Gemini 4 Argon: precios, límites y qué cambia el 1 de diciembre

1. Qué publicó Google#

Google presentó Gemini 4 Argon el 13 de octubre de 2026 y lo está desplegando de forma global para desarrolladores y empresas a través de la API de Gemini (AI Studio) y su plataforma empresarial. La tabla reúne los datos de la presentación y de la ficha del modelo en la documentación de la API.

Google también afirma que el modelo lidera el Vals Index, que mide tareas de finanzas, programación, legal e impuestos. Es una cifra de la propia empresa: contrástala con tus tareas antes de decidir.

Documentación: Google: presentación de Gemini 4 Argon ↗ · Google AI: ficha de gemini-4-argon ↗

2. El precio cambia el 1 de diciembre#

Según la presentación de Google, la tarifa es introductoria: $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de salida hasta el 30 de noviembre de 2026. Después, para el modelo de acceso público, sube a $4 y $20, el doble. Los tokens de entrada en caché tienen un descuento de 95 %.

Para ver el efecto, el código calcula un mes con 150 millones de tokens de entrada y 30 millones de salida, un volumen de ejemplo. Los pesos usan la TRM del 17 de octubre de 2026.

from decimal import Decimal as D

TARIFAS = {                                    # USD por millón de tokens (entrada, salida)
    "hasta el 30 nov 2026": (D("2"), D("10")),
    "desde el 1 dic 2026": (D("4"), D("20")),
}
TRM = D("3174.67")                             # TRM del 17 oct 2026

ENTRADA_M, SALIDA_M = D(150), D(30)            # un mes: 150 M de tokens de entrada y 30 M de salida

for periodo, (t_in, t_out) in TARIFAS.items():
    usd = ENTRADA_M * t_in + SALIDA_M * t_out
    print(f"{periodo}: ${usd:,.2f} al mes | COP {usd * TRM:,.0f}")

La salida pesa más que la entrada en este ejemplo: 30 millones de tokens de salida cuestan tanto como 150 millones de entrada. Como la salida de un modelo con razonamiento incluye los tokens de pensamiento (así lo recoge el catálogo de Codifly a partir de la página de precios; la ficha del modelo no detalla cómo se cobra), conviene medir cuántos genera tu caso real.

Documentación: Google AI: precios de la API de Gemini ↗

3. Una ventana, no dos#

La ficha del modelo describe el límite de 1.048.576 tokens como unificado: la entrada y la salida comparten el mismo presupuesto. La salida máxima por defecto es de 65.536 tokens en llamadas síncronas y puede llegar a 1.048.576 con decodificación larga. Si mandas un documento de un millón de tokens, solo te quedan 48.576 para la respuesta.

VENTANA = 1_048_576          # límite unificado de entrada y salida
SALIDA_POR_DEFECTO = 65_536  # salida máxima por defecto en llamadas síncronas

def cabe(tokens_entrada: int, tokens_salida: int = SALIDA_POR_DEFECTO) -> bool:
    """La entrada y la salida comparten la misma ventana."""
    return tokens_entrada + tokens_salida <= VENTANA

print(VENTANA - SALIDA_POR_DEFECTO)           # entrada máxima si reservas la salida por defecto
print(cabe(1_000_000), cabe(983_040), cabe(983_041))

4. Caché y modos de inferencia#

El descuento de 95 % aplica a los tokens de entrada en caché, pero la ficha del modelo indica que solo admite caché implícita y que la explícita no está disponible. Eso significa que no controlas qué se cachea: calcula tu ahorro con una fracción realista de aciertos, no con el máximo. El código muestra el costo de 150 millones de tokens de entrada a $2 con distintas fracciones servidas desde la caché.

from decimal import Decimal as D

def costo_entrada(m_tokens: D, precio: D, fraccion_en_cache: D, descuento: D = D("0.95")) -> D:
    """Costo de la entrada si una parte se sirve desde la caché con 95 % de descuento."""
    normal = m_tokens * (1 - fraccion_en_cache) * precio
    cacheado = m_tokens * fraccion_en_cache * precio * (1 - descuento)
    return normal + cacheado

for fraccion in (D("0"), D("0.5"), D("0.8")):
    print(fraccion, costo_entrada(D(150), D(2), fraccion))

La ficha también lista los modos Batch, Flex y Priority. La página no incluye sus precios, así que consulta la página de precios antes de usarlos.

5. Qué hacer antes del 30 de noviembre#

• Recalcula tu presupuesto con la tarifa de diciembre ($4 y $20) y no con la introductoria.
• Mide cuántos tokens de entrada, de salida y de razonamiento consume cada tipo de llamada.
• Compara con alternativas a la tarifa que regirá en tu proyecto, no a la promocional: usa el comparador de modelos de IA de Codifly.
• Reserva la salida al calcular qué cabe en la ventana unificada.
• Si tu ahorro depende de la caché, mide los aciertos reales antes de contar con ellos.

Para profundizarCuánto cuesta una API de IA en pesos, reales y soles (septiembre de 2026)

6. Mantén tus cifras al día#

Las cifras son las que Google publicó entre el 13 y el 14 de octubre de 2026. La tarifa y los modos de inferencia pueden cambiar; confirma en la página de precios de la API de Gemini antes de comprometer un presupuesto.

• Revisa la página de precios cada mes mientras dure la tarifa introductoria.
• Anota la fecha de lectura de cada tarifa.
• Vuelve a calcular en pesos con la TRM del día en que presupuestes.