Mercury 3 vs. Gemini 4 Argon: Beide sind im Angebot, doch nur bei einem steht fest, wann das Angebot endet

Google hat dem Markt genau gesagt, wann Gemini 4 Argon teurer wird: Am 1. Dezember 2026 steigen die Input-Kosten von 2,00 auf 4,00 US-Dollar pro Million Tokens und die Output-Kosten von 10,00 auf 20,00 US-Dollar. Inception Labs hat dem Markt mitgeteilt, dass Mercury 3 „zum Marktstart“ 50 % günstiger ist, und überhaupt kein Enddatum veröffentlicht. Zwei Einführungspreise, eine Frist — und diese Asymmetrie ist für ein Budget folgenreicher als die aktuellen Zahlen, denn die aktuellen Zahlen sind diejenigen, die am schnellsten falsch sein werden. Am 20. Oktober steht das Paar bei 0,35 US-Dollar gegenüber 10,00 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Am 2. Dezember, wenn man davon ausgeht, dass auch die Aktion von Inception Labs ausgelaufen ist, steht es bei 0,70 US-Dollar gegenüber 20,00 US-Dollar. Das Verhältnis bewegt sich kaum; was sich bewegt, ist das, was Sie tatsächlich zahlen werden. Die dokumentierten KI-Ausfälle und Agentenvorfälle hinter Releases wie diesem finden sich im OrcaRouter AI Incident Archive, wobei jeder Eintrag seine eigenen Quellen, Schweregrad, Konfidenzstufe und Kennzeichnung als umstritten enthält.

Mercury 3, veröffentlicht am 19. Oktober 2026, ist Inceptions Diffusions-Sprachmodell: Text rein und raus, 1M-Kontext, eine Ausgabeobergrenze von 131.072 Tokens, 1.068 Tokens pro Sekunde auf NVIDIA-Hardware nach Inceptions eigener Angabe und keine numerischen Benchmark-Ergebnisse in seiner Ankündigung. G​emini 4 Argon erreichte am 13. Oktober 2026 die allgemeine Verfügbarkeit in G​oogles kostenpflichtigem Tarif, nachdem es am 30. September angekündigt worden war; es ist G​oogles Flaggschiff-Reasoning-Modell, mit einem einheitlichen 1M-Token-Kontext und langen Dekodierungen von bis zu 1M Tokens, und es hat einen unabhängigen Artificial Analysis Intelligence Index von 52,6. Einfach gesagt: Das eine ist das schnellste günstige Textmodell, das man diese Woche aufrufen kann; das andere ist ein Flaggschiff, dessen Preis befristet ist.

Sechzig Tage Überschneidung, dann ein anderes Gespräch

Bis zum 30. November befinden sich beide Modelle in einem Aktionszeitraum, der zu unterschiedlichen Zeitpunkten und aus unterschiedlichen Gründen endet. Googles Angebot ist ein befristeter Einführungspreis mit einer veröffentlichten Preiserhöhung; Inceptions Angebot ist ein Einführungsrabatt ohne genanntes Ende. Das bietet Käufern eine ungewöhnliche Chance – einen sechzigtägigen Zeitraum, in dem die zwei günstigsten glaubwürdigen Optionen ihrer jeweiligen Klasse gleichzeitig rabattiert sind – und eine ungewöhnliche Falle: ein Budget für 2027 auf Grundlage einer Aktion aus 2026 zu modellieren.

Die Argon-Erhöhung bedeutet eine Verdopplung auf beiden Seiten der Preisliste, und sie gilt auch für gecachte Eingaben: 0,10 $ pro Million bis November, 0,20 $ danach. Kontext-Caching auf Argon ist nur implizit möglich – explizites Caching wird nicht unterstützt – daher ist der Cache-Tarif das, was man erhält, wenn G​oogle ein wiederholtes Präfix erkennt, und nicht etwas, das man konfiguriert. Für einen langen System-Prompt ist das nützlich; für eine Workload, die auf explizite Cache-Steuerung ausgelegt ist, ist es eher eine Einschränkung als ein Rabatt.

Mercurys zwischengespeicherter Input folgt der Standardregel von 90 % Rabatt auf den Input: 0,02 $ pro Million zum Listenpreis, 0,01 $ während des Launch-Fensters. Es wird kein Ablaufdatum veröffentlicht. Eine umsichtige Lesart ist, dass der Listenpreis der Satz ist, mit dem man planen sollte, und alles darunter ein Plus ist.

Das Datenblatt, mit den bestehenden Vorbehalten

• Ausgabepreis — Mercury 3: 0,35 $ zum Start, 0,70 $ Listenpreis. G​emini 4 Argon: 10,00 $ bis zum 30. November, 20,00 $ ab dem 1. Dezember.

• Eingabepreis — Mercury 3: 0,10 $ zum Marktstart, 0,20 $ Listenpreis. Gemini 4 Argon: 2,00 $ bis zum 30. November, 4,00 $ ab dem 1. Dezember.

