Gemini 4 Argon dan Gemini 3.1 Pro: Penerusnya Lebih Murah, dan Model Lama Masih Memenangkan Dua Pertarungan

Gemini 4 Argon lebih murah untuk dijalankan daripada model yang seharusnya digantikannya. Itu bukan salah ketik. Tarif output pengantar Go​ogle untuk Gemini 4 Argon adalah $10 per juta token dan Gemini 3.1 Pro Preview — model yang ada di katalog OrcaRouter saat ini, dan model yang seluruh keberadaan Argon menjadi argumen untuk menentangnya — mengenakan biaya $12. Input $2 yang sama pada keduanya, kecuali Anda mendorong Gemini 3.1 Pro Preview melewati 200.000 token input, yang pada titik itu tarifnya berlipat dua menjadi $4 masuk dan $18 keluar. Penerus yang lebih murah sudah cukup tidak biasa untuk layak menjadi lead tersendiri.

Gambaran selebihnya kurang rapi. Pada Intelligence Index milik Artificial Analysis, Gemini 4 Argon mencetak 52,6 berbanding 29,7 milik Gemini 3.1 Pro Preview — selisih 22,9 poin yang, jika berdiri sendiri, menyiratkan model yang lebih tua itu tidak berada di liga yang sama. Namun model yang lebih tua itu menang di GPQA Diamond dengan 94,1% berbanding tidak ada data yang dipublikasikan, menang dalam penalaran konteks panjang 82,0 berbanding 79,7, dan mencatat skor penggunaan alat agentik τ²-Bench 95,6 yang selama ini dikutip DeepSeek sebagai angka utama model andalannya sendiri. Jadi, cara membingkai yang jujur bukanlah "Argon menggantikan 3.1 Pro". Melainkan "Argon menggantikan pekerjaan 3.1 Pro, dengan harga output yang lebih rendah, sementara 3.1 Pro mempertahankan beberapa keunggulan sempit yang akan berarti bagi sebagian kecil beban kerja yang spesifik."

Apa sebenarnya Gemini 3.1 Pro Preview

Produk ini telah ada di katalog sejak 2026-02-19 dan telah disebut sebagai pratinjau selama tujuh bulan sejak itu. Google menghabiskan periode di antaranya dengan merilis model kelas Flash — 3.6 Flash, 3.8 Flash, 3.8 Flash Cyber yang disetel untuk keamanan siber — sementara kelas Pro tetap seperti semula. Kesenjangan itu menjadi konteks bagi semua yang diklaim Argon, dan itulah sebabnya pertanyaan dari era Mei ("kapan kelas Pro digantikan?") masih menjadi pertanyaan yang tepat pada Oktober.

Kartu ini adalah model frontier sungguhan, bukan sisa. Konteks 1,048,576 token, masukan multimodal untuk teks, gambar, audio, video, dan file, penggunaan alat, keluaran terstruktur dan penalaran, serta lima tag kemampuan di sisi kami. Kelemahannya terletak pada tempat pelatihannya: keluaran maksimum 65,536 token, dan profil tugas yang tampak ketinggalan zaman dibandingkan model 2026.

Tabel yang harus Anda baca dua kali.

Harga, keduanya sebagaimana tercantum, per juta token:

• Input — Gemini 4 Argon $2.00 versus Gemini 3.1 Pro Preview $2.00. Tingkat.

• Output — Gemini 4 Argon $10.00 versus Gemini 3.1 Pro Preview $12.00. Argon 17% lebih murah.

• Input cache — Gemini 4 Argon $0.10 versus Gemini 3.1 Pro Preview $0.20.

• Tingkat input panjang — Gemini 4 Argon menyatakan tarif perkenalan tetap; Gemini 3.1 Pro Preview naik menjadi $4.00 untuk input / $18.00 untuk output di atas 200.000 token input.

• Output maksimum — Gemini 4 Argon 1.000.000 token versus Gemini 3.1 Pro Preview 65.536.

