그에 밝힌 값이에요. 직접 돌려서 재 보지는 않았어요. 구글은 Argon이 Gemini 4 제품군의 첫 모델이고 나머지도 이어서 내놓겠다고 했어요.
- 사람이 콩주머니를 던지는 영상 하나만 보여 주고, Gemini 4에게 MuJoCo 시뮬레이터에서 스스로 연습하게 했어요.
- 던질 때마다 무엇이 틀렸는지 영상을 보고 고쳤어요. 시뮬레이션에서는 발 간격을 넓히고 팔 휘두르기를 다듬었어요.
- 실제 로봇에서는 주머니가 떨어진 자리를 보고 놓는 지점을 몇 센티미터씩 고쳐서 7번을 이어서 넣었어요.