• Ausgabe-Obergrenze — G​emini 4 Argon erlaubt standardmäßig 65.536 Token bei synchronen Aufrufen und bis zu 1.048.576 mit seinem Long-Decode-Modus. Mercury 3 erlaubt 131.072. Die größere Argon-Zahl hat einen Haken: Ihre 1M sind ein gemeinsames Budget für Eingabe und Ausgabe, sodass ein Prompt mit 900K Token nur etwa 100K für die Antwort übrig lässt.

Kontext — beide 1M Token.

• Eingaben — G​emini 4 Argon ist multimodal; in G​oogles Dokumentation werden Bild-, Video-, Audio- und Dokumenteingaben neben Text aufgeführt. Mercury 3 ist Text rein, Text raus.

• Durchsatz — Mercury 3: 1.068 tok/s, die Angabe von Inception, nicht reproduziert. Die Ausgabegeschwindigkeit von G​emini 4 Argon ist nichts, womit G​oogle wirbt; die Messung des Modells durch Artificial Analysis ist die heranzuziehende Zahl, und sie liegt eine Größenordnung unter Mercurys Behauptung.

• Unabhängige Bewertung — G​emini 4 Argon 52,6 auf dem Intelligence Index v4.3.2 von Artificial Analysis bei hohem Aufwand, bei 1,99 US-Dollar Rechenkosten pro Index-Aufgabe. Mercury 3 hat Stand heute überhaupt keine Artificial-Analysis-Seite.

• Aufgabenwerte der Anbieter — Google veröffentlicht eine Benchmark-Tabelle für Argon, darunter Terminal-Bench 4.0 mit 57,1 %, SciCode mit 61,8 % und Humanity's Last Exam mit 57,1 %; diese sind von Google gemeldet, und die Wettbewerberspalten von Google enthalten die von den Wettbewerbern selbst gemeldeten Zahlen. Inception veröffentlicht keine numerischen Werte für Mercury 3.

• Verfügbarkeit — Argon ist allgemein verfügbar (GA) im kostenpflichtigen Gemini-API-Tarif von Google unter der Modellbezeichnung gemini-4-argon und ausdrücklich nicht im kostenlosen Tarif verfügbar. Mercury 3 ist auf Inceptions Plattform verfügbar, mit 100 Millionen kostenlosen Tokens für neue Konten sowie Optionen für Enterprise-Bereitstellungen.

• Zugangsreibung — Argon erfordert eine Abrechnungsbeziehung für G​oogle Cloud und bei allem Sensiblen eine Prüfung der Datenresidenz. Mercury 3 erfordert ein Inception-Konto und einen OpenAI-kompatiblen Client.

Was 52,6 kauft, was „Haiku 5.5 übertrifft“ nicht tut

Die Evidenzasymmetrie ist hier deutlich genug, um für viele Teams der entscheidende Faktor zu sein. Artificial Analysis hat G​emini 4 Argon mit seinem eigenen Harness getestet und eine Zahl veröffentlicht, die jeder mit 200 anderen Modellen vergleichen kann. G​oogle hat separat eine Tabelle auf Aufgabenebene mit benannten Benchmarks veröffentlicht. Keines davon ist eine Garantie, aber zusammen ermöglichen sie einem Käufer einzuschätzen, wo Argon im Verhältnis zu Modellen steht, die er bereits verwendet.

Mercury 3 bietet einen vergleichenden Satz – es „übertrifft GPT-6 Luna und Claude Haiku 5.5“ – ohne Vorsprung, ohne Benchmark-Namen und ohne Punktzahlen, dazu ein Agentenergebnis zu 50 Live-Mind2Web-Aufgaben, von denen es die Hälfte abschloss und GPT-6.1 Sol übertraf. Das ist ein echtes Signal für Webnavigation und gar kein Signal für Coding, Mathematik, Langkontext-Erinnerung oder Instruction Following.

Es gibt eine faire und eine unfaire Lesart dieser Aussage. Die faire Lesart ist, dass Inception vor einem Tag ein Modell veröffentlicht hat und unabhängige Labore noch nicht aufgeholt haben; das vorherige Mercury 2.5 hat tatsächlich eine Seite bei Artificial Analysis und kommt auf 705,9 Tokens pro Sekunde, sodass die Geschwindigkeitszahlen des Anbieters bei neutraler Messung historisch im richtigen Bereich lagen. Die unfaire Lesart besteht darin, „übertrifft Haiku 5.5“ so zu behandeln, als wäre es eine Punktzahl. Es ist eine Positionierungsaussage zur Geschwindigkeitsklasse, und Argon gehört nicht zu dieser Klasse.

Die Arithmetik zum 1. Dezember, richtig durchgerechnet

Angenommen, ein Produktteam legt sich auf 40 Millionen Ausgabe-Tokens und 200 Millionen Eingabe-Tokens pro Tag fest – ein großer Assistent oder eine Batch-Pipeline mit großzügigen Prompts. Bei G​emini 4 Argon sind das zum Einführungspreis 400 $ für Eingabe und 400 $ für Ausgabe, also 800 $ pro Tag. Ab dem 1. Dezember kostet derselbe Traffic 800 $ und 800 $, also 1.600 $ pro Tag. Der Aufschlag beträgt 800 $ pro Tag oder rund 24.000 $ pro Monat für identische Arbeit. Niemand verschickt dazu ein Memo; er taucht einfach auf der Rechnung auf.

