Mercury 3 vs Gemini 4 Argon: ambos están en oferta, solo uno ha indicado cuándo termina la oferta.

G​oogle le ha dicho al mercado exactamente cuándo se vuelve más caro G​emini 4 Argon: el 1 de diciembre de 2026, la entrada pasa de $2.00 a $4.00 por millón de tokens y la salida, de $10.00 a $20.00. Inception Labs le ha dicho al mercado que Mercury 3 tiene un 50 % de descuento “en el lanzamiento” y no ha publicado ninguna fecha de finalización. Dos precios de introducción, una fecha límite —y esa asimetría tiene más consecuencias para un presupuesto que las cifras actuales, porque las cifras actuales son las que quedarán obsoletas más pronto. El 20 de octubre, el par de precios es de $0.35 frente a $10.00 por millón de tokens de salida. El 2 de diciembre, suponiendo que la promoción de Inception también se haya retirado, es de $0.70 frente a $20.00. La proporción apenas cambia; lo que cambia es lo que realmente pagarás. Las fallas de IA y los incidentes de agentes documentados que hay detrás de lanzamientos como este se recopilan en el OrcaRouter AI Incident Archive donde cada entrada incluye sus propias fuentes, severidad, nivel de confianza e indicador de disputa.

Los modelos que hay detrás de los descuentos también hacen cosas distintas. Mercury 3, lanzado el 19 de octubre de 2026, es el modelo de lenguaje de difusión de Inception: texto de entrada y salida, contexto de 1M, un límite de salida de 131.072 tokens, 1.068 tokens por segundo en hardware NVIDIA según el propio recuento de Inception y ninguna puntuación numérica de benchmark en su anuncio. Gemini 4 Argon alcanzó la disponibilidad general en el nivel de pago de Google el 13 de octubre de 2026, después de anunciarse el 30 de septiembre; es el modelo insignia de razonamiento de Google, con un contexto unificado de 1M tokens y decodificaciones largas de hasta 1M tokens, y tiene un índice independiente Artificial Analysis Intelligence Index de 52,6. En pocas palabras: uno es el modelo de texto barato más rápido que puedes llamar esta semana; el otro es un modelo insignia con fecha límite en su precio.

Sesenta días de superposición, luego una conversación diferente.

Hasta el 30 de noviembre, ambos modelos están en una ventana promocional que se cierra en momentos distintos y por motivos distintos. La de G​oogle es una tarifa introductoria con fecha límite y un incremento publicado; la de Inception es un descuento de lanzamiento sin horizonte definido. Eso le da al comprador una oportunidad poco habitual —un periodo de sesenta días en el que las dos opciones creíbles más baratas de sus respectivos niveles están rebajadas al mismo tiempo— y una trampa poco habitual: elaborar un presupuesto de 2027 sobre la base de una promoción de 2026.

El aumento de Argon supone duplicar ambos lados de la tabla de precios, y también se aplica a la entrada en caché: 0,10 $ por millón hasta noviembre y 0,20 $ a partir de entonces. El almacenamiento en caché de contexto en Argon es únicamente implícito —no se admite el almacenamiento en caché explícito—, de modo que la tarifa de caché es la que se obtiene cuando Google detecta un prefijo repetido, no algo que se configure. Para un prompt de sistema largo resulta útil; para una carga de trabajo basada en el control explícito de la caché, es más una limitación que un descuento.

La entrada en caché de Mercury 3 sigue la regla estándar del 90 % de descuento en la entrada: 0,02 USD por millón a precio de lista y 0,01 USD durante la ventana de lanzamiento. No se publica fecha de caducidad. Una lectura prudente es que el precio de lista es la tarifa con la que hay que planificar y cualquier importe por debajo es una ventaja adicional.

La hoja de especificaciones, con las salvedades establecidas

• Precio de salida — Mercury 3: $0.35 en el lanzamiento, $0.70 de lista. G​emini 4 Argon: $10.00 hasta el 30 de noviembre, $20.00 a partir del 1 de diciembre.

• Precio de entrada — Mercury 3: $0.10 en el lanzamiento, $0.20 de precio de lista. Gemini 4 Argon: $2.00 hasta el 30 de noviembre, $4.00 a partir del 1 de diciembre.

