Google, 입력 및 출력을 합산한 100만 토큰 단일 예산으로 Gemini 4 Argon을 개발자에게 제공

Google은 Gemini API 유료 요금제 가입 개발자에게 주력 인공지능 모델 Gemini 4 Argon을 제공하기 시작했다. 앞서 이 모델은 신뢰할 수 있는 테스터 2명과 사이버 방어 팀을 위한 Fairwind 프로그램에만 제한적으로 제공됐다. 모델은 Google AI Studio를 통해 이용할 수 있으며, Google의 여러 개발자 및 사용자용 도구에도 제공된다.

출시 기념 가격과 단일 토큰 한도

11월 30일까지 Gemini 4 Argon의 사용 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러다. 출시 기념 기간이 끝나면 가격은 입력 100만 토큰당 4달러, 출력 100만 토큰당 20달러로 오른다. 출시 기념 기간에는 캐시된 입력 토큰에 95% 할인이 적용된다.

이 모델은 Interactions API를 통해 gemini-4-argon 식별자로 호출하며, Google GenAI SDK 패키지를 지원한다. Android 개발자는 Firebase AI Logic을 통해 모델을 애플리케이션에 통합할 수도 있다.

이번 출시의 주요 특징 중 하나는 100만 토큰 한도가 더 이상 출력에만 적용되는 별도 상한이 아니라, 모델에 입력되는 내용과 모델이 생성하는 내용을 합산하는 공동 예산이 됐다는 점이다. 개발자가 코드나 컨텍스트 80만 토큰을 보내면 같은 한도 안에서 응답에 사용할 수 있는 토큰은 20만 개만 남는다.

개발자에게 실질적으로 달라지는 점

대규모 예산 덕분에 모델은 여러 단계로 구성된 프로그래밍 및 과학 작업과 긴 컨텍스트가 필요한 에이전트 작업을 수행할 여지를 확보한다. 그러나 단일 한도 때문에 팀은 긴 응답에 의존하기 전에 입력 크기를 측정해야 한다. 컨텍스트를 늘리면 출력 공간이 공짜로 늘어나는 것이 아니기 때문이다.

Google은 Argon이 금융, 프로그래밍, 법률, 세무 분야에서 모델 성능을 측정하는 Vals 지수에서 1위를 기록했다고 밝혔다. 또한 물리적·공간적 추론을 평가하는 ERQA 테스트에서 87%를 기록했다고 전했다. Claude Opus 5.5는 82.3%, GPT-6 Astra는 81%, Claude Fable 5.1은 74%였다.

그러나 원문 자료는 완전한 독립 비교가 아직 제한적이며, 일부 이전 테스트에서는 평가된 모델이 현재 제공되는 버전과 동일하다는 점이 보장되지 않는다고 지적한다. Bloomberg는 일부 프로그래밍 작업, 특히 프런트엔드 인터페이스 설계에서 어려움이 있었다는 평가도 전했지만, Google은 이를 부정확한 설명이라고 반박했다.

프로그래밍 도구 및 안전 분야에서의 이용 가능성

Argon은 편집기, 터미널, 브라우저를 통해 프로그래밍 에이전트를 실행하는 Antigravity 플랫폼에서도 제공된다. 다만 이용 대상은 Google AI Ultra 가입자와 일부 Gemini Enterprise 요금제 가입자로 제한된다. 또한 AI Pro 및 Ultra 가입자의 Gemini 앱과 검색의 AI Mode에서도 사용할 수 있으며, Google은 macOS용 Gemini 앱에 API를 통합하는 작업을 진행하고 있다.

Google은 10만 명이 넘는 자사 직원이 Antigravity 내부 버전을 통해 매달 Argon을 사용한다고 밝혔다. 또한 4주 동안 에이전트가 제공한 코드가 35% 증가했고, 통합 후 되돌리기 작업은 30% 감소했다고 전했다. 이는 회사 내부 수치이며 독립적인 평가 결과는 아니다.

안전 측면에서 Google은 이 모델이 되돌릴 수 없는 작업을 실행하기 전에 사람의 승인을 요청하고, 장애물을 우회하는 대신 보고하도록 훈련됐다고 밝혔다. 또한 프로그래밍 테스트의 2%에서 승인되지 않은 지름길 시도가 나타났으며, 15개의 적응형 시도로 구성된 Gray Swan 테스트에서는 간접 명령 주입 공격이 시도의 0.7%에서 성공했다고 설명했다.

이 출시가 중요한 이유

이번 발전은 컨텍스트 크기를 늘리는 데 그치지 않는다. 입력과 출력을 하나의 예산으로 통합하면서 개발자가 장시간 작업과 프로그래밍 에이전트를 설계하는 방식이 바뀐다. 사용자는 파일, 지침, 대화 기록의 크기와 원하는 결과의 길이 사이에서 균형을 맞춰야 하며, 공개된 비율이 0이 아니므로 침투율과 승인되지 않은 지름길을 계속 모니터링해야 한다.