• Biaya terukur per tugas indeks — Gemini 4 Argon $1,99 versus Gemini 3.1 Pro Preview $0,67, menurut Artificial Analysis. Di sini model yang lebih lama tiga kali lebih murah, karena beban yang harus dijalankan harness jauh lebih kecil.

Baris terakhir itu adalah rekonsiliasi. Secara per token, Argon lebih murah; secara per tugas, harganya tiga kali lebih mahal, karena ia menjawab pertanyaan yang lebih sulit. Jika beban kerja Anda adalah input tetap, output tetap — klasifikasi, ekstraksi, peringkasan pada panjang yang diketahui — angka per token-lah yang muncul di tagihan Anda. Jika beban kerja Anda adalah "selesaikan ini", angka per tugas adalah yang jujur dan premi Argon itu nyata.

Kesenjangan 22,9 poin, dan dari mana asalnya

Artificial Analysis menjalankan rangkaian uji yang tetap, sehingga selisih sebesar itu seharusnya muncul secara konsisten. Sebagian besar memang demikian, dan polanya informatif:

• Terminal-Bench 4.0 — Gemini 4 Argon 57,1% versus Gemini 3.1 Pro Preview 4,0%. Bukan salah cetak. Rekayasa perangkat lunak jangka panjang adalah perubahan kemampuan terbesar di antara keduanya.

• AutomationBench-AA — Gemini 4 Argon 77,5% versus Gemini 3.1 Pro Preview 35,4%.

• ApexAgents — Gemini 3.1 Pro Preview 32,0% dibandingkan tanpa angka Argon yang dipublikasikan pada papan yang sama.

• SciCode — Gemini 4 Argon 61,8% versus Gemini 3.1 Pro Preview 58,7%. Ketat.

• Ujian Terakhir Umat Manusia — Gemini 4 Argon 57,1% versus Gemini 3.1 Pro Preview 47,0%.

• Penalaran konteks panjang — Gemini 3.1 Pro Preview 82,0% versus Gemini 4 Argon 79,7%. Model lama menang, tipis.

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro Preview 94,1%. Argon tidak mempublikasikan apa pun di papan peringkat ini.

• Kemahatahuan — Gemini 4 Argon 42.4 versus Gemini 3.1 Pro Preview 31.9.

• GDPval — Gemini 4 Argon 1.611 versus Gemini 3.1 Pro Preview 776.

• ITBench-SRE — Gemini 4 Argon tidak muncul; Gemini 3.1 Pro Preview 30,3%.

Jadi: kesenjangannya hampir seluruhnya berkaitan dengan daya tahan agentik dan eksekusi tugas berhorizon panjang, dan di sana kesenjangannya sangat besar. Pada penalaran pilihan ganda ilmiah, pada tugas penalaran 1M token dan pada GPQA, kedua model berada dalam rentang noise atau model yang lebih lama justru unggul. Angka 4,0% pada Terminal-Bench 4.0 berbanding 57,1% adalah angka yang seharusnya menentukan sebagian besar keputusan migrasi, dan itulah angka yang akan dilewati begitu saja oleh para pembela model yang lebih lama.

Dua spesifikasi yang membentuk ulang arsitektur Anda

Batas maksimum keluaran Argon adalah 1.000.000 token, naik dari 64K yang menjadi batas generasi sebelumnya — dan 64K adalah persis yang ditawarkan Gemini 3.1 Pro Preview, tepatnya 65.536. Ruang lebih enam belas kali lipat dalam satu lintasan mengubah apa yang dapat diminta untuk dilakukan oleh satu panggilan.

Secara konkret: apa pun yang saat ini Anda lakukan dengan merangkai panggilan agar tetap berada di bawah batas output 65K — pembuatan patch multi-file, laporan audit panjang, penyusunan dokumen lengkap dalam satu kali proses — menjadi satu panggilan tunggal. Panggilan yang lebih sedikit berarti lebih sedikit tempat bagi loop agen untuk kehilangan state, dan itu berarti logika percobaan ulang Anda menjadi lebih sederhana, bukan lebih rumit. Jika Anda telah membangun perancah yang rumit di sekitar plafon 64K, perancah itu menjadi biaya migrasi.

