Gemini 4 Argon 전체 공개, 출력 100만 토큰은 6만 5천씩 이어 붙인 값

AI 요약

• 입력 2달러인 Gemini 4 Argon이 전체 공개됐고, 이 값은 11월 30일까지입니다.
• 출력 100만 토큰은 6만 5,536씩 끊어 이어 붙인 합계입니다.
• 이어 붙일 때마다 앞 출력이 입력으로 다시 과금됩니다.

구글이 2026년 10월 13일 Gemini 4 Argon을 모두에게 열었습니다. 유료 API 키가 있으면 오늘부터 gemini-4-argon을 호출할 수 있고 Google AI Pro나 Ultra를 구독하면 Gemini 앱과 검색 AI 모드에서 고를 수 있습니다. 2주 전과는 조건이 다릅니다. 9월 30일 공개 당시에는 Fairwind Program에 속한 사이버 방어 조직과 구글 내부 팀만 쓸 수 있었고 API 모델 ID조차 공개되지 않았습니다.

같은 날 Fairwind 파트너도 수백 곳 늘었습니다. 구글은 승인된 방어 조직에는 사이버 가드레일을 뺀 버전을 계속 줍니다. 개발자 문서의 thinking_level 설명에는 gemini-4-argon-cyber-permissive라는 별도 모델 ID가 등장합니다. 이 모델의 접근 조건은 따로 문서화돼 있지 않습니다.

9월 30일 발표문에 없던 숫자: 컨텍스트 한도 100만

가장 크게 채워진 빈칸은 입력 컨텍스트 창 크기입니다. 9월 30일 발표문은 출력 한도가 6만 4천 토큰에서 100만 토큰으로 올랐다는 것만 적었고 입력을 얼마나 받는지는 한 줄도 쓰지 않았습니다. 10월 13일 모델 페이지에서 이 숫자가 처음 나왔습니다. 1,048,576토큰이고, 입력과 출력이 이 한도를 나눠 씁니다.

나눠 쓴다는 말은 말 그대로입니다. 코드베이스 80만 토큰을 넣었다면 남는 출력 여유는 24만 토큰이고 100만 토큰을 받아내려면 입력을 거의 비워야 합니다. 비교하면 Claude Opus 5.5는 입력 창과 출력 한도가 따로 계산되고 출력 상한이 12만 8천 토큰입니다.

추론 강도는 thinking_level로 LOW, MEDIUM, HIGH 중에 고릅니다. 기본값은 MEDIUM이고 앞서 나온 gemini-4-argon-cyber-permissive만 HIGH가 기본입니다. Claude Sonnet 5.5가 effort 값에 따라 과제당 비용이 뒤집혔던 것과 비슷한 선택지인데, Argon은 MINIMAL 단계가 없고 토큰 예산을 직접 지정하는 thinking_budget도 받지 않습니다. 둘 다 HTTP 400으로 거절됩니다.

그 밖에 문서가 밝힌 지원 범위는 이렇습니다. 텍스트는 넣고 받을 수 있고 이미지·오디오·영상은 입력만 됩니다. Google 검색과 지도 그라운딩, 코드 실행, 함수 호출을 쓸 수 있고 화면을 직접 조작하는 computer use는 프리뷰입니다. 반대로 실시간 음성 대화용 Live API, 명시적 컨텍스트 캐싱, 튜닝, RAG Engine은 지원하지 않습니다. 캐싱은 같은 앞부분이 반복될 때 알아서 걸리는 암묵 캐싱만 되고 최소 6,144토큰부터 적용됩니다.

출력 100만 토큰은 한 번에 나오지 않습니다

출력 한도를 두고 발표문과 문서가 가장 크게 어긋납니다. Argon은 한 번 물어봤을 때 100만 토큰을 쭉 써 내려가지 않습니다. 6만 5,536토큰쯤 쓰고 멈춘 뒤, 멈춘 자리에서 이어 쓰기를 반복해 합계 100만 토큰을 채웁니다. 구글은 이 방식을 Long Decode라고 부릅니다.

