Ripple 65B Preview vs Gemini 4 Argon: 가격 절벽이 오픈 웨이트를 만나다

2026년 12월 1일 — 오늘로부터 26일 후 — Gemini 4 Argon의 공개 요금이 두 배로 인상됩니다. 입력은 백만 토큰당 $2.00에서 $4.00로, 출력은 $10.00에서 $20.00로, 캐시된 입력은 $0.10에서 $0.20로 오르며, 배치 및 우선순위 티어도 같은 배수로 인상됩니다. Google은 현재 가격이 도입 기간용일 뿐, 조용히 영구화될 수도 있는 할인이 아니라고 분명히 밝혔습니다. 이 마감일이 이번 비교의 진짜 축입니다. 2026년 11월 4일 Apache 2.0 라이선스로 공개된 Ripple 65B Preview는 애초에 움직일 수 있는 가격이 존재하지 않기 때문입니다. 650억 개의 dense 파라미터를 가진 이 모델은 자체 하드웨어에서 실행할 수 있을 만큼 작아서, 비용은 토큰 요율이 아니라 GPU 청구서가 됩니다.

그 맞교환이 타당한지는 전적으로 얼마나 많이 사용하느냐에 달려 있습니다. 이것은 벤치마크보다 먼저 정리한 계산입니다.

각 변의 숫자

• Gemini 4 Argon, 오늘 기준 — 백만 토큰당 입력 $2.00 / 출력 $10.00, 캐시 읽기 $0.10, 배치 및 플렉스 $1.00 / $5.00, 우선 처리 $3.60 / $18.00br/> • Gemini 4 Argon, 12월 1일부터 — $4.00 / $20.00, 캐시 $0.20, 배치 $2.00 / $10.00, 우선 처리 $7.20 / $36.00br/> • Ripple 65B Preview — 벤더 요금표 없음; Apache 2.0 가중치, 자체 호스팅. 타사 호스팅 요금은 약 $0.20 / $0.60 수준br/> • 독립 점수 — Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1에서 Argon 50, 지수 과제당 $7.68; Ripple은 지수 항목 없음br/> • 컨텍스트 — Argon은 입력, 사고, 출력에 걸쳐 1,048,576 토큰 공유; Ripple은 최대 1M 주장, 2M 토큰 장문맥 단계까지 학습br/> • 출력 속도 — Argon 측정값 55 tok/s; Ripple은 2×B200, 배치 8, BF16에서 250 tok/s 주장

한 달에 입력 토큰 200만 개, 출력 토큰 40만 개의 에이전트 워크로드를 실행한다고 하자. Argon의 도입 요율로는 $4 더하기 $4 — $8이다. 12월 1일부터는 $16이다. 카탈로그 요율의 호스팅 Ripple 엔드포인트에서는 다른 비용을 지불하기 전에 대략 $0.40 더하기 $0.24, 약 $0.64가 될 것이다. 이 격차는 반올림 오차가 아니며, 이 비교가 스펙 시트보다 더 가치 있는 이유다: 작은 볼륨에서는 차이가 잡음에 불과하지만, 에이전트 규모에서는 아키텍처를 결정한다.

Argon에서 실제로 구매하고 있는 것

Gemini 4 Argon은 2026년 9월 30일에 발표되었고 10월 13일에 정식 출시되었습니다. 이 모델은 공유 컨텍스트 예산을 가진 100만 토큰 모델로, 입력, 사고 토큰, 출력이 모두 같은 풀에서 나오며 기본 동기 출력 상한은 65,536토큰입니다. 한 번의 출력에서 100만 토큰에 가깝게 도달하려면 폴링을 사용하는 백그라운드 장시간 디코드 경로가 필요하며, 최대 64K씩 나누어 진행해야 합니다. 이는 비교 페이지의 "1M 컨텍스트" 한 줄이 지워버리는 종류의 세부 사항이며, 모델이 무엇을 잘하는지를 바꿔 놓습니다. Argon은 대규모 코퍼스를 읽고 적당한 분량의 답변을 생성하는 데는 탁월하지만, 한 번의 호출로 책 한 권을 만들어내는 데는 어색합니다.

측정된 프로필은 중간 프런티어 수준이다. Artificial Analysis는 v5.0.1 지수에서 이를 50으로 평가하는데, 이는 Claude Opus 5.5의 59, GPT-6.1 Sol의 55보다 낮으며, 지수 작업당 비용은 7.68달러로 더 낮은 점수에도 Sol의 1.27달러보다 여섯 배 이상 비싸다. 구글이 직접 공개한 표에서는 DeepSWE v1.1에서 77.9로 근소하게 앞서고 Terminal-Bench 4.0, FrontierSWE v2, OSWorld-2.0에서는 뒤지는 것으로 나타나며, 공급업체가 행을 골랐다는 통상적인 단서가 붙는다. 가장 눈에 띄는 수치는 AA-Omniscience에서의 15% 환각률로, 프런티어 기준보다 훨씬 낮다.

그중 어느 것도 그것을 피할 이유가 되지 않습니다. Argon의 사례는 12월 1일까지 정말로 공격적인 가격으로 장문 문서 작업을 처리하는 것입니다 — 백만 토큰당 입력 비용 $2는 GPT-6.1 Sol과 같고 Opus 5.5의 5분의 1입니다.

