Gemini 4 Argon kontra Gemini 3.1 Pro: Następca jest tańszy, a stary model wciąż wygrywa dwie walki

Koszt działania Gemini 4 Argon jest niższy niż koszt działania modelu, który ma on zastąpić. To nie literówka. Wprowadzająca stawka za tokeny wyjściowe Go​ogle'a dla Gemini 4 Argon wynosi 10 USD za milion tokenów, a Gemini 3.1 Pro Preview — model obecny dziś w katalogu OrcaRouter i ten, przeciwko któremu wymierzone jest całe istnienie Argonu — pobiera 12 USD. Wejście w obu przypadkach kosztuje tyle samo: 2 USD, chyba że przekroczysz 200 000 tokenów wejściowych w Gemini 3.1 Pro Preview; wtedy jego stawka podwaja się do 4 USD za wejście i 18 USD za wyjście. Tańszy następca jest na tyle nietypowy, że sam w sobie zasługuje na lede.

Reszta obrazu jest mniej uporządkowana. W Intelligence Index serwisu Artificial Analysis Gemini 4 Argon uzyskuje 52,6 wobec 29,7 Gemini 3.1 Pro Preview — różnica 22,9 punktu, która sama w sobie sugerowałaby, że starszy model nie należy do tej samej ligi. Ale starszy model wygrywa GPQA Diamond 94,1% wobec braku opublikowanego wyniku, wygrywa rozumowanie na długim kontekście 82,0 do 79,7 i osiąga wynik 95,6 w τ²-Bench w zakresie agentowego używania narzędzi, który DeepSeek podaje jako główny wynik swojego flagowego modelu. Uczciwe ujęcie nie brzmi więc: „Argon zastępuje 3.1 Pro”. Brzmi: „Argon przejmuje zadanie 3.1 Pro, przy niższej cenie za wyjście, podczas gdy 3.1 Pro zachowuje kilka wąskich przewag, które będą miały znaczenie dla konkretnej mniejszości obciążeń”.

Czym właściwie jest Gemini 3.1 Pro Preview

Jest w katalogu od 19 lutego 2026 i od tego czasu przez wszystkie siedem miesięcy nazywany jest wersją zapoznawczą. Google przez cały ten okres wypuszczał modele klasy Flash — 3.6 Flash, 3.8 Flash oraz dostrojony pod kątem cyberbezpieczeństwa model 3.8 Flash Cyber — podczas gdy poziom Pro pozostał tam, gdzie był. Ta luka jest kontekstem dla wszystkiego, co twierdzi Argon, i dlatego pytanie z maja („kiedy poziom Pro zostanie zastąpiony?”) wciąż jest właściwym pytaniem w październiku.

Ta karta to prawdziwy model frontier, a nie przeżytek. Kontekst 1 048 576 tokenów, multimodalne wejście obejmujące tekst, obraz, dźwięk, wideo i pliki, użycie narzędzi, ustrukturyzowane wyjście i rozumowanie oraz pięć tagów możliwości po naszej stronie. Jego słabości są tam, gdzie był trenowany: maksymalne wyjście 65 536 tokenów i profil zadań, który wygląda przestarzale na tle modelu z 2026 roku.

Tabelę powinieneś przeczytać dwa razy.

Ceny, obie jak podano, za milion tokenów:

• Wejście — Gemini 4 Argon $2.00 kontra Gemini 3.1 Pro Preview $2.00. Poziom.

• Wyjście — Gemini 4 Argon 10,00 USD w porównaniu z Gemini 3.1 Pro Preview 12,00 USD. Argon jest o 17% tańszy.

• Dane wejściowe z pamięci podręcznej — Gemini 4 Argon 0,10 USD kontra Gemini 3.1 Pro Preview 0,20 USD.

• Poziom dla długich danych wejściowych — Gemini 4 Argon podaje stałą stawkę wprowadzającą; Gemini 3.1 Pro Preview przechodzi na 4,00 USD za wejście / 18,00 USD za wyjście powyżej 200 000 tokenów wejściowych.

