Mercury 3 vs Gemini 4 Argon: entrambi sono in offerta, solo uno ha indicato quando termina la promozione

Google ha comunicato al mercato esattamente quando Gemini 4 Argon diventa più costoso: il 1° dicembre 2026 l'input passa da $2.00 a $4.00 per milione di token e l'output da $10.00 a $20.00. Inception Labs ha comunicato al mercato che Mercury 3 è scontato del 50% "al lancio" e non ha pubblicato alcuna data di fine. Due prezzi introduttivi, una sola scadenza — e questa asimmetria ha conseguenze maggiori per un budget rispetto ai numeri attuali, perché i numeri attuali sono quelli che diventeranno sbagliati prima. Il 20 ottobre la coppia recita $0.35 contro $10.00 per milione di token di output. Il 2 dicembre, supponendo che anche la promozione di Inception sia stata chiusa, recita $0.70 contro $20.00. Il rapporto si muove appena; ciò che cambia è quanto pagherai effettivamente. I casi documentati di guasti dell'IA e incidenti degli agenti dietro rilasci come questo sono raccolti in the OrcaRouter AI Incident Archive dove ogni voce riporta le proprie fonti, gravità, grado di confidenza e flag di contestazione.

Anche i modelli che stanno dietro gli sconti fanno cose diverse. Mercury 3, rilasciato il 19 ottobre 2026, è il modello linguistico diffusionale di Inception: testo in ingresso e in uscita, contesto da 1M, un tetto di output di 131.072 token, 1.068 token al secondo su hardware NVIDIA secondo il conteggio della stessa Inception, e nessun punteggio numerico di benchmark nel suo annuncio. G​emini 4 Argon ha raggiunto la disponibilità generale sul piano a pagamento di G​oogle il 13 ottobre 2026, dopo essere stato annunciato il 30 settembre; è il modello di ragionamento di punta di G​oogle, con un contesto unificato da 1M token e decodifiche lunghe fino a 1M token, e ha un Artificial Analysis Intelligence Index indipendente di 52,6. In parole povere: uno è il modello testuale economico più veloce che puoi chiamare questa settimana, l'altro è un modello di punta con una scadenza sul prezzo.

Sessanta giorni di sovrapposizione, poi una conversazione diversa

Fino al 30 novembre, entrambi i modelli si trovano in una finestra promozionale che si chiude in momenti diversi e per ragioni diverse. Quella di Google è una tariffa introduttiva a scadenza fissa con un aumento pubblicato; quella di Inception è uno sconto di lancio senza orizzonte dichiarato. Questo offre a un acquirente un'opportunità insolita — un periodo di sessanta giorni in cui le due opzioni credibili più economiche nei rispettivi livelli sono scontate contemporaneamente — e una trappola insolita, ovvero basare un budget 2027 su una promozione 2026.

L'aumento di Argon è un raddoppio su entrambi i lati della tabella tariffaria, e si applica anche all'input in cache: $0.10 per milione fino a novembre, $0.20 dopo. La cache del contesto su Argon è solo implicita — la cache esplicita non è supportata — quindi la tariffa in cache è quella che ottieni quando Google rileva un prefisso ripetuto, non qualcosa che configuri. Per un lungo prompt di sistema è utile; per un carico di lavoro costruito attorno al controllo esplicito della cache è una limitazione più che uno sconto.

L'input in cache di Mercury 3 segue la regola standard dello sconto del 90% sull'input: 0,02 $ per milione a listino, 0,01 $ durante la finestra di lancio. Non è pubblicata alcuna scadenza. Una lettura prudente è che il prezzo di listino sia la tariffa sulla quale pianificare e che qualsiasi importo inferiore rappresenti un margine positivo.

La scheda tecnica, con le avvertenze del caso

• Prezzo di output — Mercury 3 $0,35 al lancio, $0,70 a listino. Gemini 4 Argon $10,00 fino al 30 novembre, $20,00 dal 1° dicembre.

• Prezzo di input — Mercury 3 $0,10 al lancio, $0,20 a listino. G​emini 4 Argon $2,00 fino al 30 novembre, $4,00 dal 1° dicembre.