호출 방식	한 번에 나오는 출력 상한
스트리밍, 또는 백그라운드 없이 호출	65,536토큰
비스트리밍 직접 HTTP 호출	32,768토큰
백그라운드 실행 + max_output_tokens 상향	1,048,576에서 입력 토큰을 뺀 값까지

동작은 이렇습니다. 응답이 구간 상한에 닿으면 API가 finish_reason=CONTINUATION과 함께 암호화된 continuation_token을 돌려줍니다. 이 토큰에는 원래 프롬프트의 해시와 거기까지의 생성 상태가 들어 있습니다. 직접 반복문을 짠다면 원래 contents와 system_instruction, tools를 그대로 다시 보내면서 최신 토큰만 붙이고 받은 부분 출력은 contents에 덧붙이지 않아야 합니다. continuation_token이 더 안 오고 finish_reason=STOP이 나오면 끝입니다.

google-genai 2.30.1 이상을 쓰면 이 반복을 SDK가 알아서 돌립니다. 끄려면 GenerateContentConfig(automatic_continuation=False)를 지정합니다.

문제는 청구서입니다. 구간을 이어 붙일 때마다 앞 구간에서 뽑은 출력이 다음 요청의 입력으로 다시 들어갑니다. 구글 문서도 이 점을 명시해 두었습니다. 구간이 늘수록 prompt_token_count가 계속 불어나고 total_input_tokens는 같은 내용을 여러 번 센 값이 됩니다. 컨텍스트를 압축할지 판단할 때 이 숫자 대신 initial_prompt_token_count를 보라고 문서가 따로 적어 둔 이유입니다.

재전송분 전부에 정가가 붙지는 않습니다. 구간 호출이 끊기지 않고 이어지면 암묵 캐시 유효 시간인 15분에서 20분 안에 들어옵니다. 이때 재전송분에는 95% 할인이 걸려 프로모션 가격 기준으로 100만 토큰당 2달러가 아니라 0.10달러가 됩니다. 다만 중간에 작업을 취소하거나 실패해도 그때까지 진행된 분량은 청구됩니다. 백그라운드 실행은 최대 24시간까지 돌 수 있고 store: true가 필요합니다.

지금 쓰는 코드가 그대로 동작하지 않을 수 있는 조건도 문서가 세 가지 적어 두었습니다.

• Long Decode는 v1beta1 API에서만 동작하고 v1에서는 안 됩니다.
• Interactions API에서는 지원하지 않습니다.
• 구버전 SDK와 OpenAI 호환 레이어로는 이어받기 자체가 안 됩니다. 긴 응답이 중간에서 잘립니다.

마지막 항목이 실무에서 가장 자주 걸립니다. OpenAI 호환 엔드포인트로 여러 모델을 갈아 끼우도록 만들어 둔 게이트웨이를 쓰고 있다면, Argon의 간판 기능인 긴 출력은 그 경로로 받을 수 없습니다.

독립 측정은 1위와 중위로 갈립니다

구글 자체 비교표 19행은 10월 1일 글에서 이미 다뤘습니다. 그 뒤 두 곳의 외부 측정이 붙었는데 결론이 서로 다릅니다.

Vals AI의 종합 지수에서는 Argon이 68.90%로 1위입니다. Claude Sonnet 5.5가 67.04%, Claude Opus 5.5가 66.97%, Claude Fable 5.1이 65.83%입니다. 금융 에이전트 과제(Finance Agent v2) 65.40%와 국제정보올림피아드 문제(IOI) 100%도 1위입니다. 테스트 한 번당 비용은 Argon이 15.68달러로 Sonnet 5.5의 21.34달러, Opus 5.5의 32.14달러보다 쌉니다.

같은 Vals 측정 안에서도 셸을 돌려 결과를 확인하는 과제는 여전히 뒤집니다. Terminal-Bench 4.0은 57.58%로 48개 모델 중 6위이고, 화면을 직접 조작하는 CUA-bench는 4.83%로 8개 중 7위입니다. 10월 1일 글이 구글 자체 수치로 짚었던 약점이 외부 측정에서도 같은 모양으로 나왔습니다.

반면 Artificial Analysis의 종합 지수에서는 Argon이 53점으로 GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1과 동률이고 Claude Opus 5.5(58점), Claude Sonnet 5.5(56점)보다 낮습니다. VentureBeat가 전한 수치입니다.

