Gemini 4 Argonとは｜料金と使える時期、ベンチマークを整理

（2026年10月14日追記：10月13日から一般への提供が始まり、導入価格の終わりも11月30日と分かりました。「いつ使える？」と料金の節を書き直しています）

発表を読み終えてから、Gemini APIの料金ページを開き直しました。2026年10月1日更新の表に、Gemini 4 Argonの行はありません。いちばん上にあるのはGemini 3.8 Flashと、Gemini 3.1 Pro Previewのまま。

Googleは2026年9月30日（米国時間）、新しい最上位モデルGemini 4 Argonを発表しました。料金も性能も公表されているのに、いまの時点では一般の開発者もGeminiアプリの利用者も触れない。そのずれが、このモデルのいちばん変わったところだと思っています。

Gemini 4 Argonはいつ使える？
料金は導入価格で入力2ドル・出力10ドル
1. 単価が安くても、1回の作業で使う量が多い
ベンチマークの数字
Google社内では何に使われたか
安全面で書かれていたこと
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出典

Gemini 4 Argonはいつ使える？

答えから書くと、2026年10月13日（米国時間）から使えます。Googleの発表では提供は世界全体で、使える場所は次のとおり。

使う場所	対象
Gemini API（AI Studioの有料枠）	開発者・企業。モデルIDは gemini-4-argon
Geminiアプリ・検索のAIモード	Google AI UltraとProの契約者
Google AI Studio・Google Antigravity	Google AI Ultraの契約者
Gemini for business	企業

Googleの発表（2026年10月13日）をもとに整理（2026年10月14日確認）

国ごとの一覧はなく、日本で使えるかどうかの明記もありません。ここは自分の契約画面で確かめるのが確実です。

9月30日の発表時点では、最初に使えるのはGoogleが「Fairwind Program」と呼ぶ枠に入った組織だけです。政府機関、病院・通信・エネルギー・金融といった重要インフラの事業者、大手の技術基盤、防御側のベンチマークを研究する大学の研究室。申し込みはフォームからで、Googleが身元を確認したうえで返事をする仕組みとのこと。

その次が、APIを有料で使っている顧客と、Google AI Ultraの契約者という順番で、日付は出ていませんでした。それが2週間で一般向けまで広がった形です。

Fairwindの参加者には、サイバー攻撃まわりの制限（ガードレール）を外した状態で渡すと明記されています。脆弱性を探して直す作業では、攻撃コードに近いものを書かせる場面がどうしても出てくる。そこを止めないかわりに、渡す相手を絞るという考え方です。

料金は導入価格で入力2ドル・出力10ドル

100万トークンあたり	導入価格	通常価格
入力	2ドル（約316円）	4ドル（約632円）
キャッシュ済み入力	0.10ドル（入力の95%引き）	発表に記載なし
出力	10ドル（約1,580円）	20ドル（約3,160円）

Googleの発表（2026年9月30日）より。円換算は1ドル157.98円

導入価格の入力2ドル・出力10ドルは、OpenAIが前日に出したGPT-6.1 Solとぴったり同じ数字でした。キャッシュ済み入力の0.10ドルまで揃っています。偶然かどうかは分かりません。

導入価格の終わりは、9月30日の発表には書かれていませんでした。10月13日の発表の注記で、2026年11月30日を過ぎると入力4ドル・出力20ドルになると明らかになっています。12月以降の見積もりは2倍で組んでおくのが無難です。

もう1つ、出力の上限が6万4,000トークンから100万トークンに広がっています。入力ではなく出力の上限です。1回の作業の中で長く考え、長いコードを書き切れるようにするためだと説明されていました。

単価が安くても、1回の作業で使う量が多い

ここは自分でも計算してみた部分です。ドイツのAI専門メディアTHE DECODERが10月1日に伝えたところでは、評価会社Artificial Analysisの測定で、Argonは1タスクあたり平均6万2,000トークンを出力し、GPT-6 Astraは2万7,000トークンで済んでいたそうです。

