Google gibt Gemini 4 Argon frei und nennt Bestwerte beim Programmieren und in der Büroarbeit. Der Preis über die Schnittstelle gilt nur bis Ende November, danach verdoppelt er sich. Was belegt ist und wie belastbar die Zahlen sind, steht hier.
Bei einem neuen Spitzenmodell stehen oben die Bestwerte. Für einen Betrieb zählen drei andere Fragen: Wer kommt heran, was kostet es, und wie belastbar sind die Zahlen? Wir gehen sie der Reihe nach durch, mit dem, was Google selbst belegt, und dem, was offen bleibt.
Google DeepMind schreibt auf der Modellseite, Gemini 4 Argon sei „heute“ für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra verfügbar, in der Gemini-App, in Google AI Studio und in Google Antigravity. Eine Mail von Google Antigravity vom 13. Oktober nennt den Start in der Antigravity-App und im Kommandozeilenwerkzeug für AI-Ultra-Abonnenten und bestimmte Gemini-Enterprise-Tarife sowie in der API. Als Kontextgröße wirbt Google mit einem Ausgabefenster von einer Million Token, zur Eingabe nennt die Modellseite keinen Wert. Am 14. Oktober hat Google das Modell außerdem auf Google Cloud freigegeben: laut Blog „für alle“, über die Gemini-Plattform mit der Modell-ID gemini-4-argon, in Google AI Studio und Antigravity. Ob es sich um eine Vorschau oder die allgemeine Verfügbarkeit handelt, schreibt Google dort nicht.
Google nutzt das Modell nach eigenen Angaben seit Längerem selbst: Über 100.000 Nutzer innerhalb von Alphabet arbeiten monatlich mit einer internen Antigravity-Version. Als Beispiele nennt Google eine Verkürzung der Ladezeit der YouTube-Kommentare um 30 Millisekunden, 97 geschlossene alte Fehlermeldungen aus 134 in unter drei Stunden und ein monatelang offenes Datenproblem, das ein Programmmanager mit einer Überarbeitung von 3.200 Zeilen gelöst haben soll.
Wichtig für Betriebe: Cyber-Fähigkeiten sind bei Argon auf geprüfte Verteidiger beschränkt, sie laufen über das Programm „Fairwind“ nach Antrag. Wissenschaftler können kostenlosen Zugang für sechs Monate beantragen. Für gewöhnliche Betriebe heißt das: Wer ein Abo bei Google hat, kann Argon probieren, ob es sich für die eigene Arbeit lohnt, entscheidet erst die Rechnung im nächsten Kapitel. Das ist unsere Einordnung.
Die Modellseite nennt AI Pro und Ultra, die Preisliste der Schnittstelle sagt dagegen, Argon sei im Tarif Google AI Pro nicht enthalten und im kostenlosen Zugang nicht verfügbar. Das kann zwei verschiedene Zugänge meinen, wir konnten es nicht klären. Zur Verfügbarkeit in der EU und zu Regionen machen die gelesenen Seiten keine Angabe. Alle Beispiele aus Googles eigener Nutzung sind Herstellerangaben.
Die Preisliste der Gemini-API nennt für gemini-4-argon je Million Token: 2 Dollar für die Eingabe und 10 Dollar für die Ausgabe (einschließlich der Denk-Token) „through November 30, 2026“. Ab dem 1. Dezember 2026 steigen sie laut Seite auf 4 und 20 Dollar. Das gilt auch für Context Caching und die Batch-, Flex- und Priority-Tarife. Im kostenlosen Zugang ist das Modell nicht verfügbar. Der Blog zur Freigabe auf Google Cloud nennt dieselben Preise und ergänzt, dass zwischengespeicherte Eingabe-Token bis 30. November 95 Prozent günstiger sind. Ob dieser Rabatt danach bleibt, steht dort nicht.
Zum Vergleich: Metas neues Modell Muse Wonder kostet laut TechCrunch ebenfalls 4 Dollar für die Eingabe und 20 Dollar für die Ausgabe. Argon liegt ab Dezember also auf demselben Niveau, bis Ende November kostet es die Hälfte. Wie wir im Beitrag zu Preisen und Regeln beschrieben haben, zählt am Ende der Preis je Aufgabe und nicht je Token.
