제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon) 가격·벤치마크·실사용 정리: 12월부터 오퍼스 5.5와 같은 값

핵심 요약

• 가격은 지금 반값입니다. 2026년 11월 30일까지 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러이고, 12월 1일부터 입력 4달러, 출력 20달러로 오릅니다. 정가는 Claude Opus 5.5와 같고, 지금 가격은 GPT-6.1 Sol과 같습니다.
• 공식 벤치마크 표에서 '전부 1위'는 아닙니다. 구글이 발표한 19개 항목 중 아르곤 단독 1위는 13개, 공동 1위 1개이고, 나머지 5개는 GPT-6 Astra나 Claude Opus 5.5가 1위입니다. 진 항목은 코딩, 터미널, 컴퓨터 사용 쪽에 몰려 있습니다.
• 독립 평가는 엇갈립니다. Vals Index에서는 1위(68.90%)지만 Artificial Analysis 지능 지수는 53점으로 Opus 5.5(58점)보다 낮고, 과제당 출력 토큰은 GPT-6 Astra의 2배가 넘습니다. 토큰 단가가 싸도 작업당 비용은 작업마다 다릅니다.
• 실사용 후기는 생성은 빠르지만 다시 고칠 일이 많고, 글은 잘 쓴다는 쪽으로 모입니다. 계기가 된 코드팩토리 영상을 비롯한 국내외 실측 후기 상당수가 코딩 완성도는 Opus 5.5가 낫다고 봤습니다. 반대로 Claude Code 하네스에서 Opus 5.5보다 통과율이 높았다는 측정도 있습니다.
• 한국에서는 Google AI Pro(월 29,000원) 이상이 필요합니다. Pro와 Ultra 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 바로 쓸 수 있고, 무료와 AI Plus에서는 쓸 수 없습니다. API에서도 아르곤은 무료 등급으로 쓸 수 없습니다.

목차

• 제미나이 4 아르곤은 어떤 모델인가요?
• 가격: 지금은 Sol과 같고, 12월부터는 Opus 5.5와 같습니다
• 공식 벤치마크 표를 직접 세어 보면
• 독립 평가에서는 어떻게 나왔나요?
• 구글이 내세운 사례와 영상 주장 대조
• 직접 써 본 사람들은 무엇을 겪었나요?
• 한국에서 쓰려면 어떤 요금제가 필요한가요?
• 어떤 작업에 아르곤을 맡길까요?
• 출처

제미나이 4 아르곤은 어떤 모델인가요?

제미나이 4 아르곤은 구글의 새 최상위 추론 모델이자 Gemini 4 제품군의 첫 모델입니다. 구글 클라우드 개발자 가이드는 "It's the first model in the Gemini 4 family."라고 적었고(Google Cloud Gemini 4 Argon 가이드), 모델 카드는 이전 모델을 고치거나 미세 조정한 것이 아닌 새 프런티어 모델이라고 밝혔습니다(Gemini 4 Argon 모델 카드). 같은 모델 카드에 따르면 구조는 희소 MoE 트랜스포머이고, 지식 기준 시점은 2026년 3월입니다. 아르곤은 코드명이 아니라 정식 이름이고, API 모델 ID는 gemini-4-argon입니다.

출시는 두 단계로 나뉘었습니다. 구글은 9월 30일(미국 시간) 아르곤을 발표하면서 처음에는 Fairwind 프로그램의 사이버 방어 파트너와 일부 테스터, 구글 내부 팀에게 먼저 풀었습니다(Google 블로그, 9월 30일). 일반 사용자와 개발자에게 열린 것은 10월 13일입니다. 이날 구글은 "Built to solve your hardest problems"라는 제목으로 API, AI Studio, 제미나이 앱, 검색 AI 모드, Antigravity 공개를 알렸습니다(Google 블로그, 10월 13일). 이 글의 계기가 된 코드팩토리 영상(Gemini 4 Argon 퍼블릭 공개! AI Ultra 1년 개같이 물린거 드디어 본전?)은 구글 공개 약 13시간 뒤인 10월 14일(한국 시간) 오후에 올라왔습니다.

