Gemini 4 Argon — обзор флагмана Google и доступ из России

Что такое Gemini 4 Argon

До релиза Google полторы недели давала Argon только участникам программы Fairwind — командам, которые защищают инфраструктуру от атак. Причина — в разделе безопасности model card: Google не исключает, что модель достигла критического уровня возможностей в кибербезопасности и биологии, поэтому сначала выкатила защитные механизмы и лишь потом открыла доступ всем.

Внутри Google модель уже работает в ежедневных задачах инженеров: от отладки до масштабных миграций кода и проектирования алгоритмов. В анонсе компания приводит пример из квантовых вычислений: Argon за несколько минут оптимизировал подпрограмму на 40% лучше опубликованного результата.

Технически Argon принимает текст, изображения, аудио, видео и документы в общем окне на 1 048 576 токенов. Google расширила лимит вывода до миллиона токенов вместо прежних 64K — модель может за один проход сгенерировать сотни тысяч токенов рассуждений и кода.

Бенчмарки: где Argon первый

Google сравнивает Argon с тремя главными конкурентами осени 2026 года: GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5. Полная таблица из model card:

Сильнее всего Argon в знаниевой работе. Vals Index взвешивает финансы, код, право и налоги по их доле в ВВП США — здесь Argon первый с 68.9%. На юридическом бенчмарке Harvey разрыв огромный: 19.6% против 3.8–6.7% у остальных. AutomationBench от Zapier, где модель выполняет бизнес-процессы от начала до конца, — 51.3% против 42.5% у ближайшего конкурента.

Второе сильное место — длинный контекст. На GraphWalks при окне 256K–1M Argon набирает 84.2%, остальные — 65–72%. Если вы загружаете в модель целый репозиторий или стопку договоров, это различие заметно на практике. На LVBench (понимание длинных видео) у Argon 91.7%, а на Chartography (анализ графиков) — 71.6%.

Где Argon уступает

В той же таблице видно, что Argon лидирует не везде. На FrontierSWE v2 (самые сложные задачи разработки) он набирает 55.0% против 65.5% у GPT-6 Astra и 62.3% у Claude Opus 5.5. На Terminal-Bench 4.0 Opus 5.5 впереди почти на 9 пунктов (66.4% против 57.4%), а на научном Terminal-Bench Science Argon проигрывает Astra более 10 пунктов.

В computer use на OSWorld-2.0 GPT-6 Astra тоже сильнее (72.6% против 69.2%), а в PostTrainBench (ML-инженерия) первым остаётся Opus 5.5. Практический вывод: для терминальных агентов и самых сложных задач разработки стоит сравнить Argon с Opus 5.5 на своих данных, а для аналитики, документов, финансов и длинного контекста Argon — сильнейший вариант.

Google сама перечисляет и ограничения: модель может галлюцинировать, возможны замедления и таймауты, а знания заканчиваются мартом 2026 года.

Защита от prompt injection

Для агентов важен ещё один результат. Когда модель читает веб-страницы, письма или чужой код, она может наткнуться на скрытые инструкции, которые пытаются перехватить задачу. Google называет Argon своей самой устойчивой моделью к таким атакам: на бенчмарке Gray Swan Indirect Prompt Injection доля успешных атак за 15 адаптивных попыток снизилась до 0.7%.

По сравнению с Gemini 3.1 Pro модель также реже отказывает без причины: доля необоснованных отказов снизилась на 9.6 процентного пункта.

Сколько стоит Gemini 4 Argon

В AITUNNEL Argon стоит 800 ₽ за миллион входных токенов и 4 000 ₽ за миллион выходных — одинаково на всём окне, без надбавки за длинный промпт. Изображения, аудио и видео во входе считаются по цене ввода, чтение из кэша — 40 ₽ за миллион. Рассуждения модели оплачиваются как вывод.

Argon стоит столько же, сколько Claude Opus 5.5, и в 2,5 раза дешевле GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 — при том что по Vals Index он впереди всех троих. Gemini 3.1 Pro дешевле на коротких промптах, но после 200K токенов дорожает до 800 ₽ / 3 600 ₽, а у Argon цена одинаковая на всём окне.

Для задач, которые могут подождать, есть Batch API: та же модель вдвое дешевле — 400 ₽ / 2 000 ₽ за миллион, результат в течение суток. Встроенный веб-поиск стоит 2,80 ₽ за вызов.

Как подключить Gemini 4 Argon из России

Gemini API официально недоступен в России, а платный тариф требует иностранную карту. Через AITUNNEL Argon работает без VPN, с оплатой в рублях картой или по счёту для юрлиц.

Зарегистрируйтесь, пополните баланс и создайте ключ вида sk-aitunnel-. Дальше — обычный OpenAI SDK с base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/" и model="gemini-4-argon":

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-aitunnel-...",
    base_url="https://api.aitunnel.ru/v1/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-argon",
    reasoning_effort="high",
    messages=[{"role": "user", "content": "Найди гонку данных в этом коде и предложи исправление: ..."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage.cost_rub, "₽")

Рассуждение у Argon отключить нельзя, но можно управлять глубиной через reasoning_effort: low — для быстрых ответов и простых вызовов инструментов, high — для сложного кода и математики. Поддерживаются вызов инструментов, structured outputs через response_format, стриминг и seed. Стоимость каждого запроса приходит в usage.cost_rub.