
Mercury 3 מול Gemini 4 Argon: שניהם במבצע, רק אחד מהם ציין מתי המבצע מסתיים
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Ultra 1.02026-10-17$5.00 / $10.00 לכל 1M טוקנים · 9 tok/s
- deepseekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 10172026-10-17$0.15 / $0.60 לכל 1M טוקנים · 233 tok/s
- DeepSeekחדשDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-10-1740אינטליגנציה
- OrcaחדשOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 94 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 787 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 40 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 832 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 51 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 120 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
Google הודיעה לשוק בדיוק מתי Gemini 4 Argon מתייקר: ב-1 בדצמבר 2026, הקלט עולה מ-2.00 דולר ל-4.00 דולר למיליון טוקנים והפלט מ-10.00 דולר ל-20.00 דולר למיליון טוקנים. Inception Labs הודיעה לשוק ש-Mercury 3 בהנחה של 50% "בהשקה" ולא פרסמה תאריך סיום כלל. שני מחירי היכרות, דדליין אחד — והאסימטריה הזו בעלת השלכות גדולות יותר על תקציב מאשר המספרים הנוכחיים, כי המספרים הנוכחיים הם אלה שיתבררו כשגויים מהר ביותר. ב-20 באוקטובר הצמד עומד על 0.35 דולר מול 10.00 דולר למיליון טוקני פלט. ב-2 בדצמבר, בהנחה שגם המבצע של Inception הופסק, הוא עומד על 0.70 דולר מול 20.00 דולר. היחס בקושי משתנה; מה שמשתנה הוא מה שתשלמו בפועל. כשלי ה-AI ותקריות הסוכנים המתועדים מאחורי השקות כמו זו נאספים ב-OrcaRouter AI Incident Archive שבו לכל רשומה מקורות משלה, חומרה, דירוג מהימנות וסימון שנוי במחלוקת.
המודלים שמתחת להנחות עושים גם הם דברים שונים. Mercury 3, שהושק ב-19 באוקטובר 2026, הוא מודל השפה הדיפוזי של Inception: טקסט נכנס וטקסט יוצא, הקשר של מיליון טוקנים, תקרת פלט של 131,072 טוקנים, 1,068 טוקנים לשנייה על חומרת NVIDIA לפי הספירה של Inception עצמה, וללא ציוני בנצ'מרק מספריים בהודעת ההשקה שלו. Gemini 4 Argon הגיע לזמינות כללית בשכבה בתשלום של Google ב-13 באוקטובר 2026, לאחר שהוכרז ב-30 בספטמבר; זהו מודל ההיסק המוביל של Google, עם הקשר מאוחד של מיליון טוקנים ופענוחים ארוכים של עד מיליון טוקנים, והוא נושא מדד אינטליגנציה עצמאי של Artificial Analysis שעומד על 52.6. במילים פשוטות: האחד הוא מודל הטקסט הזול והמהיר ביותר שתוכלו לקרוא לו השבוע, והאחר הוא מודל דגל עם דדליין על המחיר.
שישים יום של חפיפה, ואז שיחה אחרת
עד 30 בנובמבר, שני הדגמים נמצאים בחלון מבצעי שנסגר במועדים שונים ומסיבות שונות. זה של Google הוא תעריף היכרות מתוארך עם העלאה מפורסמת מראש; זה של Inception הוא הנחת השקה ללא אופק מוצהר. זה נותן לקונה הזדמנות יוצאת דופן — תקופה של שישים יום שבה שתי האפשרויות האמינות הזולות ביותר בשכבות שלהן מוזלות בו-זמנית — ומלכודת יוצאת דופן: לתכנן תקציב ל-2027 על בסיס מבצע מ-2026.
