Presyo ng Gemini 4 Argon API: $2 / $10 hanggang Nob 30, pagkatapos $4 / $20

Ang Gemini 4 Argon ay nagkakahalaga ng $2.00 bawat 1M input token at $10.00 bawat 1M output token sa standard paid tier ng Google, ngunit hanggang Nobyembre 30, 2026 lamang. Mula Disyembre 1, ito ay $4.00 at $20.00.

Hindi lamang ang standard tier. Bawat rate ng token na nakalista ng Google para sa modelong ito ay dumodoble sa parehong petsa: input, output at cached input sa standard, batch, flex at priority tiers. At kasama sa output price ang thinking tokens, kaya ang reasoning na ginagawa ng modelo bago ito sumagot ay sinisingil sa output rate, nakikita mo man ito o hindi.

Lahat ng figure ng Google sa ibaba ay mula sa pricing page ng Gemini API ng Google, huling na-update noong Oktubre 19, 2026 (UTC) at sinuri noong Oktubre 20. Ang arithmetic ay sa amin.

Ano ang inilabas ng Google#

Ang gemini-4-argon ay naging generally available sa Gemini API noong Oktubre 13, 2026. Tinatawag ito ng Google na “pinakamakapangyarihang modelong ginawa para sa kumplikadong coding, agentic, math, at science tasks” (changelog). Iyon ay paglalarawan ng Google; hindi pa namin ito nasubukan.

Ito ay isang paid-tier model: sinasabi ng pricing page na hindi ito available sa free tier. Ayon sa launch post ng Google, makakagawa ang mga developer gamit ito sa paid Gemini API, Google AI Studio at Android Studio, at makukuha ito ng mga subscriber ng Google AI Ultra sa Google Antigravity.

Inililista ito ng models page bilang stable at inilalarawan ito bilang “Ang aming flagship reasoning model na may pinag-isang 1M context window at mahabang decodes hanggang 1M tokens”. Hindi nito inililista ang pormal na input at output limits, supported modalities, reasoning-depth controls, tools o knowledge cutoff, kaya hindi rin ito saklaw ng artikulong ito. Walang presyo, context size o benchmarks ang launch post.

Presyo ng Argon, tier by tier#

USD bawat 1M tokens, ayon sa pricing page ng Google noong Oktubre 20, 2026.

Mga presyo lamang iyon. Ang latency at availability terms para sa Flex at Priority ay hindi saklaw dito, kaya tingnan ang page ng Google bago ilipat ang isang job sa alinman sa mga tier.

Ang cached input ay nagkakahalaga ng 5% ng input rate sa bawat tier, isang 95% discount, bago at pagkatapos ng pagbabago. Sa standard tier:

• $0.10 / $2.00 = 0.05 hanggang Nobyembre 30
• $0.20 / $4.00 = 0.05 mula Disyembre 1

Tatlo pang detalye na mahalaga para sa math:

• Pareho ang presyo para sa anumang haba ng prompt.
• Tanging implicit caching ang sinusuportahan; sinasabi ng page ng Google na hindi supported ang explicit caching. Wala itong inililistang minimum cache size at walang storage price.
• “Hanggang Nobyembre 30, 2026” ang tanging sinasabi ng Google tungkol sa end date. Walang oras, walang time zone.

Ano ang ginagawa nito sa bill#

Kunin natin ang isang hypothetical workload: 1M input tokens at 0.2M output tokens, kung saan ang “output” ay nangangahulugang lahat ng sinisingil sa output rate, ang nakikitang sagot kasama ang anumang thinking. Sa standard tier:

• 1 × $2.00 + 0.2 × $10.00 = $4.00 hanggang Nobyembre 30
• 1 × $4.00 + 0.2 × $20.00 = $8.00 mula Disyembre 1, parehong tokens

Mas mahal ang output kaysa sa iminumungkahi ng bahagi nito sa tokens. Bawat token ay limang beses ang input rate ($10.00 laban sa $2.00), kaya ang 0.2M output tokens ay katumbas na ng buong 1M input:

• 0.2 × $10.00 = $2.00 para sa output
• 1 × $2.00 = $2.00 para sa input

Ang thinking ang wildcard. Hindi sinasabi ng mga page ng Google na sinuri namin kung gaano karaming thinking tokens ang ginagamit ng isang tipikal na request, at ang mga third-party estimate na kumakalat ay walang first-party source, kaya hindi kasama. Ang maaari mong kalkulahin ay ang presyo ng bawat karagdagang 100K thinking tokens:

• 0.1 × $10.00 = $1.00 hanggang Nobyembre 30
• 0.1 × $20.00 = $2.00 mula Disyembre 1

Ang cache hits ay kabaligtaran. Kung ang 0.8M ng 1M input tokens ay sinisingil sa cached rate:

• 0.2 × $2.00 + 0.8 × $0.10 + 0.2 × $10.00 = $2.48 hanggang Nobyembre 30
• 0.2 × $4.00 + 0.8 × $0.20 + 0.2 × $20.00 = $4.96 mula Disyembre 1

Ang split na iyon ay hypothetical, hindi isang pangako kung ano ang ica-cache. Ang parehong base workload, 1M input at 0.2M output, sa bawat tier:

Mahirap na hakbang sa isang flagship, ang iba sa ibang lugar#

Ang karaniwang solusyon para sa ganitong bill ay hindi nakadepende sa vendor: hatiin ang job ayon sa hakbang.

