Gemini 4 Argon은 아직 아무도 못 씁니다, 대신 10월 9일에 바뀌는 건 따로 있습니다

Gemini 4 Argon이 뭔가

Gemini 4 Argon은 구글 딥마인드의 새 최상위 모델이자 Gemini 4 세대의 첫 모델입니다. 구글 발표문은 긴 다단계 작업에서 깊은 추론을 유지하도록 만들었고, 실제 소프트웨어 개발, 법률·금융 같은 기업 지식 업무, 사이버 보안 방어에서 최전선 성능을 낸다고 소개합니다.

가장 눈에 띄는 숫자는 출력 한도입니다. 한 번 답할 때 낼 수 있는 토큰이 6만 4천에서 100만으로 늘었습니다. 구글은 모델이 한 번의 흐름 안에서 수십만 토큰을 생각하고 생성할 여유를 줘서 어려운 문제를 한 번에 풀게 하려는 것이라고 설명합니다. 다만 출력이 길어지면 그만큼 요금도 커진다는 점은 아래 가격 계산에서 다시 봅니다.

누가 쓸 수 있나: 단계별 공개

구글은 Argon을 세 단계로 엽니다. 첫 단계는 Fairwind 프로그램입니다. 정부, 핵심 기반시설 운영 조직, 보안 연구 조직처럼 구글이 심사한 사이버 방어 팀이 대상이고, 이들에게는 사이버 관련 안전장치를 끈 버전을 줍니다. 취약점을 스스로 찾고 검증하고 패치하는 능력을 방어 목적으로 온전히 쓰게 하려는 것입니다. 구글은 이 과정에서 미국 정부의 자발적 사전 출시 검토 절차에도 참여하고 있다고 밝혔습니다.

두 번째 단계가 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자이고, 그 다음이 나머지 개발자·기업·소비자입니다. 발표문 마지막 문장이 “starting with paid API customers and Google AI Ultra subscribers”입니다. 반대로 말하면 AI Pro나 무료 사용자, 무료 API 키 사용자는 두 번째 단계에도 들어 있지 않습니다. 일반 공개 때는 Fairwind용과 달리 사이버 안전장치가 켜진 버전이 나옵니다.

직접 확인했습니다: 앱에도, API 문서에도 아직 없습니다

10월 6일 오후에 두 곳을 확인했습니다. 하나는 Gemini 앱의 모델 선택 메뉴, 다른 하나는 Gemini API의 모델 목록과 가격 페이지입니다.

Gemini 앱에는 3.6 Flash, 3.6 사고 모델, 3.1 Pro 세 가지만 있었습니다. 제 계정은 Ultra가 아니라서 당연한 결과이기도 하지만, 업무용 Pro 계정에서도 Argon 항목이 “곧 제공” 같은 표시로도 보이지 않는다는 점은 확인했습니다.

Gemini API 쪽은 개발자 문서의 모델 목록 페이지(ai.google.dev/gemini-api/docs/models)와 가격 페이지(ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)를 받아 “argon”, “gemini-4”라는 문자열을 찾아봤습니다. 두 페이지 모두 0건이었습니다. 모델 ID도, 정식 가격표도 아직 문서에 없다는 뜻입니다. 해외 개발 블로그 eesel은 10월 1일 자기 API 키로 gemini-4-argon을 직접 호출했다가 404 NOT_FOUND를 받았다고 기록했는데, 5일이 지난 지금도 문서 상태는 같습니다.

Argon보다 먼저 오는 것: 10월 9일 무료 Gemini 변경

Argon 소식에 묻혀 덜 알려졌지만, Gemini 앱을 무료로 쓰는 사람에게는 이쪽이 훨씬 가깝습니다. 구글 고객센터 문서에 따르면 개인 계정의 Gemini 앱은 요금제별로 쓸 수 있는 모델이 이렇게 나뉩니다.

세 가지를 짚어 둡니다. 첫째, 대상은 개인 계정입니다. 문서 첫 문장이 “개인 계정을 사용하는 경우”로 시작하고, 회사·학교 계정 얘기는 없습니다. 둘째, 모든 모델에 낮음·중간·높음 세 단계 노력 수준을 고를 수 있게 되며, 높일수록 한도를 더 빨리 씁니다. 셋째, Deep Think는 한국어 문서 기준 “AI Pro 또는 AI Ultra”로 적혀 있는데, 같은 날 열어 본 영어 문서에는 “AI Ultra”만 적혀 있었습니다. 언어별 문서 갱신 시점 차이로 보이며, Pro 요금제에서 Deep Think를 기대한다면 앱 화면에서 직접 확인하는 게 정확합니다.