ההתייקרות של Argon היא הכפלה בשני צדי מחירון התעריפים, והיא חלה גם על קלט שנשמר במטמון: $0.10 למיליון עד נובמבר, $0.20 לאחר מכן. שמירת הקשר במטמון ב-Argon היא אימפליציטית בלבד — שמירה מפורשת במטמון אינה נתמכת — כך שתעריף המטמון הוא מה שמתקבל כאשר Google מזהה קידומת חוזרת, ולא משהו שמגדירים. עבור הנחיית מערכת ארוכה זה שימושי; עבור עומס עבודה שנבנה סביב שליטה מפורשת במטמון זה מגבלה ולא הנחה.
הקלט השמור במטמון של Mercury 3 פועל לפי כלל סטנדרטי של 90% הנחה על הקלט: 0.02 דולר למיליון במחיר מחירון, 0.01 דולר במהלך חלון ההשקה. לא פורסמה תקופת תוקף. קריאה זהירה היא שמחיר המחירון הוא התעריף שעליו כדאי לתכנן, וכל מה שמתחתיו הוא בגדר רווח נוסף.

גיליון המפרט, עם ההסתייגויות במקומן
• מחיר פלט — Mercury 3 $0.35 בהשקה, $0.70 במחיר מחירון. Gemini 4 Argon $10.00 עד 30 בנובמבר, $20.00 החל מ-1 בדצמבר.
• מחיר קלט — Mercury 3 $0.10 בהשקה, $0.20 במחיר מחירון. Gemini 4 Argon $2.00 עד 30 בנובמבר, $4.00 מ-1 בדצמבר.
• תקרת פלט — Gemini 4 Argon מאפשר 65,536 טוקנים כברירת מחדל בקריאות סינכרוניות, ועד 1,048,576 במצב הפענוח הארוך שלו. Mercury 3 מאפשר 131,072. המספר הגדול יותר של Argon מגיע עם מלכוד: מיליון הטוקנים שלו הוא תקציב מאוחד של קלט ופלט, כך שפרומפט של 900K טוקנים מותיר רק כ-100K לתשובה.
• הקשר — שניהם 1M טוקנים.
• קלטים — Gemini 4 Argon הוא רב־מודלי; התיעוד של Google מפרט קלט של תמונה, וידאו, אודיו ומסמך לצד טקסט. Mercury 3 הוא טקסט נכנס וטקסט יוצא.
• תפוקה — Mercury 3 עם 1,068 tok/s, הנתון של Inception, שלא שוחזר. מהירות הפלט של Gemini 4 Argon אינה משהו ש-Google משווקת; המדידה של Artificial Analysis של המודל היא המספר שיש להשתמש בו, והיא נמוכה בסדר גודל מהטענה של Mercury.
• ציון בלתי תלוי — Gemini 4 Argon 52.6 במדד האינטליגנציה v4.3.2 של Artificial Analysis במאמץ גבוה, בעלות חישוב של $1.99 לכל משימת מדד. ל-Mercury 3 אין כלל עמוד ב-Artificial Analysis נכון להיום.
• ציוני משימות של ספקים — Google מפרסמת טבלת בנצ'מרק עבור Argon, הכוללת Terminal-Bench 4.0 עם 57.1%, SciCode עם 61.8% ו-Humanity's Last Exam עם 57.1%; אלו נתונים שמדווחים על ידי Google, ועמודות המתחרים של Google מכילות את המספרים שהמתחרים עצמם דיווחו על עצמם. Inception אינה מפרסמת ציונים מספריים עבור Mercury 3.
• זמינות — Argon זמין באופן כללי (GA) בשכבת ה-API בתשלום של Google Gemini תחת מחרוזת המודל gemini-4-argon, ואינו זמין במפורש בשכבה החינמית. Mercury 3 נמצא בפלטפורמה של Inception, עם 100 מיליון טוקנים בחינם לחשבונות חדשים, בנוסף לאפשרויות פריסה ארגוניות.