• Maksymalna moc wyjściowa — Gemini 4 Argon 1 000 000 tokenów versus Gemini 3.1 Pro Preview 65 536.

• Zmierzony koszt na zadanie indeksowania — Gemini 4 Argon 1,99 USD w porównaniu z Gemini 3.1 Pro Preview 0,67 USD, według Artificial Analysis. Tutaj starszy model jest trzykrotnie tańszy, ponieważ harness ma do wykonania znacznie mniejsze zadanie.

Ta ostatnia linijka to rozstrzygnięcie. W przeliczeniu na token Argon jest tańszy; w przeliczeniu na zadanie jest trzy razy droższy, bo odpowiada na trudniejsze pytania. Jeśli twoje obciążenie ma stałe wejście i stałe wyjście — klasyfikacja, ekstrakcja, streszczanie o znanej długości — to właśnie liczby na token trafiają na twoją fakturę. Jeśli twoim obciążeniem jest „rozwiąż to”, uczciwą liczbą jest liczba na zadanie, a premia Argonu jest realna.

22,9-punktowa różnica i skąd się bierze

Artificial Analysis przeprowadza stały zestaw testów, więc tak duża różnica powinna pojawiać się konsekwentnie. W większości tak jest, a wzorzec ten jest pouczający:

• Terminal-Bench 4.0 — Gemini 4 Argon 57,1% kontra Gemini 3.1 Pro Preview 4,0%. To nie literówka. Długoterminowa inżynieria oprogramowania to największa pojedyncza zmiana w zakresie możliwości między tymi dwoma.

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

• ApexAgents — Gemini 3.1 Pro Preview 32,0% wobec braku opublikowanego wyniku Argon w tym samym zestawieniu.

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

• Ostatni egzamin ludzkości — Gemini 4 Argon 57,1% versus Gemini 3.1 Pro Preview 47,0%.

• Rozumowanie z długim kontekstem — Gemini 3.1 Pro Preview 82,0% kontra Gemini 4 Argon 79,7%. Stary model wygrywa, choć nieznacznie.

• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro Preview 94,1%. Argon nie publikuje nic w tym zestawieniu.

• Wszechwiedza — Gemini 4 Argon 42.4 kontra 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 nie występuje; Gemini 3.1 Pro Preview 30,3%.

A więc: różnica dotyczy niemal wyłącznie wytrwałości w działaniach agentowych i realizacji zadań o długim horyzoncie, a tam jest ogromna. W naukowym rozumowaniu wielokrotnego wyboru, w zadaniu rozumowania na 1 mln tokenów i w GPQA oba modele mieszczą się w granicach szumu albo starszy model prowadzi. Wynik Terminal-Bench 4.0 — 4,0% wobec 57,1% — to liczba, która powinna rozstrzygać większość decyzji o migracji, i to właśnie tę liczbę obrońcy starszego modelu pominą.

Dwie specyfikacje, które przekształcająTwoją architekturę

Limit wyjściowy Argonu wzrósł do 1 000 000 tokenów z 64K, które było limitem poprzedniej generacji — a 64K to dokładnie to, co oferuje Gemini 3.1 Pro Preview, a ściślej 65 536. Szesnastokrotnie większy zapas w pojedynczej trajektorii zmienia to, co można zlecić pojedynczemu wywołaniu.

Konkretnie: wszystko, co obecnie robisz, łańcuchując wywołania, aby zmieścić się w limicie 65K na wyjściu — generowanie patchy obejmujących wiele plików, długie raporty audytowe, pełne tworzenie dokumentu w jednym przebiegu — staje się pojedynczym wywołaniem. Mniej wywołań oznacza mniej miejsc, w których pętla agenta może zgubić stan, a także prostszą, a nie bardziej rozbudowaną logikę ponawiania. Jeśli zbudowałeś rozbudowane rusztowanie wokół sufitu 64K, to rusztowanie staje się kosztem migracji.