• Techo de salida — G​emini 4 Argon permite 65.536 tokens de forma predeterminada en llamadas síncronas y hasta 1.048.576 con su modo de decodificación larga. Mercury 3 permite 131.072. El número más alto de Argon tiene un detalle: su 1M es un presupuesto unificado que incluye entrada y salida, por lo que un prompt de 900K tokens deja solo unos 100K para la respuesta.

Contexto: ambos 1M tokens.

• Entradas — G​emini 4 Argon es multimodal; la documentación de G​oogle incluye imágenes, video, audio y documentos como entradas además del texto. Mercury 3 es texto de entrada y texto de salida.

• Rendimiento — Mercury 3, 1.068 tok/s, la cifra de Inception, no reproducida. La velocidad de salida de Gemini 4 Argon no es algo que Google promocione; la medición que hace Artificial Analysis de ese modelo es la cifra que hay que usar, y está un orden de magnitud por debajo de la afirmación de Mercury.

• Puntuación independiente — Gemini 4 Argon 52.6 en el Intelligence Index v4.3.2 de Artificial Analysis con esfuerzo alto, con 1,99 USD de cómputo por tarea del índice. Mercury 3 no tiene ninguna página en Artificial Analysis a día de hoy.

• Puntuaciones de tareas por proveedor — Google publica una tabla de benchmarks para Argon, que incluye Terminal-Bench 4.0 con 57,1 %, SciCode con 61,8 % y Humanity's Last Exam con 57,1 %; estas son reportadas por Google y las columnas de competidores de Google son las cifras autoinformadas por los propios competidores. Inception no publica puntuaciones numéricas para Mercury 3.

• Disponibilidad — Argon tiene disponibilidad general (GA) en el nivel de pago de la API Gemini de Google, bajo la cadena de modelo gemini-4-argon, y no está disponible explícitamente en el nivel gratuito. Mercury 3 está en la plataforma de Inception, con 100 millones de tokens gratuitos para cuentas nuevas, además de opciones de despliegue empresarial.

• Fricción de acceso: Argon requiere una relación de facturación con Google Cloud y, para cualquier aspecto sensible, una revisión de residencia de datos. Mercury 3 requiere una cuenta de Inception y un cliente compatible con OpenAI.

Lo que 52,6 compra que «supera a Haiku 5.5» no

La asimetría de evidencia aquí es lo bastante marcada como para ser el factor decisivo para muchos equipos. Artificial Analysis ejecutó G​emini 4 Argon en su propio entorno de pruebas y publicó una cifra que cualquiera puede comparar con la de otros 200 modelos. G​oogle, por separado, publicó una tabla a nivel de tarea con benchmarks con nombre. Ninguna de las dos es una garantía, pero juntas permiten a un comprador razonar sobre dónde se sitúa Argon en relación con los modelos que ya usa.

Mercury 3 ofrece una frase comparativa —«supera a GPT-6 Luna y Claude Haiku 5.5»— sin margen, sin nombres de benchmarks y sin puntuaciones, además de un resultado de agente en 50 tareas en vivo de Mind2Web en el que completó la mitad y superó a GPT-6.1 Sol. Eso es una señal genuina sobre la navegación web y nada en absoluto sobre programación, matemáticas, recuperación de contexto largo o seguimiento de instrucciones.

Hay una lectura justa de esto y una injusta. La lectura justa es que Inception lanzó un modelo hace un día y los laboratorios independientes aún no se han puesto al día; el Mercury anterior, 2.5, sí tiene una página de Artificial Analysis y registra 705,9 tokens por segundo, así que las cifras de velocidad del proveedor históricamente han estado en el rango aproximado correcto bajo una medición neutral. La lectura injusta es tratar «supera a Haiku 5.5» como si fuera una puntuación. Es una declaración de posicionamiento sobre el nivel de velocidad, y Argon no está en ese nivel.

La aritmética del 1 de diciembre, ejecutada correctamente

Supongamos que un equipo de producto fija 40 millones de tokens de salida y 200 millones de tokens de entrada al día —un asistente grande, o un pipeline por lotes con prompts generosos. En Gemini 4 Argon, a la tarifa introductoria, eso son $400 de entrada y $400 de salida, o $800 al día. A partir del 1 de diciembre, el mismo tráfico cuesta $800 y $800, o $1,600 al día. El aumento es de $800 al día, o aproximadamente $24,000 al mes, por el mismo trabajo. Nadie envía un memo sobre eso; simplemente aparece en la factura.

