Gemini 4 Argon: como acessar pelo app, API e OpenRouter
Veja como acessar o Gemini 4 Argon pelo app, pela API e pelo OpenRouter, e confira detalhes de cobrança da API.
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Desde 13 de outubro de 2026, o Gemini 4 Argon está disponível, mas o acesso varia conforme a plataforma. O Google apresenta quatro opções: o app Gemini nos planos Pro e Ultra, a API paga do Gemini no AI Studio, o Antigravity, exclusivo para assinantes Ultra, e o OpenRouter. A seguir, explico cada caminho passo a passo e compartilho dois scripts em Python. Testei a versão pelo OpenRouter em 13 de outubro, à noite, na Polônia. Não consegui testar a API do Gemini e explico o motivo. Para conhecer o modelo, leia o guia sobre Gemini 4.
Leitura relacionada: GPT-6.1 Terra vs Gemini 4 Argon: teste e comparação.
Onde o Argon funciona: situação na Polônia em 13 de outubro de 2026, à noite
- OpenRouter: sim, testei. O modelo é google/gemini-4-argon e custa 2 / 10 USD por 1 milhão de tokens.
- App Gemini (Pro e Ultra): a página polonesa dos planos já lista o Argon, mas ele ainda não aparecia na minha conta Pro na Polônia na noite de 13 de outubro. O Google informa que a liberação está sendo gradual.
- API do Gemini (plano pago): o modelo está disponível como gemini-4-argon. O Google não exclui a União Europeia nem a Polônia. Não testei porque não tenho uma chave com acesso ao plano pago.
- Antigravity: Argon disponível apenas no plano Ultra.
Qual opção escolher
| Opção | Custo | Para quem | Funcionava na Polônia em 13 de outubro? |
|---|---|---|---|
| App Gemini | Planos Pro e Ultra; os preços locais não são informados aqui. | Quem quer usar sem programar | O plano incluía o acesso, mas o modelo ainda não aparecia na minha conta Pro. |
| API do Gemini (AI Studio) | Na modalidade Standard: 2 / 10 USD por 1 milhão de tokens; a partir de 1º de dezembro, 4 / 20 USD. | Desenvolvedores e empresas | Não testei. |
| OpenRouter | 2 / 10 USD por 1 milhão de tokens | Quem quer experimentar o modelo | Sim, testei na Polônia. |
| Antigravity | Disponível apenas no plano Ultra; preços locais não informados aqui. | Desenvolvedores | Não testei. |
Opção 1: app Gemini
É o caminho mais simples, mas exige uma assinatura. O plano gratuito inclui apenas o 3.5 Flash-Lite, e o Google AI Plus não inclui o Argon. É necessário ter o Google AI Pro ou Ultra.
- Acesse gemini.google.com ou abra o app Gemini no celular.
- Se ainda não tiver um plano compatível, assine o Google AI Pro ou Ultra.
- Clique no seletor de modelo acima do campo de texto. Segundo o Google, os planos Pro e Ultra incluem 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro e 4 Argon.
- Escolha o 4 Argon e comece a conversar.
Na prática, o Argon ainda não aparecia na minha conta Pro na Polônia na noite de 13 de outubro. No seletor, eu via apenas 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash e 3.1 Pro. O Google diz que a liberação está começando e será gradual. Veja o que conferir antes de procurar um erro na sua conta em Gemini 4 Argon não aparece no app.
O Argon também deve chegar ao modo de IA da Busca para assinantes Pro e Ultra. O Google não informou a lista de países.
Opção 2: API do Gemini no Google AI Studio
Na API do Google, o modelo se chama gemini-4-argon e aparece como estável na documentação. Ele só funciona no plano pago da API. Veja os passos:
- Acesse aistudio.google.com e entre com sua conta Google. Saiba mais sobre a ferramenta no artigo sobre Google AI Studio.
- Clique em Get API key e crie uma chave em um projeto novo ou existente do Google Cloud.
- Ative o faturamento do projeto. Sem isso, você fica no plano gratuito, que não inclui o Argon.
- Salve a chave na variável de ambiente
GEMINI_API_KEY. - Use o identificador
gemini-4-argonno código. Há um script mais abaixo.
Na modalidade Standard, os preços por 1 milhão de tokens são 2 USD para entrada e 10 USD para saída, incluindo tokens de raciocínio; a entrada em cache implícito custa 0,10 USD. Esses preços promocionais valem até 30 de novembro de 2026. A partir de 1º de dezembro, passam a 4 / 20 USD, com cache a 0,20 USD. O limite é uma janela compartilhada de 1 milhão de tokens, somando entrada e saída.