사고 수준과 토큰 한도

영상에서 말하는 "아르곤 하이"는 별도 모델이 아니라 사고 수준(thinking_level)을 HIGH로 둔 설정입니다. 사고 수준은 LOW, MEDIUM, HIGH 세 가지이고 기본값은 MEDIUM입니다. 구글 클라우드 가이드는 HIGH를 여러 파일에 걸친 소프트웨어 엔지니어링, 형식 증명, 아키텍처 설계, 취약점 발견에 권하고, 이전 세대의 thinking_budget을 넣으면 HTTP 400 오류가 난다고 적었습니다(Google Cloud 가이드).

토큰 한도는 입력과 출력을 합쳐 1,048,576개입니다. 한 번 요청의 기본 최대 출력은 65,536토큰이고, 긴 디코딩(long decode)을 쓰면 입력 토큰을 뺀 나머지, 최대 1,048,576토큰까지 출력을 받을 수 있습니다(Gemini API 모델 문서). 개발자 문서는 모델이 긴 답을 최대 64K 토큰씩 끊어 이어 쓰고, 그 단계마다 결과가 따로 붙는다고 설명합니다. 같은 문서에는 temperature, top_p, top_k를 넣어도 무시되니 요청에서 빼라는 안내도 있습니다(Gemini 4 Argon의 새로운 기능).

가격: 지금은 Sol과 같고, 12월부터는 Opus 5.5와 같습니다

영상의 가격 설명은 공식 자료와 정확히 맞습니다. Gemini API 가격 페이지 기준으로 아르곤의 표준 요금은 2026년 11월 30일까지 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러이고, 12월 1일부터 입력 4달러, 출력 20달러입니다. 출력 요금에는 사고 토큰이 포함되고, 입력 길이에 따른 할증은 없습니다(Gemini API 가격, 2026-10-16 확인). 일괄 처리(Batch), Flex, Priority 등급과 캐시 요금도 12월 1일에 모두 두 배가 됩니다. 구글코리아 블로그도 "2026년 11월 30일 출시 기념 할인 기간이 종료된 이후에는 입력 토큰 1백만 개당 4달러, 출력 토큰 1백만 개당 20달러"라고 같은 내용을 적었습니다(구글코리아 블로그).

비교 모델 가격은 각 회사의 공식 페이지에서 확인했습니다(Anthropic 가격, OpenAI GPT-6.1 Sol, OpenAI GPT-6 Astra). Simon Willison도 출시 당일 글에서 아르곤이 지금은 Opus 5.5의 절반 값이지만 12월 1일에 두 배가 되면 Opus 5.5와 같은 값이 된다고 정리했습니다(Simon Willison, 10월 13일).

토큰 단가와 작업당 비용은 다릅니다

아르곤은 출력 토큰을 적게 쓰는 모델이 아니라서, 단가만 보고 싸다고 판단하면 안 됩니다. Artificial Analysis 비교 페이지에서 아르곤(High)은 과제당 평균 약 62k 출력 토큰을 써서 GPT-6 Astra(Max, 약 27k)의 2배가 넘었습니다(Artificial Analysis, Argon vs Astra, 2026-10-16 확인). 다만 같은 기관의 Opus 5.5 비교에서는 Opus 5.5가 약 119k로 더 많아, 비교 상대에 따라 결과가 달라집니다(Artificial Analysis, Argon vs Opus 5.5). 그래도 단가 차이가 커서 지능 지수 전체를 돌리는 데 든 비용은 아르곤 2,407달러, Astra 5,324달러로 아르곤이 절반 아래였습니다.

이 차트의 아르곤 값은 할인가로 잰 것입니다. 같은 토큰을 쓴다고 보고 12월 정가로 단순히 두 배를 하면 약 4,800달러가 됩니다(필자 계산). 이 계산대로라면 이 벤치마크 묶음 기준으로는 정가가 되어도 Opus 5.5(8,708달러)보다 쌉니다.

