Gemini 4 Argon prix : tarifs et comparaison des modèles
Gemini 4 Argon coûte 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ en sortie, avec une période tarifaire promotionnelle avant augmentation.

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Mise à jour du 13 octobre 2026: Gemini 4 Argon est désormais disponible pour tous : dans le niveau payant de l'API Gemini (pas de niveau gratuit) et la plateforme Gemini pour les entreprises, dans Google Antigravity pour les abonnés AI Ultra, et dans l'application Gemini et le mode IA de la recherche pour les abonnés Google AI Pro et Ultra (déploiement progressif). Le prix API de 2 USD en entrée / 10 USD en sortie par million de tokens est un tarif de lancement valable jusqu'au 30 novembre 2026 ; à partir du 1er décembre : 4 / 20 USD. Prix actuels, disponibilité et notre test
Google a lancé Gemini 4 Argon le 30 septembre 2026 avec une tarification d’introduction de 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars par million de tokens en sortie. L’entrée avec mise en cache coûte 95 pour cent moins cher. Après la période promotionnelle, les tarifs passeront à 4 dollars en entrée et 20 dollars en sortie.
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Gemini 4 Argon se positionne parmi les options les plus abordables du marché. GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1 facturent tous deux 10 dollars en entrée et 50 dollars en sortie, soit cinq fois plus cher. GPT-6.1 Sol propose exactement la même grille tarifaire que Gemini 4 Argon : 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie. L’option la moins chère reste Gemini 3.7 Flash à 0,75 dollar en entrée et 3,75 dollars en sortie.
Pour une charge de travail mensuelle typique de 50 millions de tokens en entrée et 10 millions en sortie, Gemini 4 Argon coûterait 200 dollars au tarif promotionnel. La même utilisation reviendrait à 600 dollars avec GPT-6 Astra ou Claude Fable 5.1, 200 dollars avec GPT-6.1 Sol, et seulement 75 dollars avec Gemini 3.7 Flash.
Selon l’indice Artificial Analysis, une tâche comparable coûte environ 60 pour cent moins cher sur Gemini 4 Argon que sur GPT-6 Astra, malgré des performances équivalentes. La fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens permet de traiter de longs documents sans découpage, ce qui peut réduire le nombre total d’appels API nécessaires pour certains projets.
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