Google расширила доступ к ИИ-модели Gemini 4 Argon для разработчиков

Google расширила доступ к Gemini 4 Argon — новой модели, предназначенной для сложных многоэтапных задач. Теперь разработчики и корпоративные пользователи могут работать с ней через Gemini API, Google AI Studio, Android Studio и среду разработки Google Antigravity.

Модель представили в начале октября, однако первоначально воспользоваться ей могли только ограниченный круг пользователей. С 13 октября доступ стал шире. Google позиционирует Argon как инструмент для задач, которые требуют не одного ответа, а последовательного анализа, внесения изменений и проверки результата.

Для чего предназначена Gemini 4 Argon

Среди заявленных сценариев — разбор крупных программных проектов, отслеживание зависимостей между компонентами, миграция приложений, разработка программного обеспечения, поиск уязвимостей и научные исследования. Модель должна помогать анализировать существующий код, изменять его и проверять, не появились ли после этого новые проблемы.

Отдельное внимание Google уделяет ИИ-агентам. Argon может использоваться в системах, где модель самостоятельно планирует последовательность действий, обращается к инструментам и постепенно продвигается к поставленной цели. Такой подход рассчитан на работу с проектами, в которых недостаточно простого диалога или генерации отдельного фрагмента кода.

Контекст и поддерживаемые инструменты

Контекстное окно Gemini 4 Argon составляет 1 048 576 токенов. Это позволяет передавать модели большие объёмы исходного кода, документации и сопутствующих материалов. При этом сам по себе большой контекст не гарантирует одинаково качественного учёта всех деталей проекта.

По умолчанию максимальный объём ответа ограничен 65 536 токенами. Для более продолжительных задач предусмотрен специальный режим, в котором лимит можно увеличить до миллиона токенов. Модель принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-файлы, но генерирует только текст.

В Argon также предусмотрены вызов функций, выполнение кода, поиск по файлам и структурированный вывод. Эти возможности позволяют подключать модель к приложениям, инструментам разработки и внешним системам, а также использовать её в качестве основы для ИИ-агентов.

Способы доступа

Через Gemini API разработчики могут встроить модель в собственные приложения. В Google AI Studio её можно тестировать и экспериментировать с запросами. Доступ к API предоставляется на платной основе.

В Google Antigravity Argon предназначена для разработки, требующей нескольких последовательных этапов: от анализа проекта и поиска связей между компонентами до изменения кода и проверки результата. Этот вариант доступен подписчикам Google AI Ultra.

В Android Studio модель также можно использовать через платный Gemini API. Подписчики Google AI Ultra получают дополнительную возможность работать с Argon через интеграцию Antigravity в Android Studio Canary.

Стоимость и ограничения

Бесплатного доступа к Gemini 4 Argon через API пока нет. До 30 ноября 2026 года действуют вводные тарифы: $10 за миллион выходных токенов, включая токены, потраченные на рассуждения. С 1 декабря стоимость вырастет вдвое — до $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных.

Расходы особенно важно учитывать при создании агентных систем. Если модель последовательно анализирует код, вызывает инструменты и проверяет промежуточные результаты, токенов может потребоваться значительно больше, чем в обычном диалоге.

Argon поддерживает автоматическое кеширование контекста, которое помогает снизить стоимость повторной обработки одних и тех же данных. При этом явное управление кешем, доступное в некоторых других моделях Gemini, в новой модели не поддерживается.

Google предлагает Argon прежде всего для задач, где разработчику приходится тратить много времени на изучение чужого кода, поиск зависимостей и проверку изменений. Однако качество работы на реальных проектах будет зависеть не только от самой модели, но и от настроек агента, подключённых инструментов и внешних систем. Сгенерированный и изменённый код по-прежнему необходимо проверять вручную и с помощью автоматических тестов.