En Mercury 3, a la tarifa de lanzamiento, el mismo tráfico cuesta $20 de entrada y $14 de salida, o $34 al día. A precio de lista, son $40 y $28, o $68 al día. Incluso después de que terminen ambos descuentos, Mercury 3 es unas 24 veces más barato en esta carga de trabajo, y la diferencia absoluta ha crecido de $766 al día a $1,532 al día, porque una proporción aplicada a un número mayor da un número mayor.

Lo que ese dinero compra del lado de Argon es la capacidad de emitir hasta un millón de tokens en una sola respuesta, de leer un vídeo y de obtener 52,6 en un índice público. Para una carga de trabajo que resume una grabación de dos horas, o que escribe un documento estructurado de 200 páginas en una sola pasada, eso no es un extra — es la única manera de hacer el trabajo. Para una carga de trabajo que emite cuatrocientos tokens por llamada, nada de eso se está aprovechando.

Dónde ayuda un router y dónde no

Ninguno de los dos modelos está en nuestro catálogo hoy. Nuestra API de modelos no tiene ninguna entrada para Gemini 4 ni para Inception: google/gemini-4-argon devuelve model-not-found, y todos los modelos Mercury también. Vale la pena decirlo sin adornos, porque una comparación de precios entre dos modelos que no podemos servir solo es útil si sabes eso de antemano. Argon se ejecuta en el nivel de pago propio de Google; Mercury 3 se ejecuta en la plataforma de Inception y en los hosts de terceros que Inception enumera.

Lo que podemos hacer es cubrir el resto del stack que los rodea. Los modelos de Google que sí enrutamos — gemini-3.8-flash, gemini-3.6-flash, gemini-3.5-flash, gemini-3.1-pro-preview y sus variantes lite — están en el mismo endpoint compatible con OpenAI que más de 200 modelos adicionales, a precio de lista del proveedor con 0% de margen, lo que significa que un cambio de precios de G​oogle llega a nuestro lado el mismo día en lugar de en la próxima renovación de contrato. Esa propiedad está a punto de ponerse a prueba en público el 1 de diciembre, y es la razón para mantener la capa de enrutamiento entre tu código y el proveedor en lugar de fijar por código cualquiera de las dos tarifas.

Para los dos modelos de este artículo, el patrón útil es una división de capacidades con un techo de costo explícito: Argon para las solicitudes que realmente necesitan una decodificación larga o una entrada multimodal, un modelo enrutado para todo lo demás, y el DSL de enrutamiento que contiene la regla para que la división se aplique en lugar de recordarse. Vale la pena considerar la fusión de modelos para los casos difíciles: ejecutar un panel y tomar el consenso es más barato que asignar por defecto toda la carga de trabajo a un modelo insignia.

La decisión, de fecha

Antes del 1 de diciembre, Gemini 4 Argon a $2/$10 es un precio de buque insignia razonable, y su justificación se basa en capacidades que Mercury 3 no tiene. Después del 1 de diciembre, a $4/$20, es un producto premium a una tarifa premium, y la justificación debe plantearse en los mismos términos que Claude Opus 5.5, que cobra los mismos $4/$20, obtiene una puntuación ligeramente superior en el índice independiente, con 57.6, y limita la salida a 128K tokens, mientras que Argon ofrece hasta 1M. La decodificación larga es la prima defendible de Argon; a la tarifa más alta, es lo único que lo es.

Mercury 3 es la apuesta contraria. Es extraordinariamente barato, rápido de una manera que importa para los productos interactivos y está casi por completo sin medir. Su propio descuento de lanzamiento es lo menos duradero que tiene, porque un proveedor que no ha publicado una fecha de finalización puede finalizarlo cuando las cifras de crecimiento sugieran que debería.

Planifique con los precios de lista. Aproveche la ventana promocional para hacer la evaluación que, de otro modo, pospondría hasta el primer trimestre, y decida en noviembre cuánto está dispuesto a pagar en diciembre. La fecha límite de la tarifa de Argon es el dato más útil de esta comparación, y es el que vence antes.