하지만 실제 코드 작업에서는 결과가 뒤집히기도 합니다. paddo.dev는 실제 모노레포의 변경 6개를 모델마다 모두 20번(과제별 3~4번) 돌려 아르곤이 출력 토큰 137만 개, Opus 5.5가 49.5만 개를 썼고, 할인가 기준 총비용도 아르곤 57.68달러, Opus 5.5 45.81달러로 아르곤이 더 비쌌다고 측정했습니다. 이 글은 12월 정가가 적용되면 Opus 5.5의 약 2.5배가 된다고 봤습니다(paddo.dev, 10월 14일). 같은 모델도 과제가 무엇이냐에 따라 비용 순위가 바뀝니다. 그래서 할인이 끝나는 11월 30일 전에 자기 작업으로 직접 재 보는 편이 안전합니다. 재는 방법은 마지막 절에 적었습니다.

공식 벤치마크 표를 직접 세어 보면

영상은 공식 벤치마크가 Fable, Astra보다 다 좋다고 나온다는 취지로 말했지만, 구글 표를 한 줄씩 세어 보면 19개 항목 중 5개는 다른 모델이 1위입니다. 구글이 9월 30일 발표 글과 모델 카드에 실은 표는 Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 네 모델을 비교합니다(Google 블로그, 9월 30일, 모델 카드).

표를 세어 보면 아르곤 단독 1위가 13개, CWE-bench v1의 공동 1위(Astra와 함께 68.0%)가 1개, 다른 모델이 1위인 항목이 5개입니다. 지식 업무 4개 항목(Vals Index, AutomationBench, Vals Finance Agent v2, Harvey 법률 에이전트 벤치마크)은 모두 아르곤이 1위입니다. 반면 에이전트 코딩 4개 항목 중 2개(FrontierSWE v2, Terminal-bench 4.0)는 다른 모델이 앞섰습니다. 이 두 항목에서는 Claude Fable 5.1도 아르곤보다 점수가 높습니다(FrontierSWE v2 56.3% 대 55.0%, Terminal-bench 4.0 57.9% 대 57.4%).

표를 읽을 때 알아 둘 세 가지

구글의 평가 방법론 문서에는 표만 봐서는 알 수 없는 조건이 적혀 있습니다(Gemini 4 Argon 평가 방법론).

1. 아르곤은 가장 높은 사고 설정으로 쟀습니다. 기본값인 MEDIUM으로 쓰면 표의 점수가 그대로 나온다고 보기 어렵습니다.
2. 다른 회사 모델 점수는 항목마다 출처가 다릅니다. 문서는 기본 원칙으로 경쟁 모델 수치를 "sourced from providers' self reported numbers unless otherwise mentioned"라고 밝혔지만, 항목별 주석을 보면 상당수는 Vals AI 같은 제3자 리더보드 값이거나 구글이 모든 모델을 직접 잰 값입니다. 측정 환경이 항목마다, 모델마다 다를 수 있다는 뜻입니다.
3. DeepSWE와 Terminal-Bench 계열의 아르곤 점수는 구글이 직접 쟀습니다. 특히 아르곤이 1위인 DeepSWE v1.1(77.9%)은 구글이 mini-swe 에이전트 하네스로 직접 계산한 값이고, 경쟁 모델 값은 리더보드와 시스템 카드에서 가져왔습니다.

독립 평가에서는 어떻게 나왔나요?

외부 평가 기관의 결과는 '지식 업무 1위, 종합 지능은 Opus 5.5 아래'로 정리할 수 있습니다. Vals AI의 Vals Index(10월 13일 갱신)에서 아르곤은 68.90%로 1위였고, 2위는 구글 표에 없던 Claude Sonnet 5.5(67.04%), 3위는 Opus 5.5(66.97%)였습니다. 한 번 평가하는 데 든 비용은 아르곤 15.68달러, Opus 5.5 32.14달러, GPT-6.1 Sol 3.24달러였습니다(Vals Index, 2026-10-16 확인). 구글 표의 Vals 수치(68.9, 67.0, 65.8, 63.1)는 이 원본과 반올림까지 맞습니다.