정리하면 Argon은 Ultra 쪽에서 먼저 열릴 예정이고, 무료 쪽은 오히려 좁아지고 있습니다. 같은 주에 두 방향이 동시에 움직인 셈입니다.

가격: 도입가는 GPT-6.1 Sol과 같고, 정가는 Opus 5.5와 같습니다

구글 발표문의 도입가는 입력 $2, 출력 $10, 캐시 입력은 95% 할인(100만 토큰당 $0.10)입니다. 각주에는 “도입 기간이 끝나면 입력 $4, 출력 $20이 적용된다”고 적혀 있고, 도입 기간이 언제 끝나는지는 없습니다. 같은 작업을 넣어 다른 모델과 비교하면 이렇습니다.

도입가 Argon은 GPT-6.1 Sol과 단가가 완전히 같고, 정가가 되면 Opus 5.5와 같아집니다. 구글이 최상위 모델을 경쟁사 중간 모델 가격에 내놓고, 일정 기간 뒤에 경쟁사 최상위 모델 가격으로 올리는 구조입니다. 그래서 Argon을 기준으로 서비스 비용을 잡는다면 도입가가 아니라 정가($4/$20)로 예산을 세우는 게 안전합니다. 도입가로 잡았다가 기간이 끝나면 같은 사용량에 비용이 정확히 2배가 됩니다.

또 하나, 출력 한도 100만 토큰은 기회이자 위험입니다. 출력 100만 토큰짜리 응답 한 번이 도입가로 $10, 정가로 $20입니다. 에이전트에 출력 상한을 걸지 않으면 한 번의 긴 작업이 예상보다 훨씬 비싸질 수 있습니다. 컨텍스트 창은 구글 발표문에 숫자가 없고, 외부 측정 기관 Artificial Analysis가 100만 토큰으로 보고했습니다.

벤치마크: 구글 숫자와 외부 숫자를 같이 봐야 합니다

구글은 DeepSWE v1.1에서 77.9%로 최고 기록, AutomationBench에서 51.3%로 1위, 긴 영상 이해 LVBench에서 91.7%, 취약점 수정 CWE-bench v1에서 68%로 공동 1위라고 밝혔습니다. 내부 사례로는 메모리 최적화 에이전트가 구글 데이터센터 전반에서 300TiB 이상의 메모리를 확보했고, 오픈소스 영상 디코더 libgav1의 Rust 버전에서 SIMD 코드 3만 2천 줄을 바꿔 2.7배 빠르게 만들었다는 내용이 있습니다.

외부 측정은 결이 조금 다릅니다. 해외 매체 Fello AI가 정리한 Artificial Analysis 수치로는 종합 지능 지수에서 Opus 5.5가 58, Argon이 53이었고, 터미널 코딩 벤치마크 Terminal-Bench 4.0에서도 Opus 5.5가 66.4%로 Argon의 57.4%보다 높았습니다. 같은 매체는 블룸버그를 인용해 구글 내부에서도 실제 코딩 작업 성능을 아쉬워하는 의견이 있다고 전했습니다. 즉 법률·금융·자동화·영상처럼 구글이 강조한 영역과, 터미널 코딩처럼 외부 측정이 짚은 영역이 다릅니다. 구글은 아직 모델 카드나 상세 안전 보고서도 내지 않았습니다. 벤더 비교표를 읽는 법에서 다룬 것처럼, 실제로 쓸 수 있게 되면 자기 작업으로 직접 비교하는 게 순서입니다.

지금 할 일: 사용자별로

자주 묻는 질문

Gemini CLI에서 Argon을 쓸 수 있나요?
10월 6일 기준으로는 API 모델 목록에 Argon이 없어 CLI에서도 지정할 수 없습니다. CLI 설치와 현재 쓸 수 있는 모델은 Gemini CLI 설치 글을 참고하세요.

회사(Workspace) 계정도 10월 9일 변경을 받나요?
고객센터 문서는 “개인 계정을 사용하는 경우”라고만 적고 있습니다. 회사·학교 계정의 Gemini는 관리자 설정과 Workspace 요금제를 따르므로 관리자에게 확인하는 게 정확합니다.

Gemini 3 계열과 이름 규칙이 헷갈립니다.
3.x 계열은 Flash-Lite·Flash·Pro로 나뉘고 숫자가 큰 게 항상 상위 모델은 아닙니다. 정리는 Gemini 3 모델 정리 글에 있습니다. Argon은 4세대의 첫 모델이고, 구글은 아직 4세대의 다른 이름을 발표하지 않았습니다.