Gemini 4 Argon : comment y accéder avec l’application, l’API ou OpenRouter

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Depuis le 13 octobre 2026, Gemini 4 Argon est disponible, mais pas de la même façon selon le service. Google propose quatre voies : l’application Gemini avec les forfaits Pro et Ultra, l’API Gemini payante dans AI Studio et Antigravity pour les abonnés Ultra. Le modèle est également arrivé sur OpenRouter. Voici comment procéder, avec deux scripts Python prêts à l’emploi. J’ai testé la version OpenRouter le soir du 13 octobre depuis la Pologne. Je n’ai pas pu tester l’API Gemini, faute de clé avec accès au niveau payant. L’article complet sur le modèle est dans notre guide Gemini 4.

Les montants convertis en euros sont des estimations, pas des tarifs de paiement locaux. Conversion selon le taux de référence de la BCE du 16 octobre 2026 (1 EUR = 1,1253 USD), source : BCE.

Quelle option choisir pour accéder à Argon ?

Les prix des forfaits Google AI sont les prix affichés sur la page officielle française observée le 12 octobre 2026 : Google AI Plans. Il s’agit de prix d’abonnement affichés pour la France ; aucune autre affirmation concernant la TVA ou le prix au paiement n’est déduite.

Application Gemini : utiliser Argon avec un forfait

C’est la solution la plus simple, mais elle nécessite un abonnement. Le forfait sans frais donne accès à 3.5 Flash-Lite, tandis que Google AI Plus ne comprend pas Argon. Il faut Google AI Pro ou Ultra. En France, les prix affichés sur la page officielle observée le 12 octobre 2026 sont de 21,99 € par mois pour Pro, 99,99 € pour Ultra 5x et 219,99 € pour Ultra 20x.

1. Rendez-vous sur gemini.google.com ou ouvrez l’application Gemini sur votre téléphone.
2. Si vous n’avez pas de forfait, choisissez Google AI Pro ou Ultra. Vérifiez les conditions et le tarif affichés par Google dans votre pays.
3. Cliquez sur le sélecteur de modèle au-dessus du champ de saisie. Selon Google, Pro et Ultra proposent 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro et 4 Argon.
4. Sélectionnez 4 Argon et posez votre question.

Lors de mon test en Pologne, le soir du 13 octobre, Argon n’était pas encore disponible sur mon compte Pro : seuls 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash et 3.1 Pro apparaissaient dans le sélecteur. Google indiquait que le déploiement commençait et se ferait progressivement. Les étapes à vérifier si le modèle ne s’affiche pas sont détaillées dans l’article Gemini 4 Argon n’apparaît pas dans l’application.

Google prévoit aussi d’intégrer Argon au mode IA de la recherche pour les abonnés Pro et Ultra. Google n’a pas publié de liste de pays.

API Gemini dans Google AI Studio : configuration et prix

Chez Google, le modèle s’appelle gemini-4-argon et sa documentation indique qu’il est stable. Il est accessible uniquement avec le niveau payant de l’API. Voici comment procéder :

1. Rendez-vous sur aistudio.google.com et connectez-vous avec votre compte Google. Pour en savoir plus sur l’outil, consultez notre article Google AI Studio.
2. Cliquez sur « Get API key » et créez une clé dans un nouveau projet Google Cloud ou un projet existant.
3. Activez la facturation pour ce projet. Sans cette étape, vous restez au niveau gratuit, qui ne donne pas accès à Argon.
4. Enregistrez la clé dans la variable d’environnement GEMINI_API_KEY.
5. Dans votre code, indiquez l’identifiant du modèle gemini-4-argon (un script est proposé plus bas).

Prix par million de tokens : 1,7773 € (2 USD) en entrée et 8,8860 € (10 USD) en sortie ; les tokens d’entrée mis en cache coûtent 0,08887 € (0,10 USD). Ce tarif de lancement s’applique jusqu’au 30 novembre 2026. À partir du 1er décembre, le prix passe à 3,5544 € (4 USD) en entrée et 17,7730 € (20 USD) en sortie ; le cache coûte alors 0,1777 € (0,20 USD). La limite correspond à une fenêtre commune de 1 million de tokens en entrée et en sortie.