Artificial Analysis 지능 지수에서는 아르곤(High)이 53점으로 GPT-6 Astra와 같았고, Claude Opus 5.5(58점)보다 낮았습니다(Artificial Analysis 모델 페이지, Artificial Analysis 리더보드, 2026-10-16 확인). DeepLearning.AI의 뉴스레터 The Batch는 아르곤을 지식 업무용 모델로 소개하면서 "Gemini 4 Argon may not be the most powerful coder"라고 평했고, 에이전트 코딩에서는 Anthropic의 최신 모델에 아직 뒤진다고 썼습니다(The Batch, 10월 9일).

공식 표와 독립 평가가 같은 방향을 가리키는 부분도 있습니다. 법률, 금융, 업무 자동화 같은 지식 업무에서는 아르곤이 앞서고, FrontierSWE와 터미널 작업에서는 Opus 5.5와 Astra가 앞섭니다. 장기 소프트웨어 과제를 잰다는 DeepSWE v1.1은 예외로 아르곤이 1위입니다. 벤치마크만큼 체감되지 않는다는 영상의 평가는 주로 코딩 결과물로 시험한 것이라, 필자가 보기에는 이 흐름과 어긋나지 않습니다.

구글이 내세운 사례와 영상 주장 대조

구글은 크롬과 파이썬 코드베이스 같은 엔지니어링 사례를 먼저 내세우고, 법률·금융 같은 업무 사례, 사이버 보안, 과학, 로보틱스 사례를 차례로 이어 갔습니다. 10월 13일 발표 글의 엔지니어링 첫 사례는 크로미움 코드 4,000만 줄 안에서 약 600만 줄짜리 오래된 폴더를 정리해 핵심 웹페이지 처리 부분을 떼어 낸 작업입니다. 구글은 이 일이 "completing months of work in weeks"였다고 적었습니다(Google 블로그, 10월 13일).

영상이 말한 '파이썬 코드베이스를 몇 시간 만에'는 구글 개발자 블로그의 ADK 사례입니다. 20만 줄 규모의 google/adk-python을 최적화한 작업으로, 첫 실행은 약 2시간, 두 번째는 사람 없이 밤새 11시간을 돌렸습니다. 단위 테스트 16,892개를 모두 돌렸고, 32개 파일에 걸친 최적화 6개를 제안받아 그중 2개를 실제로 반영했습니다(Google 개발자 블로그, ADK 사례). "몇 시간"이라는 제목만 보면 놓치기 쉽지만, 사람이 결과를 고르는 단계가 따로 있었던 셈입니다.

영상의 다른 주장도 공식 자료와 대조해 봤습니다.

• 생성된 사진 20장으로 블렌더 3D를 재구현했다는 영상 설명은 공식 글에서 확인되지 않았습니다. 10월 13일 글에 실린 블렌더 사례는 탑(Pagoda) 단지 모델, 실제 책상 사진으로 만든 미니 레이싱 게임("turned pictures of a real desk into a playable miniature racing game"), Nano Banana 이미지 한 장으로 시작한 고딕 장면입니다. "20장"이라는 숫자는 본문에 없었습니다.
• 양자컴퓨팅, 핵융합, 질병 연구, 효소 설계 사례는 실제로 있습니다. AlphaQubit 디코더 처리량을 약 두 배로 올렸고, 스텔러레이터 자기장 연구에서 반례를 찾았고, 신생아 유전체에서 기존 소프트웨어가 놓친 염색체 재배열을 찾았고, 새 효소 5종을 설계해 실험실에서 촉매 활성을 확인했다는 내용입니다.
• 코딩 메인보다 로보틱스와 리서치 쪽을 노리는 것 같다는 말은 유튜버의 해석이지만, 근거가 없지는 않습니다. 공식 표에서 지식 업무 4개는 모두 1위이고 코딩 4개 중 2개는 졌습니다. 로보틱스용 개발자 블로그는 체화 추론 벤치마크 ERQA에서 아르곤이 87%로 다른 프런티어 모델을 앞섰다고 밝혔습니다. 다만 구글은 코딩도 놓지 않았습니다. Antigravity 블로그는 구글 사내에서 4주 동안 에이전트가 쓴 코드가 35% 늘고 제출 뒤 되돌림(rollback)이 30% 줄었다고 적었습니다(Google Antigravity 블로그).