• Limite di output — G​emini 4 Argon consente 65.536 token per impostazione predefinita sulle chiamate sincrone e fino a 1.048.576 con la sua modalità long-decode. Mercury 3 consente 131.072. Il numero più alto di Argon ha un'insidia: il suo 1M è un budget unificato di input e output, quindi un prompt da 900K token lascia solo circa 100K per la risposta.

• Contesto — entrambi 1M token.

• Input — Gemini 4 Argon è multimodale; la documentazione di Google elenca, accanto al testo, input sotto forma di immagini, video, audio e documenti. Mercury 3 è testo in entrata, testo in uscita.

• Throughput — Mercury 3 1.068 tok/s, il dato di Inception, non replicato. La velocità di output di G​emini 4 Argon non è un dato che G​oogle pubblicizza; la misurazione del modello effettuata da Artificial Analysis è il numero da usare, ed è di un ordine di grandezza inferiore rispetto a quanto dichiarato da Mercury.

• Punteggio indipendente — Gemini 4 Argon 52,6 sull'Intelligence Index v4.3.2 di Artificial Analysis con sforzo elevato, a 1,99 $ di calcolo per attività dell'indice. Mercury 3 non ha alcuna pagina su Artificial Analysis a oggi.

• Punteggi dei vendor sui task — G​oogle pubblica una tabella di benchmark per Argon, che include Terminal-Bench 4.0 al 57,1%, SciCode al 61,8% e Humanity's Last Exam al 57,1%; questi dati sono riportati da G​oogle e le colonne dei concorrenti di G​oogle contengono i numeri autodichiarati dai concorrenti stessi. Inception non pubblica alcun punteggio numerico per Mercury 3.

• Disponibilità — Argon è GA sul livello a pagamento dell'API G​emini di G​oogle con la stringa del modello gemini-4-argon, e non è esplicitamente disponibile sul livello gratuito. Mercury 3 è sulla piattaforma di Inception, con 100 milioni di token gratuiti per i nuovi account, oltre a opzioni di distribuzione enterprise.

• Attrito nell'accesso — Argon richiede un rapporto di fatturazione con Google Cloud e, per qualsiasi dato sensibile, una verifica della residenza dei dati. Mercury 3 richiede un account Inception e un client compatibile con OpenAI.

Cosa offre 52.6 che «supera Haiku 5.5» non offre

L'asimmetria delle prove qui è abbastanza netta da essere il fattore decisivo per molti team. Artificial Analysis ha eseguito Gemini 4 Argon sul proprio harness e ha pubblicato un numero che chiunque può confrontare con quello di altri 200 modelli. Google, separatamente, ha pubblicato una tabella a livello di task con benchmark denominati. Nessuna delle due cose è una garanzia, ma insieme consentono a un acquirente di ragionare su dove si colloca Argon rispetto ai modelli che già utilizza.

Mercury 3 offre una frase comparativa — «supera GPT-6 Luna e Claude Haiku 5.5» — senza margine, senza nomi di benchmark e senza punteggi, più un risultato di un agente su 50 attività live di Mind2Web, dove ne ha completate la metà e ha battuto GPT-6.1 Sol. Questo è un segnale reale sulla navigazione web e assolutamente nulla sul coding, sulla matematica, sul recupero su contesti lunghi o sul seguire le istruzioni.

Di questo si può dare una lettura equa e una iniqua. La lettura equa è che Inception ha rilasciato un modello solo un giorno fa e i laboratori indipendenti non sono ancora riusciti a stare al passo; il precedente Mercury, 2.5, ha effettivamente una pagina su Artificial Analysis e registra 705,9 token al secondo, quindi storicamente i numeri di velocità del fornitore sono stati vicini al vero in condizioni di misurazione neutrale. La lettura iniqua è trattare “supera Haiku 5.5” come se fosse un punteggio. È un'affermazione di posizionamento sulla fascia di velocità, e Argon non è in quella fascia.

L'aritmetica del 1° dicembre, fatta come si deve

Supponiamo che un team di prodotto si stabilizzi su 40 milioni di token di output e 200 milioni di token di input al giorno — un grande assistente, o una pipeline batch con prompt generosi. Su G​emini 4 Argon, alla tariffa introduttiva, sono 400 $ di input e 400 $ di output, ovvero 800 $ al giorno. Dal 1° dicembre lo stesso traffico costa 800 $ e 800 $, ovvero 1.600 $ al giorno. L'aumento è di 800 $ al giorno, o circa 24.000 $ al mese, per un lavoro identico. Nessuno invia un memo al riguardo; compare semplicemente in fattura.