Gemini 3.1 Pro Preview zachowuje jedną przewagę w specyfikacji, której ogłoszenie Argonu nie uwzględnia: wejście audio i wideo. Opublikowana lista modalności Argonu obejmuje tekst, obrazy, wideo i pliki — audio nie zostało wymienione w materiałach premierowych, a przykładem wideo Google jest LVBench, benchmark rozumienia długich wideo. Jeśli Twój potok przetwarza audio, zweryfikuj tę modalność, zanim założysz, że aktualizacja ją obejmuje. To sprawdzalny fakt dotyczący modelu, którego nie można jeszcze wywołać, a to dokładnie ta kategoria twierdzeń, która źle się starzeje.

Podgląd utknął na drodze

Jest tu prawdziwy, nudny, kosztowny problem: starszy model jest określany jako wersja zapoznawcza, nazywa się tak od siedmiu miesięcy i nikt nie powiedział, co się z nim stanie. Dwa scenariusze są prawdopodobne i mają przeciwne konsekwencje dla twojej bazy kodu. Albo Gemini 3.1 Pro Preview zostanie wycofany, gdy Argon osiągnie ogólną dostępność, i będziesz musiał przeprowadzić migrację, albo zostanie zastąpiony i będzie powoli oznaczany jako przestarzały, ale nadal będzie działać, i masz czas.

Materiały samego Google tego nie rozstrzygają. Ogłoszenie Argon mówi, że szerszy dostęp pojawi się „tak szybko, jak to możliwe”, począwszy od płacących klientów API i subskrybentów Google AI Ultra, i nie mówi nic o losach zastępowanego przez siebie poziomu Pro. Konserwatywne stanowisko inżynierskie to takie, które nic nie kosztuje: trzymać identyfikator modelu w konfiguracji, a nie w kodzie, utrzymywać środowisko ewaluacyjne, które pozwala w jedno popołudnie uruchomić twoje rzeczywiste prompty na modelu-kandydacie, i traktować ewentualną wymianę jako zadanie operacyjne, a nie przepisanie.

Ta pozycja jest tania specifically na OrcaRouter, ponieważ swap to string. google/gemini-3.1-pro-preview jest dostępny w katalogu w powyższych stawkach, za tym samym endpointem zgodnym z OpenAI co pozostałe ponad 200 modeli, które obsługujemy, w cenie katalogowej dostawcy bez marży — więc gdy Google zmieni cenę 3.1 Pro lub Argon zostanie opublikowany, stawka po naszej stronie zmieni się tego samego dnia. Uruchamianie promptów na obu to zmiana konfiguracji i drugie wywołanie, a nie druga integracja, a automatyczne przełączanie awaryjne oznacza, że import, który się zdezaktualizuje, nie pociąga za sobą awarii endpointu.

Co robić w tym miesiącu

Jeśli korzystasz z Gemini 3.1 Pro Preview, a Twoim obciążeniem jest wyszukiwanie informacji w długim kontekście, rozumowanie naukowe w stylu GPQA lub cokolwiek, gdzie dokładność rozumowania naukowego na poziomie 94,1% ma kluczowe znaczenie, nie ma jeszcze podstaw, by przechodzić — Argon nie jest wywoływalny, a nie wykazano, by konkretne rodziny zadań, w których stary model ma przewagę, zostały domknięte. Nie migruj wyłącznie na podstawie luki w indeksie.

Jeśli Twoje obciążenie to kodowanie agentowe, wieloetapowe wykonywanie zadań biznesowych lub cokolwiek, co generuje duże wyniki, argument jest już mocny na papierze: szesnastokrotnie wyższy limit wyjścia, 53-punktowa rozpiętość w Terminal-Bench i niższa cena wyjścia. Przeszkodą jest wyłącznie to, że Argon to stopniowe wdrażanie dla zaufanych obrońców cyberbezpieczeństwa w ramach programu Fairwind Google, bez publicznego punktu końcowego. Umieść migrację w swoim planie, zbuduj teraz narzędzie ewaluacyjne, póki nie ma presji, i uruchom je w tygodniu, w którym Argon stanie się dostępny. Następca jest tańszy; gotowość na niego kosztuje niemal nic.