Gemini 4 Argon은 구글의 플래그십 추론 모델로, 2026년 10월 13일 정식 출시되었습니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 오디오 동영상 $2/M
- 출력
- 텍스트 $10/M
- 오디오 입력
- $2/M
- 캐시 읽기
- $0.1/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 60% 저렴
- 지식 컷오프
- 2026-03
가격 수준 비교
같은 종류의 모델 68개 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
사양 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급자 사양) | 1,048,576 |
|---|---|
| 최대 출력(공급자 사양) | 65,536 |
| 지식 컷오프 | 2026-03 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 접두사 | 4,096 |
사고
| 파라미터 | reasoning_effort |
|---|---|
| 값 | minimal · low · medium · high 허용 값은 공급자가 정함 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 오디오 + 동영상 → 텍스트 |
|---|
Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving and autonomous multi-step agents. Thinking has three levels (low, medium, high), with no off setting and no numeric thinking budget. The output price includes thinking tokens. The published rate is introductory: input and output both double on 1 December 2026, and cached input doubles with them.
출처: Google 공식 문서 ↗
30초 만에 Gemini 4 Argon 사용하기
OpenAI 호환입니다. base_url만 바꾸고 SDK는 그대로 쓰세요. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-4-argon",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-4-argon",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-4-argon",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-4-argon",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-4-argon")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Gemini 4 Argon 소개
- 공식 모델 페이지는 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 심층적인 수학·과학 문제 해결, 자율 다단계 에이전트를 위해 만들어졌다고 설명합니다.
- 텍스트·이미지·오디오·비디오·PDF를 입력으로 받아 텍스트를 반환합니다.
- 컨텍스트 윈도우는 입력과 출력이 함께 쓰는 1,048,576 토큰의 단일 한도이며, 입력과 출력에 따로 한도가 있는 방식이 아닙니다.
- 한 번의 동기 요청은 최대 65,536 출력 토큰(스트리밍이 아니면 32,768 토큰)을 반환합니다.
- 사고 제어는 이전 Gemini 모델과 다릅니다.
- 모델 페이지에는 low, medium, high 세 단계만 있고 끄는 설정이나 숫자로 된 사고 예산은 없습니다.
- 따라서 Synthorai를 통해 추론을 최소로 요청하면 low 단계로 실행됩니다.
- 구글 문서는 temperature, top_p, top_k에 지정한 사용자 값이 무시된다고도 밝히고 있습니다.
- 가격에서 미리 계획해 두어야 할 대목은 현재 공개된 요금이 확정가가 아니라 도입가라는 점입니다.
- 100만 입력 토큰당 $2, 100만 출력 토큰당 $10 요금은 2026년 11월 30일까지 유지되며, 2026년 12월 1일부터는 두 배인 $4 및 $20 요금이 적용됩니다.
- 캐시된 입력 요금도 같은 날 100만 토큰당 $0.10 수준에서 $0.20 수준으로 오릅니다.
- 지금 가격을 기준으로 산정한 계획은 12월이 된 뒤가 아니라 그전에 다시 확인하는 편이 좋습니다.
- 출력 요금에는 사고(thinking) 토큰이 포함되므로 추론이 많은 답변은 보이는 텍스트만이 아니라 전체 추적에 대해 과금됩니다.
- 최대 출력 토큰은 이 점을 감안해 잡으십시오.
- 구글이 공개한 Standard 표에는 텍스트·이미지·비디오·오디오를 아우르는 입력 요금이 하나뿐이며 컨텍스트 길이 구간이 없습니다.
- 따라서 긴 프롬프트와 미디어 입력도 텍스트와 같은 요금으로 과금됩니다.
- 캐싱은 암시적 캐싱만 지원하며, 직접 만들거나 관리해야 하는 명시적 캐시는 없습니다.
- Synthorai는 OpenAI 호환 chat completions 엔드포인트로 이 모델을 제공하므로 구글 전용 클라이언트 없이 기존 통합에 그대로 붙습니다.
자주 묻는 질문
Gemini 4 Argon API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네. 신규 계정에는 체험 호출 10회와 최대 $1의 무료 크레딧을 드리며, 카드 등록은 필요 없습니다. 입력 100만 토큰당 $2 기준으로 계산하면, 이 크레딧만으로 Gemini 4 Argon에 약 8K 토큰짜리 요청을 62회쯤 보낼 수 있습니다.
Gemini 4 Argon은 어떤 작업에 가장 강한가요?
엔지니어링과 에이전트를 위한 플래그십 추론 모델, 입력과 출력이 함께 쓰는 1M 토큰 한도, 도입가는 2026년 12월 1일에 두 배. 자세한 내용은 공급자의 공식 릴리스 노트를 바탕으로 정리한 소개 섹션에서 확인하세요.
Gemini 4 Argon 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Gemini 4 Argon 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 100만 토큰당 $10입니다. 공급자 정가 그대로이며 플랫폼 마진은 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.1입니다.
Gemini 4 Argon의 컨텍스트 길이는 얼마인가요?
Gemini 4 Argon의 컨텍스트 윈도우는 1M 토큰입니다. 한 번의 응답으로 최대 65,536 토큰까지 출력할 수 있습니다.
Gemini 4 Argon은 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 절감을 확실히 보장받고 싶다면 명시적 모드를 쓸 수 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 100만 토큰당 $0.1입니다(캐시되지 않으면 $2). 캐시되려면 프롬프트에 4,096토큰 이상의 변하지 않는 접두사가 있어야 합니다. 프롬프트 캐싱 가이드 →
Gemini 4 Argon은 어떻게 이용하나요?
쓰던 OpenAI SDK에서 base_url="https://synthorai.io/v1", model="gemini-4-argon"만 지정하면 됩니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 쓸 수 있습니다.
Gemini 4 Argon의 지식 컷오프는 언제인가요?
공급자 공식 문서에 따르면 Gemini 4 Argon의 지식 컷오프는 2026-03입니다(2026-10-14 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 공급자 공식 문서(위 링크)에서 그대로 옮겨 적었으며, 확인한 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교해 보여 주지만, 공급자마다 정의가 다른 사양 값은 차이만 밝히고 차트로 비교하지 않습니다. 저희가 직접 측정한 수치는 없고, 점수도 매기지 않습니다.