• Ang mahihirap na hakbang (pagpaplano, mga pagbabagong sumasaklaw sa maraming file, anumang bagay kung saan ang maling sagot ay nagkakahalaga ng isang oras) ay mapupunta sa isang flagship.
• Ang routine, high-volume na mga hakbang (extraction, classification, summaries, boilerplate, reformatting) ay mapupunta sa mas murang modelo.
• Bago ilipat ang isang hakbang, patakbuhin ang isang sample ng sarili mong data sa mas murang modelo at basahin ang ibinabalik. Hindi masasabi ng isang price table kung sapat na ito.

Iyon ay aming rule of thumb, hindi isang benchmark result.

Routine na hakbang sa CheapTokens#

Kung karamihan ng iyong tokens ay napupunta sa routine na mga hakbang, tatlong open-weight na modelo sa CheapTokens ang sulit i-price. Saklaw ng paghahambing sa ibaba ang presyo at limits; suriin ang kalidad sa isang sample ng sarili mong data:

• DeepSeek-V4-Flash para sa output-heavy na trabaho tulad ng mahabang code o mahabang dokumento: hanggang 32,768 output tokens bawat sagot, 380K context. Nasa ibaba ito ng reference price ng OpenRouter sa output.
• GLM-5.3-Flash para sa pagbasa at pag-summarize ng mahabang materyal: 390K context, hanggang 8,192 output tokens bawat sagot. Nasa ibaba ito ng reference price ng OpenRouter sa input at output.
• MiniMax-M2.7 para sa bulk volume kung saan pinakamahalaga ang presyo bawat token: 200K context, hanggang 8,192 output tokens bawat sagot. Nasa ibaba ito ng reference price ng OpenRouter sa input at output.

Ang mga paghahambing sa OpenRouter ay noong Oktubre 20, 2026. Output-heavy na trabaho muna: sabihin nating 0.2M input at 0.6M output tokens, isang run ng mahabang nabuong dokumento. Sa standard tier ng Argon:

• 0.2 × $2.00 + 0.6 × $10.00 = $6.40 hanggang Nobyembre 30
• 0.2 × $4.00 + 0.6 × $20.00 = $12.80 mula Disyembre 1

Ang parehong tokens sa MiniMax-M2.7 ay nagkakahalaga ng $0.10 sa kasalukuyang presyo ng CheapTokens. Iyon ay presyo bawat token, hindi presyo bawat nalutas na gawain: kung ang isang mas murang modelo ay nangangailangan ng pangalawang pagtatangka o mas mahabang prompt upang makakuha ng magagamit na resulta, nagbabago ang math.

Iba ang hitsura ng reading-heavy na trabaho. Narito ang 1M-input, 0.2M-output workload mula sa itaas, live na naka-price para sa bawat modelo, may OpenRouter column para sa reference:

Binabasa ng table ang kasalukuyang presyo tuwing naglo-load ang page, kaya tama ito kapag nagbago ang rates. Ang mga figure ng Argon sa itaas ay may petsang Oktubre 20, 2026 at hindi mag-uupdate sa sarili nito.

Suriin ang limits bago ilipat ang anuman. Inilalarawan ng Google ang Argon na may 1M context window at mahabang decodes hanggang 1M tokens; ang isang hakbang na ang prompt ay mas mahaba kaysa sa context ng isang modelo, o na ang isang sagot ay mas mahaba kaysa sa output cap nito, ay hindi maililipat dito. Ang limits ng bawat modelo ay nasa listahan sa itaas.

Sa aming panig, isang prepaid balance ang sumasaklaw sa lahat ng tatlong modelo. Ang API ay compatible sa OpenAI Chat Completions at Anthropic Messages, kaya ang isang client na gumagamit na ng isa sa mga ito ay nangangailangan ng bagong base URL (https://api.cheaptokens.dev/v1), isang CheapTokens API key at isang model name. Ang mga presyo ay fixed per model sa pagitan ng mga pagbabago, at walang peak hours. Ang Iyong unang API request sa CheapTokens ay naglalakad sa unang tawag.

Bago ang Disyembre 1#

1. Magpatakbo ng sample ng totoong mga request at ilagay ang output tokens mula sa iyong bill sa tabi ng haba ng nakikitang mga sagot. Ang pagkakaiba ay humigit-kumulang ang iyong thinking overhead.
2. I-price ang workload sa mga rate ng Disyembre, hindi sa introductory, kung tatakbo pa ito pagkatapos ng Nobyembre 30.
3. Ayusin ang mga hakbang ayon sa token volume, at subukan ang isang mas murang modelo sa high-volume routine na mga hakbang gamit ang sarili mong data.

Upang ilagay ang sarili mong volumes, narito ang kasalukuyang rates ng CheapTokens:

Para sa mga agent, kung saan ang isang gawain ay nangangahulugan ng maraming tawag, tingnan ang Paano tantiyahin ang gastos ng isang AI agent. Ang GLM vs DeepSeek vs MiniMax ay tumutulong pumili sa pagitan ng tatlong modelo, at ang DeepSeek API pricing sa 2026 ay tumitingin sa aktwal na binabayaran mo para sa mga modelo ng DeepSeek.

Kasalukuyang presyo para sa bawat modelo: CheapTokens pricing.