구글 내부 수치는 별도로 공개됐습니다. Antigravity에서 Argon을 쓴 사내 팀의 에이전트 코드 제출이 35% 이상 늘고 제출 후 되돌리는 경우가 약 3분의 1 줄었습니다. VentureBeat는 구글 직원 10만 명 이상이 사내 Antigravity 버전으로 매월 Argon을 쓴다고 전했습니다. 같은 기사에서 Red Dragon AI의 Sam Witteveen은 "정말 좋은 모델입니다. 그런데 세상에서 가장 좋은 모델이냐고 하면 그렇지는 않다고 봅니다"라고 말했고 Antigravity 자체는 아직 Claude Code나 Codex 근처에도 못 갔다고 덧붙였습니다.

지금 쓸 수 있나: 11월 30일이 기한입니다

접근 조건은 어느 경로로 쓰느냐에 따라 갈립니다.

항목	내용
대상	유료 Gemini API 개발자(AI Studio·Android Studio), Google AI Ultra 구독자(Antigravity·AI Studio), Google AI Pro·Ultra 구독자(Gemini 앱·검색 AI 모드), 기업 고객
무료 여부	무료 티어에서 사용 불가. Google AI Pro 요금제의 API에서도 불가
한국 사용	Gemini API와 Google AI Studio 사용 가능 국가 목록에 한국 포함. 다만 리전 고정은 불가(아래 참조)
필요 조건	결제 정보가 등록된 유료 API 키. Long Decode를 쓰려면 v1beta1 API와 google-genai 2.30.1 이상, 백그라운드 실행 시 store: true
추가 혜택	과학자 1만 명에게 Antigravity 최상위 한도 6개월 무료. 심사와 용량 기준으로 순차 승인

가격은 네 가지 경로가 전부 12월 1일에 두 배가 됩니다. 100만 토큰 기준 달러입니다.

경로	입력(11월 30일까지)	출력(11월 30일까지)	12월 1일부터
Standard	2.00	10.00	4.00 / 20.00
Batch	1.00	5.00	2.00 / 10.00
Flex	1.00	5.00	2.00 / 10.00
Priority	3.60	18.00	7.20 / 36.00

캐시된 입력은 0.10달러에서 0.20달러가 됩니다. Google 검색 그라운딩은 월 5,000건까지 무료입니다. 이 한도는 Gemini 3 이상 모델이 함께 나눠 씁니다. 넘으면 1,000건당 14달러입니다.

한국 독자에게는 조건이 하나 더 붙습니다. Gemini API 자체는 한국에서 쓸 수 있지만 모델을 돌릴 리전은 고를 수 없습니다. 기업용 Gemini Enterprise Agent Platform 문서 기준으로 Argon의 모델 가용 리전은 global, us, eu이고 기계학습 처리 리전은 us와 eu뿐입니다. asia-northeast3(서울)도 asia-southeast1(싱가포르)도 목록에 없습니다. 데이터 처리 위치를 국내나 아시아로 묶어 두어야 하는 금융·의료·공공 쪽이라면, 서울 리전 안에서 모델을 돌릴 수 있는 Bedrock 쪽 조건과 비교할 때 Argon은 지금 선택지가 아닙니다.

같은 Gemini API 변경 이력에는 모델 정리 소식도 함께 올라왔습니다. 10월 8일부터 gemini-3.7-flash와 gemini-3.5-flash가 폐기돼 요청이 각각 gemini-3.8-flash와 gemini-3.6-flash로 자동 전환됩니다. Deep Research 에이전트 deep-research-pro-preview-12-2025는 10월 23일에 종료됩니다.

Argon을 후보로 두고 있다면 11월 30일 전에 한 번은 재 보는 편이 낫습니다. google-genai를 2.30.1 이상으로 올리고 max_output_tokens를 6만 5,536 위로 올린 긴 출력 과제를 하나만 돌려 보면 됩니다. 확인할 숫자는 응답 품질이 아니라 구간이 몇 번 이어졌는지와 prompt_token_count가 얼마나 불어났는지입니다. 그 합계에 12월 1일 단가인 입력 4달러, 출력 20달러를 적용해 보면 프로모션이 끝난 뒤의 실제 월 청구액이 나옵니다. OpenAI 호환 레이어를 거쳐 모델을 바꿔 가며 쓰는 구조라면, 그 경로로는 긴 출력이 잘린다는 것부터 확인하고 시작해야 합니다.