Google ha ufficialmente lanciato Gemini 4 Argon, il suo più recente modello AI di frontiera, rendendolo disponibile a sviluppatori e aziende di tutto il mondo il 13 ottobre a prezzi inferiori rispetto alle offerte concorrenti di OpenAI e Anthropic, mentre l'azienda punta ad acquisire più clienti aziendali e sviluppatori.

Prezzi pensati per understare la concorrenza

Secondo il blog post di lancio di Google, i prezzi introduttivi sono fissati a 2 dollari per milione di token di input e 10 dollari per milione di token di output, con input in cache — contesti ripetuti come i prompt di sistema — che costano il 95% in meno, ovvero 0,10 dollari per milione di token. Le tariffe restano in vigore fino al 30 novembre, dopodiché raddoppiano, secondo il post del blog.

Questo punto d'ingresso si colloca al di sotto di entrambi i principali concorrenti: il Claude Opus 5.5 di Anthropic costa 4 e 20 dollari per milione di token di input e output rispettivamente, mentre il GPT-6 Astra di OpenAI costa 10 e 50 dollari. Misurato su base per attività, Mashable stima Argon a circa 1,99 dollari rispetto all'Artificial Analysis Intelligence Index, quasi il 60% del costo di GPT-6 Astra. Poiché le API di frontiera fatturano per milione di token — i frammenti di testo che i modelli leggono e generano — questi scostamenti di prezzo di listino si riflettono direttamente sulle applicazioni ad alto volume.

Sviluppatori e aziende valuteranno Argon tramite la Gemini API in AI Studio, l'ambiente di sviluppo di Google per costruire con i modelli Gemini, e la piattaforma Gemini. Gli abbonati Google AI Pro e Ultra possono utilizzarlo direttamente nell'app Gemini e in AI Mode in Search, mentre lo strumento di coding Antigravity resta limitato agli account Ultra, secondo il post su X di Google:

Gemini 4 Argon is available now for Google AI Ultra and Pro subscribers in @GeminiApp and AI Mode in Search, Ultra subscribers in @Antigravity, and to developers and enterprises via the Gemini API in @GoogleAIStudio and the Gemini platform. Argon will launch at an introductory price of $2 per million input tokens and $10 per million output tokens, with cached input tokens priced at 95% off input token price.

— Google (@Google) October 13, 2026

Come si posiziona Gemini Argon nei benchmark

Google afferma che Argon guida il Vals Index, una valutazione che misura le prestazioni su compiti di finanza, coding, ambito legale e fiscale. La tab comparativa dell'azienda stessa, tuttavia, mostra Argon in testa in 14 risultati su 18, in pareggio con GPT-6 sulla cybersecurity e indietro in cinque.

Nell'Intelligence Index di Artificial Analysis, che testa i modelli su hardware standardizzato, Argon ottiene 53 punti nell'impostazione "High". Un risultato che pareggia con GPT-6 Astra e supera di un punto GPT-6.1 Sol e il nuovo Muse Wonder Max di Meta. Restano indietro di circa cinque punti Claude Opus 5.5 e Claude Sonnet 5.5, segnano però un balzo di 23 punti rispetto a Gemini 3.1 Pro Preview, il precedente modello di punta di Google. Per i valutatori si pone quindi una scelta diretta: un deficit di circa cinque punti rispetto ai modelli di Anthropic nell'indice, contro una tariffa di output pari alla metà dei 20 dollari per milione di token di Opus 5.5.

Primi clienti e un'eccezione per la cybersecurity

Google ha indicato la società di consulenza Deloitte, il fornitore di ricerca legale LexisNexis, l'azienda di tecnologia sanitaria Ambience Healthcare e la società di drug discovery Isomorphic Labs tra le prime aziende a testare Argon. Il gruppo copre consulenza, ricerca legale, sanità e drug discovery — le categorie scelte da Google per mettere in risalto al lancio. Il colosso tecnologico sta inoltre ampliando il proprio Fairwind Program per includere centinaia di partner aggiuntivi, offrendo ai difensori di cybersecurity verificati l'accesso a una versione del modello con le sue tutele informatiche rimosse.

Google dichiara che i propri team di ingegneri che utilizzano Argon in Antigravity hanno aumentato gli invii di codice agentico di oltre il 35% e ridotto i rollback del codice di quasi un terzo. L'azienda ha inoltre attribuito al modello il merito di aver aiutato gli ingegneri di Chrome a completare una revisione architetturale che ha interessato centinaia di file nella codebase di Chromium di 40 milioni di righe.

Il lancio arriva dopo un periodo difficile per DeepMind

Google ha dichiarato a settembre che non avrebbe più distribuito Gemini 3.5 Pro, un modello che l'amministratore delegato Sundar Pichai aveva in precedenza previsto per giugno. L'azienda ha successivamente riorganizzato Google DeepMind, la sua divisione di ricerca sull'AI, dopo che il cofondatore Demis Hassabis si è fatto da parte e diversi responsabili di Gemini hanno lasciato l'azienda. Argon è emerso per la prima volta il 30 settembre in un post di Koray Kavukcuoglu, SVP di DeepMind, che ha spiegato che l'accesso era inizialmente limitato ai difensori informatici verificati del Fairwind Program.

Google afferma che Argon rifiuta le richieste relative ad attacchi informatici o minacce chimiche, biologiche, radiologiche e nucleari. Nel test di prompt injection di Gray Swan, ha registrato un tasso di successo degli attacchi dello 0,7%, rispetto all'1,0% di Opus 5.5 e all'8,5% di GPT-6 Astra, con punteggi più bassi che indicano una resistenza maggiore.

Ora l'attenzione si sposta sul 30 novembre, quando i prezzi introduttivi dell'API di Argon scadranno e il suo vantaggio in termini di costi rispetto ai rivali inizierà a ridursi.