• חיכוך בגישה — Argon דורש חשבון חיוב ב-Google Cloud, ולכל דבר רגיש, סקירת מיקום נתונים. Mercury 3 דורש חשבון Inception ולקוח תואם OpenAI.

מה ש-52.6 קונה ושאותו "עוקף את Haiku 5.5" לא קונה
אסימטריית הראיות כאן חדה דיה כדי להיות הגורם המכריע עבור צוותים רבים. Artificial Analysis הריצה את Gemini 4 Argon על מערך הבדיקות שלה ופרסמה מספר שכל אחד יכול להשוות מול 200 מודלים אחרים. Google, בנפרד, פרסמה טבלה ברמת משימה עם בנצ'מרקים בעלי שמות. אף אחד מאלה אינו ערובה, אך יחד הם מאפשרים לקונה להסיק היכן Argon נמצא ביחס למודלים שכבר משתמש בהם.
Mercury 3 מציע משפט השוואתי — הוא "מתעלה על GPT-6 Luna ו-Claude Haiku 5.5" — ללא פער, ללא שמות של מבחני מדידה וללא ציונים, ובנוסף תוצאת סוכן אחת על 50 משימות Mind2Web בזמן אמת, שבהן השלים מחצית וגבר על GPT-6.1 Sol. זהו אות אמיתי בנוגע לניווט באינטרנט, ושום דבר בכלל בנוגע לתכנות, מתמטיקה, שליפה בהקשר ארוך או ביצוע הוראות.
יש לקרוא את זה קריאה הוגנת וקריאה לא הוגנת. הקריאה ההוגנת היא ש-Inception השיקה מודל לפני יום אחד ומעבדות עצמאיות טרם הדביקו את הקצב; ל-Mercury הקודם, 2.5, אכן יש עמוד ב-Artificial Analysis והוא מציג 705.9 טוקנים לשנייה, כך שמספרי המהירות של הספק היו היסטורית בסביבה הנכונה תחת מדידה ניטרלית. הקריאה הלא הוגנת היא להתייחס ל"עוקף את Haiku 5.5" כאילו היה זה ציון. זוהי הצהרת מיצוב בנוגע לשכבת המהירות, ו-Argon אינה בשכבה הזו.

האריתמטיקה של 1 בדצמבר, כשהיא מבוצעת כראוי
נניח שצוות מוצר מחליט על 40 מיליון טוקנים של פלט ו-200 מיליון טוקנים של קלט ביום — עוזר גדול, או צינור עיבוד אצווה עם פרומפטים נדיבים. ב-Gemini 4 Argon בתעריף ההיכרות זה $400 של קלט ו-$400 של פלט, או $800 ביום. החל מ-1 בדצמבר אותה תעבורה היא $800 ו-$800, או $1,600 ביום. הקפיצה היא $800 ביום, או בערך $24,000 בחודש, עבור אותה עבודה בדיוק. אף אחד לא שולח תזכיר על כך; זה פשוט מופיע בחשבונית.
ב-Mercury 3 בתעריף ההשקה, אותה תעבורה עולה $20 קלט ו-$14 פלט, או $34 ליום. במחיר מחירון זה $40 ו-$28, או $68 ליום. גם לאחר ששתי ההנחות יסתיימו, Mercury 3 זול פי כ-24 בעומס עבודה זה — והפער המוחלט גדל מ-$766 ליום ל-$1,532 ליום, כי יחס שמוחל על מספר גדול יותר הוא מספר גדול יותר.
מה שהכסף הזה קונה בצד של Argon הוא היכולת לפלוט עד מיליון טוקנים בתגובה אחת, לקרוא וידאו, ולקבל ציון של 52.6 במדד ציבורי. עבור עומס עבודה שמסכם הקלטה בת שעתיים, או כותב מסמך מובנה בן 200 עמודים במעבר אחד, זה לא פרימיום — זו הדרך היחידה לבצע את העבודה. עבור עומס עבודה שפולט ארבע מאות טוקנים לקריאה, שום דבר מזה לא נמצא בשימוש.