Bei Mercury 3 kostet derselbe Traffic zum Einführungspreis $20 für Input und $14 für Output, also $34 pro Tag. Zum Listenpreis sind es $40 und $28, also $68 pro Tag. Selbst nach Ende beider Rabatte ist Mercury 3 bei dieser Arbeitslast etwa 24-mal günstiger – und die absolute Differenz ist von $766 pro Tag auf $1.532 pro Tag gestiegen, weil ein Verhältnis, auf eine größere Zahl angewendet, eine größere Zahl ergibt.

Was dieses Geld auf der Argon-Seite kauft, ist die Fähigkeit, bis zu eine Million Token in einer Antwort auszugeben, ein Video zu lesen und 52,6 auf einem öffentlichen Index zu erreichen. Für eine Arbeitslast, die eine zweistündige Aufnahme zusammenfasst oder in einem Durchgang ein strukturiertes Dokument von 200 Seiten schreibt, ist das kein Luxus — es ist die einzige Möglichkeit, die Aufgabe zu erledigen. Bei einer Arbeitslast, die vierhundert Token pro Aufruf ausgibt, wird nichts davon genutzt.

Wo ein Router hilft – und wo nicht.

Keines der beiden Modelle ist heute in unserem Katalog. Unsere Modell-API hat keinen G​emini-4-Eintrag und keinen Inception-Eintrag – google/gemini-4-argon gibt model-not-found zurück, und jedes Mercury-Modell ebenso. Das sollte man ohne Beschönigung sagen, denn ein Preisvergleich zwischen zwei Modellen, die wir nicht anbieten können, ist nur dann nützlich, wenn man das von Anfang an weiß. Argon läuft auf G​oogles eigener kostenpflichtiger Stufe; Mercury 3 läuft auf der Plattform von Inception und den von Inception aufgeführten Drittanbieter-Hosts.

Was wir tun können, ist, den Rest des Stacks um sie herum abzudecken. Die Google-Modelle, die wir routen — gemini-3.8-flash, gemini-3.6-flash, gemini-3.5-flash, gemini-3.1-pro-preview und ihre Lite-Varianten — liegen auf demselben OpenAI-kompatiblen Endpoint wie mehr als 200 andere Modelle, zu Listenpreisen des Anbieters mit 0 % Aufschlag, was bedeutet, dass sich eine Google-Preisänderung bei uns noch am selben Tag niederschlägt statt erst zur nächsten Vertragsverlängerung. Diese Eigenschaft wird am 1. Dezember öffentlich auf die Probe gestellt, und sie ist der Grund, die Routing-Schicht zwischen Ihrem Code und dem Anbieter beizubehalten, statt eine der Preislisten hart zu kodieren.

Für die beiden Modelle in diesem Beitrag ist das nützliche Muster eine Aufteilung der Fähigkeiten mit einer expliziten Kostenobergrenze: Argon für die Anfragen, die wirklich eine lange Dekodierung oder multimodale Eingabe benötigen, ein geroutetes Modell für alles andere, und die Routing-DSL, die die Regel festhält, sodass die Aufteilung durchgesetzt statt nur erinnert wird. Modellfusion ist für die schwierigen Fälle einen Blick wert — ein Panel laufen zu lassen und den Konsens zu übernehmen ist günstiger, als die gesamte Arbeitslast standardmäßig auf ein Flaggschiff zu legen.

Die Entscheidung vom

Vor dem 1. Dezember ist Gemini 4 Argon zu $2/$10 ein angemessener Flaggschiff-Preis, und die Begründung dafür stützt sich auf Fähigkeiten, die Mercury 3 nicht hat. Nach dem 1. Dezember ist es zu $4/$20 ein Premiumprodukt zu einem Premiumpreis, und die Argumentation muss zu denselben Bedingungen erfolgen wie bei Claude Opus 5.5 – das dieselben $4/$20 berechnet, einen etwas höheren unabhängigen Indexwert von 57,6 aufweist und die Ausgabe auf 128K Token begrenzt, während Argon bis zu 1M bietet. Die lange Dekodierung ist der verteidigungsfähige Premiumvorteil von Argon; zum höheren Tarif ist sie das Einzige, was diesen Anspruch rechtfertigt.

Mercury 3 ist der entgegengesetzte Trade. Es ist außergewöhnlich günstig, schnell auf eine Weise, die für interaktive Produkte zählt, und nahezu vollständig ungemessen. Der eigene Launch-Rabatt ist das am wenigsten dauerhafte an ihm, denn ein Anbieter, der kein Enddatum veröffentlicht hat, kann ihn beenden, wann immer die Wachstumszahlen es nahelegen.

Planen Sie mit Listenpreisen. Nutzen Sie das Aktionsfenster, um die Bewertung durchzuführen, die Sie sonst bis Q1 aufschieben würden, und entscheiden Sie im November, was Sie im Dezember zu zahlen bereit sind. Die Frist auf Argons Preisliste ist die nützlichste Information in diesem Vergleich, und sie ist diejenige, die am frühesten abläuft.