직접 써 본 사람들은 무엇을 겪었나요?

여러 실측 후기는 생성은 빠르지만 다시 고칠 일이 많고, 코딩 완성도는 Opus 5.5가 낫고, 글은 잘 쓴다는 쪽으로 모입니다. 필자는 아르곤을 직접 재지 않았고, 아래는 공개된 측정을 모은 것입니다. 필자가 Claude Code 책을 썼다는 점도 밝혀 둡니다. 측정은 대부분 개인이 적은 횟수로 잰 결과라 일반화하기는 어렵습니다. 그래도 서로 다른 사람이 비슷한 관찰을 반복했다는 점은 참고할 만합니다.

코드팩토리: 네 가지 작업

계기 영상의 코드팩토리는 아르곤을 사고 수준 HIGH로 놓고 네 가지 작업을 맡겼습니다. 영상에서 밝힌 소요 시간은 브릭 모션 27분, 한강을 배경으로 한 오픈월드 게임 16분, 아르곤 소개 웹사이트 20분, 단편 소설 3분입니다. 관찰은 이렇습니다.

• 오픈월드 게임은 서울 느낌은 냈지만 캐릭터가 걸을 때 이동 방향이 반대로 뒤집혀 있었고, 차를 타면 방향이 맞았습니다. 미션은 만들어 줬지만 랜드마크 재현은 Opus나 Fable만 못했다고 평했습니다.
• 웹사이트는 스크롤 연동은 됐지만 파티클 애니메이션이 부자연스럽고 렉이 걸렸다고 했습니다.
• 소설 문장은 좋았다고 봤습니다.
• 결론은 코딩용으로는 아직 Opus 5.5가 제일 낫다는 것이었고, 이미지·영상까지 한 구독으로 해결하려는 사람이라면 제미나이를 고를 수도 있다고 덧붙였습니다.

파티클 렉과 같은 증상을 다른 곳에서 직접 확인한 후기는 찾지 못했습니다. 반대로 Design Arena는 아르곤이 프런트엔드 종합 12위로 구글 모델 가운데 가장 높다고 발표했습니다(Design Arena X 게시물).

국내 유튜버들의 직접 비교

같은 요청을 여러 모델에 맡겨 비교한 국내 영상도 비슷한 결론을 냈습니다.

• 카일스쿨(10월 13일, 미국 시간): 영상 제목대로 공개 1주일 전부터 써 본 후기입니다. Antigravity에서 HIGH로 원샷 데모를 만들게 하자 아르곤 50초, GPT-6.1 Sol(High) 3분, GPT-6 Astra 4분, Opus 5.5 14분이 걸렸습니다. 대신 다시 고친 횟수는 아르곤 3회, Sol 0회, Astra와 Opus 각 1회였고, 프런트엔드 디자인이 가장 아쉬웠다고 했습니다(카일스쿨 영상).
• 단테(10월 14일): 20초짜리 모션 그래픽을 한 줄로 요청하자 아르곤은 1분 42초에 약 14센트, Opus 5.5는 4분 55초에 약 65센트가 들었습니다. 아르곤은 비슷한 속도의 Sol보다 코드를 두 배쯤 길게 써서(약 13,700토큰 대 6,500토큰) 비용도 더 들었다고 분석했습니다. 구체적으로 요청했을 때 아르곤은 두 번 고쳐 달라고 해야 해서 합계 5분 3초, 약 53센트가 들었고, 같은 요청에서 Sol은 2분 34초, 약 10센트로 가장 나았습니다. 단테는 같은 값이면 Sol이 더 싸고 비슷하게 빠르다고 결론 냈고, 영어권 리뷰어 다수가 사전 접근을 받았으며 한 영상에는 협찬 표시가 붙어 있다는 점도 짚었습니다(단테 영상).
• 코난쌤(10월 14일): 제미나이 앱 캔버스에서 경복궁 블록 모형을 만들게 하자 사고 수준 최저 약 189초, 보통 173초, 최고 351초, Opus 5.5(기본) 385.5초가 걸렸습니다. 사고 수준을 올려도 블록 수가 늘지는 않았고, 최고 단계는 설명과 시점 이동 같은 완성도에 시간을 썼다고 봤습니다(코난쌤 영상).