היכן נתב עוזר, והיכן הוא לא
אף אחד מהמודלים אינו בקטלוג שלנו היום. ב-API המודלים שלנו אין רשומה עבור Gemini 4 ואין רשומה עבור Inception — google/gemini-4-argon מחזיר model-not-found, וכך גם כל מודל Mercury. כדאי לומר זאת בלי קישוט, כי השוואת מחירים בין שני מודלים שאיננו יכולים לספק שימושית רק אם יודעים זאת מראש. Argon פועל במסלול בתשלום של Google עצמה; Mercury 3 פועל בפלטפורמה של Inception ובמארחי צד שלישי ש-Inception מפרטת.
מה שאנחנו יכולים לעשות הוא לכסות את שאר הסטאק סביבם. מודלי Google שאנחנו כן מנתבים — gemini-3.8-flash, gemini-3.6-flash, gemini-3.5-flash, gemini-3.1-pro-preview והגרסאות ה-lite שלהן — יושבים על אותו endpoint תואם OpenAI כמו יותר מ-200 מודלים אחרים, במחיר מחירון של הספק עם 0% תוספת, מה שאומר ששינוי מחיר של Google נוחת אצלנו באותו יום ולא בחידוש החוזה הבא. התכונה הזו עומדת להיבחן בפומבי ב-1 בדצמבר, וזו הסיבה להשאיר את שכבת הניתוב בין הקוד שלכם לספק במקום לקודד קשיח את אחד משני כרטיסי התעריפים.
עבור שני המודלים בכתבה הזו, התבנית השימושית היא פיצול יכולות עם תקרת עלות מפורשת: Argon לבקשות שבאמת זקוקות לפענוח ארוך או לקלט מולטימודלי, מודל מנותב לכל השאר, וה-DSL לניתוב שמחזיק את הכלל כך שהפיצול נאכף ולא נשען על זיכרון. כדאי לבחון מיזוג מודלים במקרים הקשים — הרצת פאנל ולקיחת הקונצנזוס זולה יותר מאשר להפנות את כל עומס העבודה כברירת מחדל למודל דגל.
ההחלטה, מיום
לפני ה-1 בדצמבר, Gemini 4 Argon בתמחור של $2/$10 הוא מחיר דגל סביר, והטיעון בעדו נשען על יכולות שאין ל-Mercury 3. אחרי ה-1 בדצמבר, בתמחור של $4/$20, הוא מוצר פרימיום בתעריף פרימיום, והטיעון בעדו חייב להיבנות באותם תנאים כמו Claude Opus 5.5 — שגובה את אותו $4/$20, מחזיק בציון אינדקס עצמאי גבוה מעט יותר של 57.6, ומגביל את הפלט ל-128K טוקנים בעוד Argon מציע עד 1M. הפענוח הארוך הוא יתרון הפרימיום המוצדק של Argon; בתעריף הגבוה יותר, זה הדבר היחיד שכזה.
Mercury 3 היא העסקה ההפוכה. היא זולה בצורה יוצאת דופן, מהירה באופן שחשוב למוצרים אינטראקטיביים, וכמעט לגמרי לא נמדדת. הנחת ההשקה שלה עצמה היא הדבר הפחות עמיד בה, כי ספק שלא פרסם תאריך סיום יכול לסיים אותה בכל עת שמספרי הצמיחה ירמו שכך ראוי לעשות.
התבססו על מחירי המחירון. נצלו את חלון המבצע כדי לבצע את ההערכה שהייתם דוחים ל-Q1, והחליטו בנובמבר מה אתם מוכנים לשלם בדצמבר. המועד האחרון בכרטיס התעריפים של Argon הוא פיסת המידע השימושית ביותר בהשוואה הזו, והוא זה שפג תוקפו מוקדם מכולם.
השוואות במאמר הזה1
זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