Gemini 3.1 Pro Preview mempertahankan satu keunggulan spesifikasi yang tidak dibahas oleh pengumuman Argon: masukan audio dan video. Daftar modalitas yang dipublikasikan Argon mencakup teks, gambar, video, dan file — audio tidak disebutkan dalam materi peluncuran, dan contoh video Google adalah LVBench, tolok ukur pemahaman video panjang. Jika pipeline Anda menerima audio, verifikasi modalitas itu sebelum mengasumsikan bahwa pemutakhiran tersebut menyertakannya. Itu adalah fakta yang dapat diperiksa tentang model yang belum dapat dipanggil, yang tepat merupakan kategori klaim yang cepat usang.

Pratinjau tersangkut dan menghalangi.

Ada masalah nyata, membosankan, dan mahal di sini: model lama disebut preview, sudah disebut begitu selama tujuh bulan, dan tidak ada yang mengatakan apa yang akan terjadi padanya. Dua skenario sama-sama masuk akal dan keduanya memiliki implikasi yang berlawanan bagi basis kode Anda. Entah Gemini 3.1 Pro Preview dihentikan saat Argon mencapai ketersediaan umum dan Anda harus bermigrasi, atau model itu digantikan dan perlahan dideprekasi sambil tetap melayani, dan Anda masih punya waktu.

Materi Google sendiri tidak menjawabnya secara pasti. Pengumuman Argon menyatakan bahwa akses yang lebih luas akan hadir "sesegera mungkin", dimulai dengan pelanggan API berbayar dan pelanggan Google AI Ultra, dan tidak menyebutkan apa pun tentang nasib tier Pro yang digantikannya. Posisi rekayasa yang konservatif adalah posisi yang tidak memakan biaya: simpan id model dalam konfigurasi, bukan dalam kode; pertahankan harness evaluasi yang dapat menjalankan prompt asli Anda terhadap model kandidat dalam waktu satu sore; dan perlakukan penggantian yang pada akhirnya terjadi sebagai tugas operasional, bukan penulisan ulang.

Posisi itu murah khususnya di OrcaRouter, karena penukarannya hanyalah sebuah string. google/gemini-3.1-pro-preview sudah aktif di katalog dengan tarif di atas, di balik endpoint yang kompatibel dengan OpenAI yang sama seperti 200+ model lainnya yang kami rutekan, pada harga daftar penyedia tanpa markup — jadi ketika Google mengubah harga 3.1 Pro atau Argon diterbitkan, tarif di sisi kami ikut berubah pada hari yang sama. Menjalankan prompt Anda terhadap keduanya hanyalah perubahan konfigurasi dan panggilan kedua, bukan integrasi kedua, dan failover otomatis berarti impor yang menjadi usang tidak ikut menjatuhkan endpoint.

Apa yang harus dilakukan bulan ini

Jika Anda menggunakan Gemini 3.1 Pro Preview dan beban kerja Anda berupa retrieval atas konteks panjang, penalaran ilmiah berbentuk GPQA, atau apa pun yang bergantung pada akurasi penalaran ilmiah sebesar 94,1%, belum ada alasan untuk beralih — Argon tidak dapat dipanggil, dan keluarga tugas spesifik tempat model lama unggul belum terbukti telah tertutup. Jangan bermigrasi hanya atas dasar selisih indeks saja.

Jika beban kerja Anda adalah pengodean agentik, eksekusi tugas bisnis multi-langkah, atau apa pun yang menghasilkan output besar, argumennya sudah kuat di atas kertas: plafon output enam belas kali lipat, selisih 53 poin Terminal-Bench, dan harga output yang lebih rendah. Penghambatnya murni bahwa Argon adalah peluncuran bertahap kepada pembela siber tepercaya melalui Fairwind Program milik Google tanpa endpoint publik. Masukkan migrasi ke peta jalan Anda, bangun harness evaluasi sekarang selagi tidak ada tekanan, dan jalankan pada minggu Argon dapat dipanggil. Penerusnya lebih murah; bersiap untuknya hampir tidak memakan biaya.