Gemini 4 Argon 발표: 출력 1M 토큰, 신뢰된 보안팀부터 단계 공개
Gemini 4 Argon
TL;DR Highlight
Google이 Gemini 4 Argon을 공개했지만 신뢰된 사이버 방어팀에게만 먼저 열었다
Who Should Read
Gemini API를 쓰거나 모델 교체를 고민하며 새 모델의 가격·성능·공개 시점이 궁금한 백엔드·에이전트 개발자
Core Mechanics
- 출력 한도가 64K에서 1M 토큰으로
- 출력 토큰 한도를 이전 64K에서 1M 토큰으로 늘렸다.
- 수십만 토큰을 한 번에 생각하고 생성하며 어려운 문제를 한 번에 푸는 것이 목표라고 한다.
- 접근은 Fairwind Program부터
- 지금은 신뢰된 사이버 방어팀(Fairwind Program)에만 풀렸다.
- 개발자·기업·일반 사용자는 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자부터 순서대로 연다고 한다.
- 미국 정부의 자발적 사전 접근 절차에도 참여 중이다.
- 가격은 입력 $2, 출력 $10
- 출시 기념 가격은 100만 토큰당 입력 $2, 출력 $10이다.
- 캐시된 입력은 입력가보다 95% 싸다.
- 기념 기간이 끝나면 입력 $4, 출력 $20이 적용된다.
- DeepSWE v1.1에서 77.9%
- 실제 장기 소프트웨어 엔지니어링 과제를 재는 DeepSWE v1.1에서 77.9%로 최고 기록이라고 한다.
- Zapier의 AutomationBench는 51.3%로 1위, 장편 영상 이해 LVBench는 91.7%로 최고 기록이다.
- CWE-bench v1(보안 취약점 수정)은 68%로 공동 1위다.
Community Reactions
- 가격이 경쟁력 없다는 의견
- 한 댓글은 Artificial Analysis 기준 과제당 평균 비용이 $1.99로 Astra high($1.73), Opus 5.5 high($1.82)보다 높다고 지적했다.
- 기념 가격인데도 AI Studio와 Vertex의 캐싱이 나쁘다는 점을 합치면 경쟁력이 약하다는 의견이다.
- 환각률이 낮다는 정보
- 한 댓글은 Artificial Analysis에서 Argon의 환각률이 15%라고 전했다.
- 같은 댓글에서 OpenAI 최신 모델은 40~50%대, Anthropic은 60~70%대라고 했다.
- 써 봤더니 복잡한 일을 맡길 만했다는 경험
- 몇 주간 접근해 본 한 댓글러는 도메인 조사가 필요한 복잡한 일을 처음으로 맡길 수 있는 Gemini였다고 했다.
- 100% 신뢰는 못 하지만 결과 검증이 직접 하는 것보다 훨씬 싸다고 했다.
- 벤치마크와 접근성에 대한 불만
- 벤치마크가 Max reasoning 수준 결과만 보여 실사용과 거리가 멀다는 의견이 있었다.
- 구독 중인데도 최신 모델을 못 쓰고 실제로는 Codex나 Claude Code로 일한다는 불만도 있었다.
- 모델과 제공자를 갈아끼울 수 있게 하라는 조언
- 프론티어 랩들이 계속 추월을 반복하니 워크플로에서 모델·제공자를 교체 가능하게 두라는 의견이 있었다.
How to Apply
- 모델 이름을 설정값으로 빼기
- 오늘 코드에서 하드코딩된 모델 ID를 환경변수나 설정 파일로 옮겨라.
- 같은 입력으로 두 제공자 모델을 돌려 볼 수 있는 스위치를 만들어라.
- Argon 가격으로 비용 시뮬레이션하기
- 월 입력·출력 토큰량을 입력가 $2/$10과 정가 $4/$20으로 각각 계산하라.
- 캐시 입력 95% 할인을 반영해 현재 모델과 비교하라.
- 긴 출력 작업 후보 골라 두기
- 64K 출력 한도에 걸려 잘라 쓰던 작업(대규모 코드 변환, 장문 문서 초안)을 목록으로 만들어라.
- 접근 권한이 열리면 그 작업으로 먼저 테스트하라.
- 외부 문서 입력 에이전트에 인젝션 테스트 넣기
- 에이전트가 읽는 문서에 악성 지시문을 섞은 테스트 케이스를 만들어라.
- 모델을 바꿀 때마다 같은 케이스로 회귀 테스트하라.
Try It
# Claude나 ChatGPT에 붙여넣는 프롬프트 (Argon 가격 비교 간이 계산)
아래 월간 사용량으로 비용을 계산해 표로 보여줘.
- 월 입력 토큰: {{입력 토큰 수}}
- 월 출력 토큰: {{출력 토큰 수}}
- 캐시 적중 입력 비율: {{0~1}}
가격 조건:
- Gemini 4 Argon 기념 가격: 입력 $2/1M, 출력 $10/1M
- 기념 기간 이후: 입력 $4/1M, 출력 $20/1M
- 캐시된 입력은 입력가의 95% 할인
- 현재 쓰는 모델: 입력 ${{현재 입력가}}/1M, 출력 ${{현재 출력가}}/1M
기념 가격, 정가, 현재 모델 세 가지를 비교하고 차이를 월 비용으로 알려줘.
이어서 해 볼 것: 출력 토큰을 2배로 바꿔 다시 계산해 보자.Terminology
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Related Resources
- https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
- https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon
- https://gist.github.com/birep/6f2c8d490c7a29820997d57bd654c3
- https://fuchsia.googlesource.com/fuchsia/+/refs/heads/main/z
- https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-09-30/google-gr