Für Betriebe heißt das: Wer Argon über die Schnittstelle in einen Ablauf einbaut, sollte mit dem Dezemberpreis rechnen, nicht mit dem Einführungspreis. Ein Ablauf, der bei 2 und 10 Dollar knapp rentabel ist, ist es bei 4 und 20 nicht mehr. Sinnvoll ist ein Test mit einer echten Aufgabe, bei dem man die Kosten je Ergebnis misst. Das ist unsere Empfehlung, nicht die von Google.
Wir haben die Preise auf der Preisliste der Gemini-API gelesen, der Preis im App-Abo steht dort nicht. Kontextfenster, Status (Vorschau oder allgemein verfügbar) und Datenresidenz nennt die Seite für Argon nicht. Ob Google den Preis im Dezember tatsächlich verdoppelt, ist eine Ankündigung, die sich ändern kann.
Googles Tabelle vergleicht Argon mit GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5.5. Die Ergebnisse sind gemischt: Beim Vals Index liegt Argon mit 68,9 Prozent vor Opus 5.5 mit 67,0 Prozent, bei DeepSWE v1.1 mit 77,9 gegen 74,2 Prozent. Bei FrontierSWE liegt Argon mit 55,0 Prozent dagegen hinter GPT-6 Astra mit 65,5, bei CWE-bench teilt es sich den ersten Platz mit Astra.
Die Methodik-Seite von Google erklärt, woher die Zahlen kommen. Der Vals Index stammt von Vals AI, FrontierSWE und CWE-bench von öffentlichen Ranglisten Dritter. Dagegen wurden DeepSWE und Terminal-Bench für Argon von Google selbst gerechnet, ebenso Graphwalks, PostTrainBench und einige Computer-Tests. Die Zahlen der Vergleichsmodelle stammen laut Google meist aus den eigenen Angaben der Anbieter, bei DeepSWE für Opus 5.5 und Fable 5.1 aus den Systemkarten von Anthropic und für Astra von der öffentlichen Rangliste. Der Stand ist September 2026.
Das heißt nicht, dass die Zahlen falsch sind. Es heißt: Ein Gleichstand oder ein Vorsprung von wenigen Punkten ist kein Beweis, dass Argon für deine Aufgabe besser ist. Verlässlicher sind die Werte von unabhängigen Ranglisten, und selbst die messen nur Programmieren und Büroarbeit. Für Texte, Kundenantworten oder Bilder sagen sie wenig. Wer wechseln will, prüft mit eigenen Beispielen. Das ist unsere Einordnung.
Wir haben die Zahlen der Modellseite und die Methodik-Seite gelesen, aber keine Messung wiederholt. Welche Einstellungen die Konkurrenten bei den Herstellerangaben hatten, steht nur teilweise auf der Seite. Die Unabhängigkeit der Ranglisten haben wir nicht geprüft, wir geben nur wieder, was Google zur Herkunft schreibt.
Frag bei jedem neuen Spitzenmodell dasselbe: Wer kommt ran, und mit welchem Tarif? Was kostet es nach dem Einführungspreis? Und wer hat die Zahlen gemessen? Bei Argon ist die Antwort auf die dritte Frage gemischt, auf die zweite „das Doppelte im Dezember“. Wer das vor der Umstellung klärt, entscheidet nach Rechnung und nicht nach Tabelle.
Gemini 4 Argon ist ein ernstzunehmendes Modell, vor allem beim Programmieren. Die Tabelle zeigt aber kein klares Bild, und der Preis ist ein Einführungspreis.
Für deinen Betrieb heißt das: ausprobieren, wenn du ohnehin ein Google-Abo hast, aber nichts fest einplanen, bevor du die Kosten je Aufgabe mit dem Dezemberpreis gerechnet hast.
Quellen: Modell: Google DeepMind, Gemini (Zugang, Benchmarks, Fairwind) und die Model Evaluation von Gemini 4 Argon (Methodik, Stand September 2026). Preise: Preisliste der Gemini API. Googles eigene Nutzung und der Start in Antigravity: Mail von Google Antigravity vom 13. Oktober 2026. Muse Wonder: TechCrunch. Alle Leistungsangaben sind Herstellerangaben und nicht von uns nachgerechnet. Die Einordnungen und Empfehlungen sind unsere eigene Meinung. Stand: 14.10.2026.
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