À noter : selon 9to5Google, tester Argon dans l’interface de chat d’AI Studio nécessite un forfait Ultra. L’API payante est accessible aux comptes disposant d’un niveau payant Gemini API.

OpenRouter : accéder à Gemini 4 Argon avec une clé

OpenRouter est un intermédiaire qui permet d’accéder à plusieurs modèles avec une seule clé. Argon y est apparu le 13 octobre sous le nom google/gemini-4-argon, au même tarif que chez Google : 1,7773 € (2 USD) en entrée et 8,8860 € (10 USD) en sortie par million de tokens. La fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens. J’ai effectué tous mes tests par cette voie.

1. Créez un compte sur openrouter.ai.
2. Dans l’onglet Credits, ajoutez du crédit par carte. Quelques dollars peuvent suffire : mes 12 requêtes de test ont coûté 0,1155 € (0,13 USD) au total.
3. Sans programmer, ouvrez Chat, recherchez « Gemini 4 Argon » dans le sélecteur de modèles et posez votre question.
4. Pour l’utiliser dans du code, créez une clé dans l’onglet Keys et utilisez le script ci-dessous.

Antigravity : accès réservé au forfait Ultra

Antigravity est l’agent de programmation de Google, disponible sous forme d’application de bureau et d’interface en ligne de commande (CLI). Argon y est réservé aux abonnés Google AI Ultra. Le forfait Pro donne accès à Antigravity, mais avec d’autres modèles. J’explique l’installation et les premiers pas dans l’article Antigravity : bien débuter. Les chercheurs peuvent demander six mois d’accès gratuit au niveau Antigravity le plus élevé ; Google accepte les demandes au fil de l’eau.

Script Python pour utiliser Argon avec OpenRouter

Télécharger les deux scripts (ZIP, 2 Ko) : argon_openrouter.py, testé le 13 octobre 2026, et argon_gemini_api.py, conforme à la documentation mais non exécuté.

Le script envoie une question, vous laisse choisir le niveau de raisonnement, puis affiche la réponse, le nombre de tokens, le coût et la durée. Je l’ai testé le 13 octobre 2026 sous Windows 11 avec Python 3.13, dans un dossier vide contenant uniquement le fichier.

1. Installez Python 3.10 ou une version plus récente, puis la bibliothèque : pip install requests.
2. Définissez la clé. Dans PowerShell : $env:OPENROUTER_API_KEY="votre-clé".
3. Enregistrez le code dans argon_openrouter.py.
4. Lancez : python argon_openrouter.py "Votre question" low.

# Gemini 4 Argon avec OpenRouter (test du 13 octobre 2026)
# Prérequis : Python 3.10+, pip install requests
# Clé : variable OPENROUTER_API_KEY
# Utilisation : python argon_openrouter.py "question" [low|medium|high]
# La question par défaut ci-dessous est une adaptation française du test original en polonais.
import os
import sys
import time
import requests

sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")

MODEL = "google/gemini-4-argon"
URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"

question = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
    "Quel est 17 % de 2 350 unités ? Réponds en une phrase.")
niveau = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "low"

cle = os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY")
if not cle:
    sys.exit("La variable OPENROUTER_API_KEY est absente.")

debut = time.time()
r = requests.post(
    URL,
    headers={"Authorization": "Bearer " + cle},
    json={
        "model": MODEL,
        "reasoning": {"effort": niveau},
        "usage": {"include": True},
        "messages": [
            {"role": "user", "content": question},
        ],
    },
    timeout=300,
)
r.raise_for_status()
d = r.json()
duree = time.time() - debut

print(d["choices"][0]["message"]["content"])

u = d.get("usage", {})
details = u.get("completion_tokens_details") or {}
print()
print("modèle :", d.get("model"))
print("niveau de raisonnement :", niveau)
print("tokens en entrée :", u.get("prompt_tokens"))
print("tokens en sortie :", u.get("completion_tokens"))
print("dont raisonnement :", details.get("reasoning_tokens"))
print("coût en USD :", u.get("cost"))
print(f"durée : {duree:.1f} s")