Um detalhe: segundo o 9to5Google, testar o Argon diretamente na interface do AI Studio, pela janela de chat no navegador, exige o plano Ultra. A API paga funciona para qualquer conta com acesso pago à API do Gemini.
Opção 3: OpenRouter
O OpenRouter é um intermediário que permite acessar vários modelos com uma única chave. O Argon apareceu na plataforma em 13 de outubro como google/gemini-4-argon, pelo mesmo preço cobrado pelo Google: 2 / 10 USD por 1 milhão de tokens, com contexto de 1.048.576 tokens. Fiz todos os meus testes por esse caminho.
- Crie uma conta em openrouter.ai.
- Na aba Credits, adicione saldo com cartão. Alguns dólares podem durar bastante: meus 12 comandos de teste custaram 0,13 USD no total.
- Sem programar: abra Chat, procure “Gemini 4 Argon” no seletor de modelos e escreva sua mensagem.
- Para usar código, crie uma chave na aba Keys e execute o script abaixo.
Opção 4: Antigravity
O Antigravity é um agente de programação do Google, disponível como app para computador e CLI. O Argon só está disponível nele para assinantes do Google AI Ultra. O plano Pro dá acesso ao Antigravity, mas com outros modelos. Expliquei a instalação e os primeiros passos no artigo Antigravity: como começar. Pesquisadores podem se inscrever para receber seis meses do nível mais alto do Antigravity sem custo; o Google aceita inscrições continuamente.
Script pronto: Argon pelo OpenRouter
Baixe os dois scripts (ZIP, 2 KB): argon_openrouter.py, testado em 13 de outubro de 2026, e argon_gemini_api.py, compatível com a documentação, mas não executado.
O script envia uma pergunta, permite escolher o nível de raciocínio e mostra a resposta, os tokens, o custo e o tempo. Testei em 13 de outubro de 2026, no Windows 11 com Python 3.13, em uma pasta vazia que continha apenas o arquivo do script. O teste foi feito em polonês; os exemplos de pergunta abaixo são traduções ou adaptações do material de teste original, não novos testes em português.
- Instale o Python 3.10 ou mais recente e a biblioteca:
pip install requests. - Configure a chave. No PowerShell:
$env:OPENROUTER_API_KEY="sua-chave". - Salve o código como
argon_openrouter.py. - Execute:
python argon_openrouter.py "Sua pergunta" low.
# Gemini 4 Argon pelo OpenRouter (teste em 13/10/2026)
# Requer: Python 3.10+, pip install requests
# Chave: variável OPENROUTER_API_KEY
# Uso: python argon_openrouter.py "pergunta" [low|medium|high]
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"
# Tradução adaptada da pergunta original testada em polonês.
# O teste original usava um valor em moeda local.
pergunta = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
"Quanto é 17% de 2350 unidades? Responda em uma frase.")
nivel = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "low"
chave = os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY")
if not chave:
sys.exit("A variável OPENROUTER_API_KEY não foi definida")
inicio = time.time()
r = requests.post(
URL,
headers={"Authorization": "Bearer " + chave},
json={
"model": MODEL,
"reasoning": {"effort": nivel},
"usage": {"include": True},
"messages": [
{"role": "user", "content": pergunta},
],
},
timeout=300,
)
r.raise_for_status()
d = r.json()
tempo = time.time() - inicio
print(d["choices"][0]["message"]["content"])
u = d.get("usage", {})
detalhes = u.get("completion_tokens_details") or {}
print()
print("modelo:", d.get("model"))
print("nível de raciocínio:", nivel)
print("tokens de entrada:", u.get("prompt_tokens"))
print("tokens de saída:", u.get("completion_tokens"))
print("incluindo raciocínio:", detalhes.get("reasoning_tokens"))
print("custo em USD:", u.get("cost"))
print(f"tempo: {tempo:.1f} s")
Resultados do meu teste em polonês:
- Sem argumentos, no nível low: o exemplo traduzido da resposta foi “17% de 2350 unidades são exatamente 399,50 unidades”. O teste original, feito em polonês, registrou 51 tokens de entrada, 25 de saída, custo de 0,000352 USD e tempo de 2,2 segundos.
- Pergunta sobre a diferença entre dois tipos de contrato poloneses, no nível medium: a resposta teve três frases objetivas, 154 tokens de saída, custo de 0,001648 USD e tempo de 3,0 segundos.
Nos dois casos, o OpenRouter mostrou zero tokens de raciocínio, inclusive no nível medium. O mesmo aconteceu em todos os meus testes no nível low, por isso as respostas foram curtas e baratas. A linha sys.stdout.reconfigure evita erros do console do Windows ao exibir caracteres poloneses.