해외 실측: 같은 결론과 반대 결과

• Theo는 Rust 프로젝트의 코드베이스 감사를 맡겼더니 아르곤이 내놓은 주장 36개 중 24개가 틀렸고, 같은 감사에 걸린 시간은 아르곤 43분, GPT-6.1 Sol 28분, Opus 5.5 49분이었다고 말했습니다(자동 자막 기준). 토큰은 빨리 생성하지만 문제를 빨리 푸는 것은 아니라는 평이었습니다(Theo 영상).
• paddo.dev는 Claude Code 하네스에서 모노레포 변경 6개를 모델마다 20번 돌렸을 때 아르곤이 16번, Opus 5.5가 13번 전부 통과했다고 측정했습니다. 앞에서 본 것처럼 비용은 아르곤이 더 들었습니다(paddo.dev). Claude Code 사용법은 Claude Code 팁 11가지에 정리했습니다.

글쓰기는 대체로 호평입니다

글쓰기 평가는 실측 후기 대부분에서 좋게 나왔습니다. 10월 13일 Hacker News 공개 스레드(1,457점, 댓글 1,000여 개, 2026-10-16 확인)에는 "Argon just flat out writes better" 같은 댓글이 달렸습니다(Hacker News). 국내에서도 클로드나 GPT 계열 글은 좀 덜 읽히는 데가 있는데 아르곤은 그런 점이 적다는 후기가 있었습니다(네이버 블로그 후기). 같은 후기는 코딩은 "GPT나 클로드에 비하면 1.5-2단계 아래"라고 적었습니다. 다만 같은 HN 스레드에도 글은 좋지만 할루시네이션(그럴듯한 틀린 답)이 많다는 댓글이 있으니(Hacker News 댓글), 사실 확인이 필요한 글에서는 다른 모델과 마찬가지로 검증이 필요합니다.

한국에서 쓰려면 어떤 요금제가 필요한가요?

한국에서는 Google AI Pro(월 29,000원)나 Ultra를 구독하면 출시 당일부터 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 아르곤을 쓸 수 있습니다. 구글코리아는 10월 13일 "구글 AI 프로 및 울트라 구독자는 오늘부터" 쓸 수 있다고 공지했습니다(구글코리아 블로그, 제미나이 앱). 한국 요금제 페이지는 무료 등급에 Flash-Lite, AI Plus에 Flash를 주고, 아르곤 접근은 AI Pro부터 표시합니다(제미나이 요금제, 한국, 2026-10-16 확인).

AI Pro 가격은 Google One 한국 요금제 페이지에서 확인했습니다(Google One 요금제). 영상 첫머리의 "20배 플랜"은 2026년 5월 개편 때 미국 월 250달러에서 200달러로 내린 최상위 Ultra(Pro 대비 20배 한도)를 말합니다(Google AI 구독 개편).

Antigravity와 API는 조건이 다릅니다

Antigravity는 공식 자료끼리 설명이 엇갈렸습니다. 10월 13일 구글 발표 글은 Antigravity를 AI Ultra 구독자용이라고 했고, 같은 날 Antigravity 블로그는 Pro와 Ultra 구독자에게 데스크톱 앱과 CLI로 제공한다고 적었습니다. 그 뒤 10월 15일(미국 시간) Antigravity 공식 계정이 유료 Pro 구독자에게 아르곤을 열고, 기존 3.8 Flash 한도와 따로 "weekly-only Argon quota"를 붙인다고 공지했습니다(Antigravity X 게시물). 국내 후기에 따르면 Pro 계정에서는 Antigravity 데스크톱 앱과 CLI에는 보이지만 IDE에서는 보이지 않았습니다(티스토리 후기, Antigravity Pro 배포).

