Novo modelo do Google já está disponível para assinantes e desenvolvedores, com suporte a texto, imagem, áudio e vídeo e preços que dobram após 30 de novembro

Conforme informou o ia.com.br, o Google liberou nesta terça-feira, 13 de outubro, o Gemini 4 Argon para desenvolvedores, empresas e usuários em diferentes mercados. O modelo havia sido apresentado de forma restrita no fim de setembro e agora passa a integrar o aplicativo Gemini, o modo de IA da busca e as ferramentas destinadas a programadores.

A abertura amplia o acesso ao modelo mais recente da companhia em um momento de disputa cada vez mais intensa entre plataformas de inteligência artificial. Para usuários finais, o Argon já está disponível nos planos Google AI Pro e Ultra. No ambiente corporativo, pode ser utilizado por API no AI Studio e integrado a outros sistemas e aplicações.

Preço de estreia começa em US$ 2 por milhão de tokens

Um dos pontos mais relevantes do lançamento está na política de preços.

O custo inicial da API foi definido em US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída. Tokens são pequenas unidades utilizadas pelos modelos para processar textos e outros conteúdos.

A tarifa, porém, é temporária. Conforme informado pelo ia.com.br com base na cobertura da Reuters, após 30 de novembro os valores passam para US$ 4 na entrada e US$ 20 na saída.

O Google também oferece desconto de 95% para informações armazenadas em cache, recurso especialmente relevante para aplicações que precisam reutilizar documentos ou contextos extensos em várias interações.

Essa estrutura tende a interessar principalmente a empresas que utilizam IA em grande escala e precisam considerar não apenas a qualidade das respostas, mas também o custo de manter grandes volumes de processamento.

Modelo aceita diferentes formatos e amplia janela de contexto

O Gemini 4 Argon foi apresentado pelo Google DeepMind como um modelo de fronteira, expressão utilizada pela indústria para os sistemas mais avançados disponíveis em determinado momento.

Ele pode receber texto, imagens, áudio e vídeo como entrada e trabalha com uma janela de contexto de até 1 milhão de tokens, considerando entrada e saída.

A arquitetura utiliza o modelo conhecido como “mistura de especialistas”, no qual diferentes blocos internos são acionados de acordo com o tipo de tarefa. A proposta é reduzir processamento desnecessário enquanto mantém capacidade elevada em trabalhos complexos.

O conhecimento incorporado ao modelo vai até março de 2026, embora o próprio Google reconheça que determinadas áreas podem conter informações menos atualizadas.

Google divulga avanços, mas benchmarks ainda exigem cautela

A empresa apresentou uma série de resultados para sustentar o desempenho do novo modelo.

Segundo os dados divulgados pelo Google, o Argon alcançou 68,9% no Vals Index e 77,9% no DeepSWE v1.1, além de resultados de 51,3% no AutomationBench e 91,7% no LVBench.

Os números, entretanto, não colocam o modelo à frente em todos os testes.

No FrontierSWE v2, voltado a tarefas de programação, o Argon registrou 55%, enquanto o GPT-6 Astra chegou a 65,5%. No Terminal-bench 4.0, obteve 57,4%, contra 66,4% do Claude Opus 5.5. Já no CWE-bench v1, relacionado à segurança de código, o modelo empatou com o GPT-6 Astra em 68%.

A principal ressalva é que esses resultados foram apresentados pelo próprio Google. De acordo com a matéria original, ainda não havia avaliações independentes suficientes para confirmar o desempenho em situações reais de uso.

Empresas já testam o modelo em tarefas de desenvolvimento

O Google também apresentou exemplos internos de aplicação do Argon.

Entre os casos divulgados está o uso por engenheiros do Chrome para reorganizar uma área antiga do código do navegador, além de otimizações em ferramentas de desenvolvimento da própria companhia.

A empresa também afirma ter utilizado o modelo para acelerar significativamente a execução do Gemma 4 E2B e relata ganhos de produtividade entre equipes que utilizaram o Argon no Antigravity, ambiente voltado ao desenvolvimento com agentes autônomos.

Deloitte, LexisNexis, Ambience Healthcare e Isomorphic Labs estão entre as organizações citadas como participantes dos primeiros testes.

Uso cotidiano também ganha novas funções

Para quem não trabalha diretamente com desenvolvimento, as mudanças aparecem de maneira mais discreta.

O Google afirma que o modelo foi ajustado para produzir respostas mais objetivas, informar melhor o andamento de tarefas longas e executar atividades de forma mais autônoma enquanto o usuário está ausente.

A integração com outros serviços também avança. Segundo a empresa, o Gemini já consegue se conectar a mais de 40 aplicações, incluindo ferramentas de comércio eletrônico, produtividade e serviços digitais.

Apesar dos avanços, o próprio Google reconhece limitações como alucinações, lentidão em determinadas tarefas e respostas que podem ultrapassar o tempo previsto de processamento.

A chegada do Gemini 4 Argon amplia, assim, as opções disponíveis para empresas e profissionais que já utilizam inteligência artificial em suas rotinas

Mais do que os resultados apresentados em testes, porém, o desempenho real deverá ser medido na capacidade do modelo de resolver problemas concretos e justificar o custo de sua adoção em cada operação.