출시 당시의 미사여구를 뺀 Ripple의 정체

Ripple 65B Preview는 80개 층의 dense transformer로, 5,120 너비의 residual stream과 650억 개 파라미터가 모두 활성화되어 있으며, Ricursive가 Gemma 3N과 유사하다고 설명하는 일련의 아키텍처 선택을 갖추고 있습니다. 추가 attention head, 더 높은 sliding window 대 global 비율, 더 작은 sliding window, FFN activation clipping, gated attention, global NoPE 및 value residual이 그것입니다. Apache 2.0 라이선스이며 BF16 instruct, NVFP4 instruct, BF16 base 및 DFlash2 변형으로 제공됩니다.

효율성 주장이 이 비교에서 흥미로운 부분이다. Ricursive는 전체 프로젝트 비용이 3,200만 달러였으며, 이는 에이전트형 코딩에서 이전 오픈 웨이트 최첨단의 약 10분의 1이고, 140만 회의 RL 롤아웃을 사용했으며 — Reflection Beam보다 약 70배 적다 — MFU 40%에서, 그리고 BF16에서 배치 크기 8로 B200 두 대에서 초당 250토큰을 지속했다고 말한다. Artificial Analysis는 Argon을 초당 55토큰으로 측정한다. 두 GPU에서 250 tok/s로 돌아가는 65B 덴스 모델은 프런티어 API와는 다른 등급의 배포이며, 이는 Ripple의 제안 중 벤치마크 하네스에 의존하지 않는 유일한 부분이다.

컨텍스트 주장은 Argon의 주장과 마찬가지로 동일한 면밀한 검토가 필요합니다. Ricursive는 학습 단계를 8K, 64K, 2M, 128K로 나열하고 1M 윈도우를 홍보합니다. 한 제3자 카탈로그는 이미 해당 모델을 16.4K 컨텍스트로 등재하고 있는데, 이는 모델 카드와 명백히 어긋나지만, 이를 기준으로 설계하기 전에 자체 하네스에서 윈도우를 검증하게 만들기에는 충분할 것입니다. 이틀 된 프리뷰에서의 1M 주장은 측정값이 아니라 주장일 뿐입니다.

벤치마크 문제, 한 문단으로

이 둘을 하나의 차트에 나란히 놓을 수는 없습니다. Argon이 공개한 코딩 수치는 대부분 Terminal-Bench 4.0과 DeepSWE v1.1이고, Ripple의 대표 수치는 Terminal-Bench 2.1에서 80.52로, 상한선이 더 후한 다른 과제 세트입니다. 두 곳이 모두 공개한 유일한 동일 버전 항목은 DeepSWE v1.1이며, 여기서 Argon은 77.9, Ripple은 44.3을 보고합니다. 이는 Terminal-Bench 수치가 만들어내는 인상과 정면으로 어긋나는 결과입니다. Ripple의 수치 중 어느 것도 독립적으로 검증되지 않았고, Argon의 수치는 벤더가 골라낸 것입니다. 중립적인 하네스가 둘 다 실행할 때까지는 이 비교를 미결로 취급하십시오.

두 가지 경우에서의 결정

버스트가 많고 문서 중심이며 볼륨은 낮음. Argon이 승리하며, 12월 인상은 아마 문제되지 않을 것이다. 한 달에 수백 개의 긴 PDF를 처리한다면 $8과 $16의 차이는 반올림 오차에 불과하고, 낮은 환각률을 가진 1M 공유 창은 직접 운영해야 하는 3배 토큰 절약보다 가치가 있다. 가능하면 12월 1일 전에 확정하라 — 요금 변경은 사용량에 적용되며 이전에 체결한 계약에는 적용되지 않으므로, 이번 달에는 약정 지출 계약에 대해 특히 문의해볼 가치가 있다.

안정적 상태, 대량, 좁은 작업. 산술이 뒤집힙니다. 고정 월 비용의 B200 두 대와 규모에서 월 40만 개일 때 Argon 출력 토큰 4,800달러를 맞세우면 접전이 아니며, Apache 2.0이므로 라이선스 협상도 없습니다. 문제는 서빙 스택, 양자화 결정, 평가 작업을 물려받는다는 점이고, 독립적인 점수가 없는 프리뷰 체크포인트에 거는 셈이라는 점입니다.

OrcaRouter는 그 경계의 Argon 쪽에 있습니다. Gemini 4 Argon은 200개가 넘는 모델 중 하나이며, 단일 키로 0% 마크업으로 이용할 수 있습니다 — Google의 정가가 그대로 전달되므로, 12월 1일의 가격 변경은 다음 계약 갱신이 아니라 같은 날 여기에 적용됩니다. 가격 변경이 걱정된다면 라우팅 DSL이 실용적인 헤지입니다. 긴 컨텍스트 읽기에는 Argon을 구성하고 출력 단계는 더 저렴한 모델에 맡기면, 혼합 호출 비용은 어느 한 모델만 사용할 때보다 낮아집니다. Ripple은 카탈로그에 없으므로 Ripple 기반 스택은 라우팅 결정이라기보다 자체 호스팅 프로젝트입니다.

답을 바꿀 수 있는 것은 독립적인 Ripple 점수, Argon의 초기 가격 정책 번복 또는 연장, 또는 Argon의 1M 창이 백그라운드 경로 없이 엔드투엔드로 사용 가능한 것으로 밝혀지는 경우입니다. 첫 번째를 주시하세요; 나머지 두 가지는 이미 알려져 있고 날짜도 정해져 있습니다.