モデル	出力量／タスク	出力単価	出力の費用／タスク
Gemini 4 Argon（導入価格）	62,000	10ドル	0.62ドル（約98円）
Gemini 4 Argon（通常価格）	62,000	20ドル	1.24ドル（約196円）
GPT-6 Astra	27,000	50ドル	1.35ドル（約213円）

出力トークン量はArtificial Analysisの測定（THE DECODER経由）。入力側の費用は含めていない

単価だけ見ればAstraの5分の1なのに、1タスクの出力費用は導入価格で半分弱、通常価格になるとほぼ同じ。たくさん考えるぶん、トークンを食う。料金表の単価だけで「安い」と判断すると外れる典型だと思います（このあたりの読み方はAIのAPI料金表の読み方に書きました）。

ベンチマークの数字

Googleが発表で挙げたものと、外部の評価を分けて並べます。

評価	何を測るか	Argonの結果	出どころ
DeepSWE v1.1	実際のコードベースでの長いソフトウェア作業	77.9%	Google
AutomationBench	業務ツールをまたいだ作業の完遂（Zapierの評価）	51.3%で1位	Google
CWE-bench v1	脆弱性の修正	68%で首位タイ	Google
LVBench	長い動画の理解	91.7%	Google
実環境での脆弱性発見	詳細は非公開	85.8%	Fairwindのページ
Intelligence Index	複数評価の総合点	53（Opus 5.5は58、Sonnet 5.5は56、GPT-6 Astraは53）	Artificial Analysis
Terminal Bench 4	コマンド操作を伴う作業	57%（Opus 5.5は60%、Astraは59%）	Artificial Analysis

Artificial Analysisの数字はTHE DECODER（2026年10月1日）の報道から引用

Googleの発表だけ読むと、ほとんどの評価で1位に見えます。外部の総合点ではClaude Opus 5.5とClaude Sonnet 5.5の下で、GPT-6 Astraと同点。THE DECODERの見出しも「差は詰めたが、はっきり抜けてはいない」という趣旨でした。

少し引っかかったのがAutomationBench。Googleの発表では51.3%、THE DECODERが伝えたArtificial Analysis版（AutomationBench-AA）では77.5%。名前は似ていても、測り方が違う別の評価として読むべきでしょう。どちらも1位という点は一致しています。順位が評価の条件で入れ替わる話はAIのベンチマークをどう読むかでまとめています。

事実の誤り（ハルシネーション）を測る評価では、Argonが15%、GPT-6 Astraが51%だったとも報じられていました。差が大きすぎるので、どういう問題で測ったのかは元の評価を確かめたいところですが、今回はそこまで追えていません。

Google社内では何に使われたか

発表の中で具体的だったのは、社内での使用例のほう。

Googleのオープンソースの動画デコーダーlibgav1では、Argonのエージェントが3万2,000行のSIMDコード（CPUの並列命令を直接使う、手で書くと非常に厄介な部分）を書き直し、メモリ安全な版を作ったそうです。出力は元と同じで、速度は既存のRust移植版の2.7倍。C/C++からRustへの移植は、数万行から80万行を超える規模まで手がけたと書かれていました。

データセンターでは、メモリの無駄を探して300TiB以上を削減。最終的には500TiBから1PiBになる見込みとのこと。

外部の例も1つだけ。クラウドセキュリティ企業のWizが、非営利の公共インフラを守る取り組みの中でArgonを使い、世界中の病院が使う医療ソフトに個人情報が漏れる重大な脆弱性を見つけた、とあります。それまでの最上位モデルでは見落としていたもの、という書き方でした。

脆弱性を見つけて直すという方向は、OpenAIのCodex Security Cloudと同じです。各社がこの分野を最初の売り物にしているのは、効果が数字で示しやすいからかもしれません。