아르곤 API는 무료 등급에서 쓸 수 없습니다. Gemini API 가격 페이지에는 "Gemini 4 Argon is not available on the Free tier or on the Google AI Pro plan."이라는 문장이 있는데, 이것은 API와 AI Studio 경로의 이야기입니다. AI Pro 구독자가 제미나이 앱에서 아르곤을 쓰지 못한다는 뜻이 아닙니다(Google AI 요금제와 Gemini API).

자주 나온 불만은 한도입니다

출시 직후 자주 나온 불만은 AI Pro 한도가 빨리 바닥난다는 것이었습니다. Reddit에는 메시지 10개 남짓에 단기(시간 단위) 한도를 다 썼다는 글이 336개의 추천을 받았고(2026-10-16 확인, Reddit r/GoogleGeminiAI), 앞의 네이버 후기도 10~15번 보내면 5시간 한도가 다 찬다고 적었습니다. 국내에서는 Antigravity CLI에서 가벼운 질문 한 번에 아르곤 주간 한도가 1.37% 줄었다는 실측 후기도 나왔습니다(티스토리 후기, 주간 한도 실측). 이 후기는 스킬과 MCP 도구 설명이 도구를 부를 때마다 다시 전송되는 점, 곧 입력 쪽 반복을 원인으로 꼽았습니다. 여기에 아르곤이 출력 토큰을 적게 쓰는 모델이 아니라는 점까지 겹치면 한도가 더 빨리 줄 수 있습니다(필자 해석).

어떤 작업에 아르곤을 맡길까요?

지금까지의 근거로 보면 아르곤은 긴 문서와 지식 업무, 한국어 글쓰기에 먼저 써 볼 만하고, 터미널과 코딩 에이전트 작업에서는 Opus 5.5를 바로 대체하기 어렵습니다. 아래는 공식 표, 독립 평가, 실측 후기를 함께 놓고 필자가 정리한 기준입니다.

• 긴 문서 분석, 법률·금융 같은 지식 업무: 공식 표의 지식 업무 4개 항목과 Vals Index에서 모두 1위였고, 입출력 합산 100만 토큰 한도도 넉넉합니다. 할인 기간에는 Opus 5.5의 절반 값입니다.
• 한국어 보고서, 기획서, 글 초안: 국내외 후기 대부분이 글쓰기를 강점으로 꼽았습니다. 다만 사실 확인은 따로 해야 합니다.
• 터미널과 코딩 에이전트 작업: 공식 표에서 Terminal-bench 4.0과 FrontierSWE v2를 졌고(DeepSWE v1.1은 아르곤 1위), 실측 후기도 Opus 5.5 쪽 손을 든 경우가 많았습니다. Opus 5.5를 쓰고 있다면 바로 바꿀 이유는 약합니다. Opus 5.5를 쓰는 방법은 Claude Opus 5.5 잘 쓰는 법 10가지에 따로 정리했습니다.
• 빠른 프로토타입: 카일스쿨과 단테의 실측처럼 첫 결과는 빨리 나옵니다. 다만 다시 고치는 횟수까지 합한 시간과 비용으로 비교해야 합니다.
• 비용이 가장 중요할 때: 할인 기간에는 GPT-6.1 Sol과 같은 단가지만, 12월부터는 두 배가 됩니다. Vals Index 1회 평가 비용도 Sol(3.24달러)이 아르곤(15.68달러)보다 훨씬 쌌습니다.

11월 30일 전에 내 작업으로 재 보기

가장 확실한 방법은 할인 기간에 자기 작업을 직접 돌려 작업당 비용을 재 보는 것입니다. 공식 빠른 시작은 Interactions API를 쓰고, 사고 수준은 generation_config의 thinking_level로 정합니다(Gemini 4 Argon의 새로운 기능).