Su Mercury 3, alla tariffa di lancio, lo stesso traffico costa $20 di input e $14 di output, ovvero $34 al giorno. Al prezzo di listino costa $40 e $28, ovvero $68 al giorno. Anche dopo la fine di entrambi gli sconti, Mercury 3 è circa 24 volte più economico su questo carico di lavoro — e il divario assoluto è cresciuto da $766 al giorno a $1,532 al giorno, perché un rapporto applicato a un numero più grande dà un numero più grande.

Ciò che quel denaro compra sul versante Argon è la capacità di emettere fino a un milione di token in una singola risposta, di leggere un video e di ottenere 52,6 su un indice pubblico. Per un carico di lavoro che riassume una registrazione di due ore, o scrive un documento strutturato di 200 pagine in un'unica passata, non è un premium — è l'unico modo per svolgere il lavoro. Per un carico di lavoro che emette quattrocento token per chiamata, nulla di tutto ciò viene utilizzato.

Dove un router è utile e dove non lo è

Nessuno dei due modelli è oggi nel nostro catalogo. La nostra API dei modelli non ha alcuna voce per G​emini 4 e nessuna voce per Inception: google/gemini-4-argon restituisce model-not-found, e lo stesso fa ogni modello Mercury. Vale la pena dirlo senza fronzoli, perché un confronto prezzi tra due modelli che non possiamo servire è utile solo se lo si sa fin dall'inizio. Argon gira sul piano a pagamento di G​oogle; Mercury 3 gira sulla piattaforma di Inception e sugli host di terze parti elencati da Inception.

Quello che possiamo fare è coprire il resto dello stack attorno a loro. I modelli Google che effettivamente instradiamo — gemini-3.8-flash, gemini-3.6-flash, gemini-3.5-flash, gemini-3.1-pro-preview e le loro varianti lite — si trovano sullo stesso endpoint compatibile con OpenAI di oltre 200 altri modelli, al prezzo di listino del provider con 0% di ricarico, il che significa che una variazione di prezzo di G​oogle arriva dalla nostra parte lo stesso giorno anziché al successivo rinnovo contrattuale. Quella proprietà sta per essere messa alla prova pubblicamente il 1° dicembre, ed è il motivo per cui conviene mantenere il livello di routing tra il tuo codice e il fornitore invece di codificare rigidamente l'uno o l'altro listino prezzi.

Per i due modelli di questo articolo, lo schema utile è una separazione delle capacità con un tetto di costo esplicito: Argon per le richieste che richiedono davvero una decodifica lunga o un input multimodale, un modello instradato per tutto il resto, e il DSL di routing che mantiene la regola, così che la separazione venga applicata anziché ricordata. La fusione di modelli merita un'occhiata per i casi difficili: eseguire un panel e prendere il consenso costa meno che impostare per default l'intero carico di lavoro su un modello flagship.

La decisione, datata

Prima del 1° dicembre, G​emini 4 Argon a $2/$10 è un prezzo flagship ragionevole e la tesi a suo favore si basa su capacità che Mercury 3 non possiede. Dopo il 1° dicembre, a $4/$20, è un prodotto premium a una tariffa premium, e la tesi deve essere sostenuta alle stesse condizioni di Claude Opus 5.5 — che applica gli stessi $4/$20, ha un punteggio indipendente leggermente superiore, pari a 57,6, e limita l'output a 128K token laddove Argon offre fino a 1M. Il long decode è il premium difendibile di Argon; alla tariffa più alta è l'unica cosa che lo sia.

Mercury 3 è l'operazione opposta. È straordinariamente economico, veloce in un modo che conta per i prodotti interattivi e quasi del tutto non misurato. Il suo stesso sconto di lancio è la cosa meno duratura che abbia, perché un fornitore che non ha pubblicato una data di fine può terminarlo quando i numeri di crescita suggeriscono che dovrebbe.

Pianifica in base ai prezzi di listino. Usa la finestra promozionale per fare la valutazione che altrimenti rimanderesti al Q1, e decidi a novembre quanto sei disposto a pagare a dicembre. La scadenza indicata nel tariffario di Argon è l'informazione più utile in questo confronto, ed è quella che scade prima.