Script com a API oficial do Gemini
Este script faz a mesma coisa usando o SDK do Google google-genai. Para ser transparente: não o executei porque não tenho uma chave da API do Gemini com acesso ao plano pago. Escrevi o código de acordo com a documentação do SDK. Como o SDK informa os tokens, mas não o valor cobrado, o script calcula o custo com base nos preços do Google. Se algo não funcionar, confira primeiro se o faturamento está ativado no projeto.
# Gemini 4 Argon pela API oficial do Gemini
# (SDK google-genai). NÃO executado: não tenho uma chave
# com acesso ao plano pago. Escrito conforme a documentação do SDK.
# Requer: Python 3.10+, pip install google-genai
# Chave: variável GEMINI_API_KEY (do AI Studio)
# Uso: python argon_gemini_api.py "pergunta" [low|high]
import sys
from google import genai
from google.genai import types
sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
MODEL = "gemini-4-argon"
# Preço promocional até 30/11/2026, em USD por 1 milhão de tokens
PRECO_ENTRADA, PRECO_SAIDA = 2.0, 10.0
# Tradução adaptada da pergunta original testada em polonês.
# O teste original usava um valor em moeda local.
pergunta = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
"Quanto é 17% de 2350 unidades? Responda em uma frase.")
nivel = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "low"
# Client() lê GEMINI_API_KEY diretamente do ambiente
cliente = genai.Client()
resposta = cliente.models.generate_content(
model=MODEL,
contents=pergunta,
config=types.GenerateContentConfig(
thinking_config=types.ThinkingConfig(
thinking_level=nivel,
),
),
)
print(resposta.text)
m = resposta.usage_metadata
entrada = m.prompt_token_count or 0
saida = m.candidates_token_count or 0
raciocinio = m.thoughts_token_count or 0
# Tokens de raciocínio são cobrados como tokens de saída
custo = (entrada * PRECO_ENTRADA + (saida + raciocinio) * PRECO_SAIDA) / 1e6
print()
print("tokens de entrada:", entrada)
print("tokens de saída:", saida, "| raciocínio:", raciocinio)
print(f"custo estimado: {custo:.6f} USD")
A partir de 1º de dezembro de 2026, altere os preços no script para 4.0, 20.0.
Se você usa mais de um modelo, meu serviço Jantaris reúne GPT-6 Sol, Claude Opus 5.5, Gemini 3.6 Flash, DeepSeek V4, Veo 3.1 e Nano Banana Pro em um único saldo pré-pago em dólares, com uma só chave de API - sem assinatura, o saldo não expira e uma geração que falha custa US$ 0. Tudo em um lugar: o guia do Jantaris.
Perguntas frequentes
O Gemini 4 Argon é gratuito?
Não. O plano gratuito inclui o 3.5 Flash-Lite. Para usar o Argon, é necessário ter Google AI Pro ou Ultra, ou acesso à API paga.
Preciso de VPN?
Para usar o OpenRouter, não precisei: funcionou com minha conta na Polônia. O Google não exclui a Polônia do app nem da API. Na minha conta, a ausência do Argon parecia estar relacionada à liberação gradual, não a um bloqueio regional.
Qual nível de raciocínio devo escolher?
Comece pelo nível low. Nesse nível, fiz uma comparação com 23 tarefas, na qual o Argon alcançou 99,5% por 0,22 USD. O teste foi feito em polonês, não em português.
Batch, cache e raciocínio na API
Além da modalidade Standard usada como referência no script deste artigo, a tabela oficial da API do Gemini apresenta o Argon na modalidade Batch. O Google informa redução de 50% no custo da Batch API; a tabela do Argon permite comparar os valores de entrada e saída de cada modalidade.
Outro detalhe para quem integra o modelo: o cache de contexto do Argon é apenas implícito. O cache explícito não é suportado. Na tabela de preços, os tokens de raciocínio entram na cobrança de saída, assim como no cálculo estimado do script abaixo. Essa distinção importa ao conferir o custo de uma chamada: a estimativa do script usa os preços Standard, não os de Batch. Para comparar modelos, consulte também o ranking de modelos de IA.
O Argon aceita cache explícito?
Não. A documentação informa suporte apenas a cache implícito.
Tokens de raciocínio são cobrados como entrada?
Não. A tabela os inclui no preço de saída.
Fontes da atualização
Google · Suas fontesBrilhe mais no seu Google com um cliqueAdicionar às fontes preferidas →Fontes
- Google: Gemini 4 Argon, criado para resolver os problemas mais difíceis
- Google: disponibilidade do Gemini 4 Argon no app Gemini
- 9to5Google: liberação do Argon no app Gemini
- Engadget: Argon no app Gemini e no modo de IA da Busca
- Preços da API do Gemini
- OpenRouter: google/gemini-4-argon
- Teste do script: execução em 13/10/2026, no Windows 11 com Python 3.13