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="이 함수의 버그를 찾고 수정한 코드를 보여 줘: ...",
    generation_config={"thinking_level": "high"},
)

print(interaction.output_text)
print("Usage:", interaction.usage)

출력된 사용량에서 입력 토큰과 출력 토큰(사고 토큰 포함)을 읽어 할인가(2달러, 10달러)와 정가(4달러, 20달러)로 각각 계산해 보면, 12월 이후 실제로 얼마가 드는지 알 수 있습니다. 같은 과제를 지금 쓰는 모델에도 맡겨 결과물이 몇 번 만에 쓸 만해지는지까지 함께 적어 두면, 단가 비교보다 정확한 판단 근거가 됩니다. 문서는 기본값으로 MEDIUM을 권하면서 평가는 세 사고 수준 모두에서 돌려 보라고("Run your evaluations at all three levels") 안내하므로, 비용을 잴 때도 HIGH만이 아니라 MEDIUM과 LOW로 한 번씩 더 돌려 비교해 보세요. 또 max_output_tokens는 사고 토큰과 출력 토큰을 합한 한도이므로, 비용을 묶어 두고 싶다면 이 값부터 정해 두는 것이 좋습니다.

출처

1. Google Cloud Gemini 4 Argon 가이드: docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/guides/ge…
2. Gemini 4 Argon 모델 카드: storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-4-Argon-Model-…
3. Google 블로그, 9월 30일: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-…
4. Google 블로그, 10월 13일: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introdu…
5. Gemini 4 Argon 퍼블릭 공개! AI Ultra 1년 개같이 물린거 드디어 본전?: youtube.com/watch?v=2lv5xHjLx1c
6. Google Antigravity 블로그: antigravity.google/blog/gemini-4-argon-in-google-antigravity
7. Gemini API 모델 문서: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon
8. Gemini 4 Argon의 새로운 기능: ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model
9. Gemini API 가격: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
10. 구글코리아 블로그: blog.google/intl/ko-kr/products/introducing-gemini-4-argon-kr
11. Anthropic 가격: platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
12. OpenAI GPT-6.1 Sol: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
13. OpenAI GPT-6 Astra: developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra
14. Simon Willison, 10월 13일: simonwillison.net/2026/Oct/13/llm-gemini
15. Artificial Analysis, Argon vs Astra: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra
16. Artificial Analysis, Argon vs Opus 5.5: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-claude-opus-…
17. Artificial Analysis 리더보드: artificialanalysis.ai/leaderboards/models
18. paddo.dev, 10월 14일: paddo.dev/blog/gemini-4-argon
19. Gemini 4 Argon 평가 방법론: deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-argon
20. Vals Index: vals.ai/benchmarks/vals_index
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22. The Batch, 10월 9일: deeplearning.ai/the-batch/argon-a-low-hallucination-model-build-for-kno…
23. Google 개발자 블로그, ADK 사례: developers.googleblog.com/optimizing-a-200000-line-python-codebase-over…
24. Google 개발자 블로그, 로보틱스: developers.googleblog.com/gemini-4-argon-for-robotics
25. Design Arena X 게시물: x.com/DesignArena/status/2110456419581616373
26. 카일스쿨 영상: youtu.be/9hY7vgIqICs
27. 단테 영상: youtu.be/rvIhfp5REOk
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29. Theo 영상: youtube.com/watch?v=NE006pkiAnk
30. Hacker News: news.ycombinator.com/item?id=50073879
31. 네이버 블로그 후기: blog.naver.com/shc4524/224442013544
32. Hacker News 댓글: news.ycombinator.com/item?id=50081346
33. 구글코리아 블로그, 제미나이 앱: blog.google/intl/ko-kr/products/gemini-4-argon-availability-kr
34. 제미나이 요금제, 한국: gemini.google/kr/subscriptions/?hl=ko
35. Google One 요금제: one.google.com/about/plans?hl=ko
36. Google AI 구독 개편: blog.google/products-and-platforms/products/google-one/google-ai-subscr…
37. Antigravity X 게시물: x.com/antigravity/status/2110866531932316011
38. 티스토리 후기, Antigravity Pro 배포: seop0822.tistory.com/77
39. Google AI 요금제와 Gemini API: ai.google.dev/gemini-api/docs/google-ai-plans
40. Reddit r/GoogleGeminiAI: reddit.com/r/GoogleGeminiAI/comments/1x5nuyn
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