O Google começou a liberar globalmente nesta terça-feira (13) o Gemini 4 Argon, o modelo de inteligência artificial mais avançado da empresa até agora. O anúncio foi feito pelo CEO Sundar Pichai e amplia o acesso a um sistema apresentado em 30 de setembro, mas que até então estava restrito a parceiros selecionados.
Quem pode usar o Gemini 4 Argon
A disponibilidade varia conforme o produto. No aplicativo Gemini e na Busca do Google, o modelo chega para assinantes dos planos Pro e Ultra. No Google Antigravity, plataforma voltada a desenvolvedores, o acesso é exclusivo do plano Ultra. Já desenvolvedores e empresas podem usar o Argon na modalidade paga da API do Gemini e na plataforma Gemini.
Segundo o anúncio, todas as formas de acesso passam por planos pagos. A distribuição é global, sem restrição de países.
Da apresentação à liberação geral
Quando apresentou o Argon, em 30 de setembro, o Google o descreveu como maior do que a linha Pro anterior e como base da nova geração Gemini 4. Na ocasião, a empresa afirmou que o modelo era comparável a sistemas de ponta, como o GPT-6 Astra, da OpenAI, e o Opus, da Anthropic, em testes importantes de programação e cibersegurança.
A distribuição começou por parceiros selecionados de cibersegurança do programa Fairwind, e o Google disse participar do processo voluntário de acesso antecipado do governo americano. Não houve cronograma para o lançamento público naquele momento. A Reuters destacou que o anúncio veio após meses de atrasos.
Janela de 1 milhão de tokens: o que isso significa
Um dos destaques é a geração estendida de até 1 milhão de tokens, e o número merece contexto. Entrada, raciocínio e saída compartilham uma mesma janela de 1.048.576 tokens, então quanto mais texto o usuário envia, menos espaço sobra para a resposta.
Na API, o limite padrão para raciocínio e saída é de 65.536 tokens. Respostas maiores exigem uma configuração específica, chamada long decode. Isso não significa que toda resposta terá centenas de milhares de tokens. O recurso serve para sustentar raciocínios mais longos em tarefas complexas.
Entre os exemplos de uso apresentados pelo Google estão pesquisa de informações financeiras, produção de documentos jurídicos e alterações em grandes projetos de software. A empresa diz que suas próprias equipes já usam o Argon em programação, pesquisa e escrita. Em migrações de código, ela mantém testes automatizados, auditorias e revisão humana antes de qualquer entrada em produção.
Como o Argon se saiu nos testes
No Vals Index, atualizado em 12 de outubro, o Argon aparece na primeira posição, com 68,90%. O índice reúne avaliações de finanças, programação, direito e tributação, ponderadas pela participação dos setores na economia dos Estados Unidos. A própria Vals ressalta que nenhum modelo lidera todos os componentes. O Argon fica em primeiro no Finance Agent v2, enquanto outros sistemas vão melhor em tarefas como migração de código e pesquisa jurídica.
Nos números divulgados pelo Google, o quadro também é misto. No DeepSWE v1.1, teste de engenharia de software, o Argon marca 77,9%, contra 74,1% do GPT-6 Astra. Já no FrontierSWE v2, o resultado é de 55%, abaixo dos 65,5% do concorrente. A liderança, portanto, depende de qual avaliação se observa, algo comum na disputa atual entre os laboratórios de IA.
Preços da API e a janela promocional
Para quem pretende integrar o modelo a produtos, o Google adotou um preço introdutório de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, já incluindo os tokens de raciocínio. A oferta vale até 30 de novembro de 2026.
A partir de 1º de dezembro, os valores passam a US$ 4 por milhão de tokens de entrada e US$ 20 por milhão de saída, o dobro do preço promocional. A cobrança por tokens depende do processamento utilizado e não corresponde à mensalidade dos planos Pro ou Ultra.
O que esperar daqui para frente
O Argon reforça a aposta do Google em disputar com OpenAI e Anthropic o topo do mercado de modelos para trabalho complexo, onde programação e análises financeiras e jurídicas concentram boa parte da demanda das empresas. A liberação em escala global, ainda que restrita a planos pagos, deve permitir que desenvolvedores e equipes de tecnologia comparem o modelo em casos reais, o que tende a pesar mais do que qualquer tabela de benchmark. Resta saber se o Google ampliará o acesso a mais planos depois do período promocional da API.
Quem quer testar o modelo deve começar verificando se o plano atual já dá acesso no aplicativo Gemini. Desenvolvedores devem ficar atentos ao limite padrão de saída de 65.536 tokens e à mudança de preço em dezembro ao planejar custos de produção.