Gemini 4 Argon: vorn im Test, halber Preis bis Ende November

TL;DR. Seit dem 13. Oktober ist Googles neues Spitzenmodell Gemini 4 Argon für alle zahlenden Entwickler und Unternehmen freigeschaltet. Im unabhängigen Vals Index, der Aufgaben aus Finanzen, Recht, Steuern und Programmierung prüft, liegt es knapp vorn und kostet je Testlauf halb so viel wie Claude Opus 5.5. Ein zweiter unabhängiger Vergleich sieht es dagegen nur auf Platz drei. Bis zum 30. November gilt ein Einführungspreis, danach kostet Argon so viel wie Opus 5.5. Ein guter Zeitpunkt zum Testen, aber kein Grund, sofort umzustellen.

Was Google vorgelegt hat

Am 30. September hat Google Argon zunächst nur einem kleinen Kreis von Sicherheitsfachleuten geöffnet. Seit dem 13. Oktober ist das Modell über die bezahlte Gemini-Schnittstelle, Gemini für Unternehmen und die Entwicklungsumgebung Antigravity zu haben, in der Gemini-App für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra. Laut Modellkarte verarbeitet es Text, Bilder, Audio und Video, fasst Eingabe und Ausgabe zusammen bis zu eine Million Token und kennt die Welt bis März 2026.

Die wichtigste Zahl stammt nicht von Google. Vals AI misst Modelle an Arbeitsaufgaben aus Finanzen, Recht, Steuern und Programmierung, gewichtet nach ihrem Anteil an der Wirtschaft. Im Vals Index vom 13. Oktober steht Argon auf Platz eins. Es ist dort nicht nur etwas genauer, sondern auch deutlich günstiger und schneller fertig.

Argon brauchte für den ganzen Durchlauf 46 Minuten, Sonnet 5.5 und Opus 5.5 jeweils rund 78 Minuten. In Googles eigener Tabelle fällt außerdem ein Feld auf, das für viele Unternehmen zählt: lange Dokumente. Bei Suchaufgaben über 256.000 bis eine Million Token erreicht Argon 84,2 %, Opus 5.5 66,8 %. Auch bei Finanz- und Rechtsaufgaben liegt es in Googles Messungen vorn.

Das Kleingedruckte

• Der Vorsprung ist knapp. Argon liegt 1,86 Punkte vor Sonnet 5.5. Vals selbst gibt für Argons Wert eine Unsicherheit von ±0,97 Punkten an.
• Ein anderer Test, eine andere Reihenfolge. Im Intelligence Index von Artificial Analysis, einem zweiten unabhängigen Vergleich mit anderen Aufgaben, kommt Argon auf 53 Punkte, Opus 5.5 auf 58 und Sonnet 5.5 auf 56.
• Im Terminal liegt Argon zurück. Beim agentischen Programmieren auf der Kommandozeile (Terminal-Bench 4.0) erreicht es laut Googles eigener Modellkarte 57,4 %, Opus 5.5 66,4 %.
• Vieles ist Eigenangabe. Die Zahlen aus Googles Alltag, etwa 35 % mehr von Agenten eingereichter Code und fast ein Drittel weniger Rücknahmen, hat niemand von außen nachgeprüft.

Der Preis: halb bis November, danach wie Opus

Laut Preisseite kostet Argon bis zum 30. November 2 $ je Million Eingabe-Token und 10 $ je Million Ausgabe-Token. Das ist der Preis von Claude Sonnet 5.5. Ab dem 1. Dezember verdoppelt sich beides auf 4 $ und 20 $, das Niveau von Opus 5.5. Zwischengespeicherte Eingaben kosten 95 % weniger, Stapelaufträge die Hälfte. Einen kostenlosen Zugang gibt es nicht.

Der Preis je Token sagt allein wenig. Entscheidend ist, was eine erledigte Aufgabe kostet. Bei gleichem Tokenpreis wie Opus 5.5 kostete ein kompletter Vals-Durchlauf mit Argon 15,68 $ statt 32,14 $, also rund die Hälfte. Ob das für Ihre Aufgaben genauso gilt, zeigt nur ein Test mit Ihren eigenen Fällen.

Was das für ein mittelständisches Unternehmen heißt

• Drei Anbieter auf Augenhöhe. Google, Anthropic und OpenAI liegen in den unabhängigen Vergleichen wenige Punkte auseinander, und die Reihenfolge wechselt alle paar Wochen. Wer sich fest an einen Anbieter bindet, verschenkt den Preisdruck.
• Die Stärken passen zu typischen Aufgaben. Lange Verträge, Handbücher und Ausschreibungen, Finanz- und Rechtsfragen: Dort liegt Argon in den Messungen vorn. Für Programmieragenten auf der Kommandozeile bleibt Opus 5.5 nach Googles eigener Tabelle stärker.
• Der Datenweg entscheidet. Über Google Cloud (Vertex AI) lässt sich Argon in der EU-Region betreiben, eine Verarbeitung nur in Deutschland ist für Argon dort noch nicht gelistet (Stand 13. Oktober). Inhalte aus der bezahlten Nutzung verwendet Google laut Preisseite nicht, um seine Produkte zu verbessern.

Was Sie jetzt tun sollten

1. Bis zum 30. November testen. Nehmen Sie 20 bis 50 echte Fälle aus Ihrem Alltag und lassen Sie Argon neben Ihrem heutigen Modell laufen. Zählen Sie Treffer, Zeit und Kosten. Zum Einführungspreis ist der Test günstig.
2. Mit dem Dezember-Preis rechnen. Stellen Sie jede Kalkulation auf 4 $ und 20 $ je Million Token auf, nicht auf den Einführungspreis.
3. Den Datenweg vorher klären. Vertrauliche oder personenbezogene Daten gehören über Vertex AI in die EU-Region, nicht über einen globalen Endpunkt.
4. Modelle austauschbar halten. Wenn Prompts, Prüffälle und Anbindung so gebaut sind, dass ein Modellwechsel eine Einstellung ist, nutzen Sie jeden Preissprung, ohne neu zu bauen.

Alle paar Wochen steht ein anderes Modell oben. Welches für Ihre Aufgaben das richtige ist, beantwortet keine Rangliste, sondern ein Test mit Ihren eigenen Fällen. Wenn Sie so einen Vergleich einmal sauber aufsetzen wollen, helfen wir beim Zusammenstellen der Prüffälle.