Résultats du test, réalisé en polonais. Les formulations ci-dessous sont des traductions adaptées des questions testées ; elles n’ont pas été retestées en français :

• Sans argument (niveau low) : réponse traduite et adaptée : « 17 % de 2 350 unités, cela fait exactement 399,50 unités. » Le test a consommé 51 tokens en entrée, 25 en sortie, coûté 0,0003128 € (0,000352 USD) et pris 2,2 s.
• Question traduite et adaptée sur la différence entre deux types de contrat de travail polonais (niveau medium) : trois phrases factuelles, 154 tokens en sortie, coût de 0,001464 € (0,001648 USD) et durée de 3,0 s.

Dans les deux cas, OpenRouter a indiqué 0 token de raisonnement, y compris au niveau medium. C’était également le cas pour tous mes tests en low, ce qui explique la brièveté et le faible coût des réponses.

Script Python pour l’API Gemini officielle

Ce script fait la même chose avec le SDK Google google-genai. Je ne l’ai pas exécuté, car je ne dispose pas d’une clé Gemini API avec accès au niveau payant. Je l’ai écrit à partir de la documentation du SDK. Il estime le coût à partir du tarif Google, puisque le SDK renvoie le nombre de tokens, mais pas le montant facturé. Si le script ne fonctionne pas, vérifiez d’abord que la facturation est activée pour le projet.

# Gemini 4 Argon avec l’API Gemini officielle
# (SDK google-genai). Non exécuté : je ne dispose pas d’une clé
# avec accès au niveau payant. Écrit selon la documentation du SDK.
# Prérequis : Python 3.10+, pip install google-genai
# Clé : variable GEMINI_API_KEY (depuis AI Studio)
# Utilisation : python argon_gemini_api.py "question" [low|high]
# La question par défaut ci-dessous est une adaptation française du test original en polonais.
import sys
from google import genai
from google.genai import types

sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")

MODEL = "gemini-4-argon"
# Tarif de lancement jusqu’au 30 novembre 2026, en USD par million de tokens
PRIX_ENTREE, PRIX_SORTIE = 2.0, 10.0

question = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
    "Quel est 17 % de 2 350 unités ? Réponds en une phrase.")
niveau = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "low"

# Client() lit automatiquement GEMINI_API_KEY dans l’environnement
client = genai.Client()
reponse = client.models.generate_content(
    model=MODEL,
    contents=question,
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level=niveau,
        ),
    ),
)

print(reponse.text)

m = reponse.usage_metadata
entree = m.prompt_token_count or 0
sortie = m.candidates_token_count or 0
raisonnement = m.thoughts_token_count or 0
# Les tokens de raisonnement sont facturés comme des tokens de sortie
cout_usd = (entree * PRIX_ENTREE + (sortie + raisonnement) * PRIX_SORTIE) / 1e6
cout_eur = cout_usd / 1.1253
print()
print("tokens en entrée :", entree)
print("tokens en sortie :", sortie, "| raisonnement :", raisonnement)
print(f"coût estimé : {cout_eur:.8f} EUR ({cout_usd:.8f} USD)")

À partir du 1er décembre 2026, remplacez les tarifs par 4.0, 20.0.

Questions fréquentes sur Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon est-il gratuit ?

Non. Le forfait sans frais donne accès à 3.5 Flash-Lite. Argon nécessite Google AI Pro ou Ultra, ou une API payante.

Faut-il utiliser un VPN ?

Pour OpenRouter, non : le service fonctionnait avec mon compte utilisé depuis la Pologne. Google n’exclut pas la Pologne de l’application ni de l’API. Sur mon compte, l’absence d’Argon semblait liée au déploiement progressif plutôt qu’à un blocage régional. Vérifiez les conditions d’accès auprès du fournisseur dans votre pays.

Quel niveau de raisonnement choisir ?

Commencez par low. C’est le niveau utilisé lors d’un test comparatif de 23 tâches où Argon a obtenu 99,5 % pour 0,1955 € (0,22 USD).

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Kinetyra