Mercury 3 與 Gemini 4 Argon：兩者都在特價，但只有一款公布了特價結束時間

G​oogle 已明確告訴市場 G​emini 4 Argon 何時會變得更貴：2026 年 12 月 1 日，每百萬個 token 的輸入價格從 $2.00 漲到 $4.00，輸出價格則從 $10.00 漲到 $20.00。Inception Labs 已向市場表示，Mercury 3 在「推出時」可享 50% 折扣，且完全沒有公布結束日期。兩個首發價，只有一個有截止期限——而這種不對稱對預算的影響，比目前這些數字更大，因為目前這些數字正是最快會出錯的。10 月 20 日，這兩者的每百萬輸出 token 價格分別是 $0.35 對上 $10.00。到了 12 月 2 日，假設 Inception 的促銷也已結束，則會變成 $0.70 對上 $20.00。比率幾乎不變；真正變動的是你實際要支付的金額。 像這次這類發布背後的已記錄 AI 故障與代理事件，都收錄在 OrcaRouter AI Incident Archive，其中每個條目都附有自己的來源、嚴重程度、信心等級與爭議標記。

折扣方案背後的模型也各自在做不同的事。Mercury 3 於 2026 年 10 月 19 日發布，是 Inception 的擴散語言模型：文字輸入與輸出、100 萬 token 上下文、131,072 token 的輸出上限、依 Inception 自行計算在 NVIDIA 硬體上每秒 1,068 個 token，且其公告中沒有數值化的基準測試分數。Gemini 4 Argon 於 2026 年 9 月 30 日發布後，在 2026 年 10 月 13 日於 Google 的付費方案層級正式全面推出；它是 Google 的旗艦推理模型，具備統一的 100 萬 token 上下文，以及最長可達 100 萬 token 的長輸出解碼，並擁有獨立的 Artificial Analysis Intelligence Index 分數 52.6。簡而言之：一個是你本週能呼叫的最快便宜文字模型，另一個則是價格附帶期限的旗艦模型。

六十天的重疊，然後是一場不同的對話

截至 11 月 30 日，這兩款模型都處於促銷期，但結束時間不同，原因也不同。Google 的是有日期限定的入門優惠價，並公布了後續調漲；Inception 的則是上市折扣，未說明截止期限。這讓買家獲得一個不尋常的機會——在六十天內，各自級別中最便宜且可靠的兩個選項同時享有折扣——也帶來一個不尋常的陷阱，也就是用 2026 年的促銷來編列 2027 年預算。

Argon 的漲價是價目表兩邊都翻倍，而且同樣適用於快取輸入：每百萬 $0.10 持續到十一月，之後為 $0.20。Argon 上的上下文快取僅支援隱式——不支援顯式快取——因此快取費率是 Google 偵測到重複前綴時才會套用的價格，而不是你能設定的項目。對長的系統提示來說，這很有用；對以顯式快取控制為核心建構的工作負載而言，這是限制，而不是折扣。

Mercury 3 的快取輸入遵循標準的輸入費用減免 90% 規則：牌價為每百萬 $0.02，上市期間為每百萬 $0.01。目前未公布到期日。審慎的解讀是：應以牌價作為規劃依據，低於牌價的部分都算額外收益。

規格表，並附上注意事項

• 輸出價格 — Mercury 3 上市時為 $0.35，定價為 $0.70。G​emini 4 Argon 在 11 月 30 日前為 $10.00，12 月 1 日起為 $20.00。

• 輸入價格 — Mercury 3 上市時 $0.10，定價 $0.20。G​emini 4 Argon 即日起至 11 月 30 日 $2.00，12 月 1 日起 $4.00。

• 輸出上限 — G​emini 4 Argon 在同步呼叫下預設允許 65,536 個 token，使用長解碼模式時最多可達 1,048,576 個。Mercury 3 則允許 131,072 個。Argon 較大的數字有個但書：它的 1M 是輸入加輸出的統一預算，因此 900K token 的提示詞只留下約 100K 給回答。

• 上下文 — 兩者均為 1M tokens。

• 輸入 — G​emini 4 Argon 是多模態的；G​oogle 的說明文件將影像、影片、音訊和文件輸入與文字並列。Mercury 3 則是文字輸入、文字輸出。

• 吞吐量 — Mercury 3 為 1,068 tok/s，這是 Inception 的數字，尚未重現。G​emini 4 Argon 的輸出速度並非 G​oogle 所宣傳的事項；應採用 Artificial Analysis 對該模型的測量值，而它比 Mercury 的說法低了一個數量級。

• 獨立評分 — Gemini 4 Argon 在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index v4.3.2 上以高強度（high effort）模式取得 52.6 分，每個指數任務的算力成本為 1.99 美元。截至今日，Mercury 3 完全沒有 Artificial Analysis 頁面。

• 廠商任務分數——Google 為 Argon 發布基準表，包括 Terminal-Bench 4.0 的 57.1%、SciCode 的 61.8% 與 Humanity's Last Exam 的 57.1%；這些是 Google 報告的數據，而 Google 的競爭對手欄位則是競爭對手自行報告的數字。Inception 未為 Mercury 3 公布任何數值分數。

• 可用性 — Argon 在 Google 的付費 Gemini API 層級中，以模型字串 gemini-4-argon 正式可用（GA），且明確不提供於免費層級。Mercury 3 位於 Inception 的平台上，新帳戶可獲得 1 億個免費 token，另有企業部署選項。

• 存取摩擦 — {{1}}Argon{{/1}} 需要建立 Google Cloud 計費關係，且若涉及任何敏感內容，還需進行資料駐留審查。{{2}}Mercury 3{{/2}} 則需要 Inception 帳戶與 OpenAI 相容的用戶端。

52.6 能買到、而「表現優於 Haiku 5.5」買不到的東西

這裡的證據不對稱性極為明顯，足以成為許多團隊的決定性因素。Artificial Analysis 在其自有測試框架上跑了 G​emini 4 Argon，並公布了一個任何人都能拿來與其他 200 個模型比較的數字。G​oogle 則另外公布了一張任務層級的表，列出具名基準測試。這兩者都不是保證，但合在一起，能讓買方推斷 Argon 相對於他們已在使用的模型位居何處。

Mercury 3 提供了一句比較性說法——它「勝過 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5」——但沒有差距幅度、沒有基準名稱、也沒有分數，外加一項在 50 個真實 Mind2Web 任務上的代理結果，其中它完成了一半並擊敗 GPT-6.1 Sol。那是關於網頁導航的真實訊號，但完全無關程式設計、數學、長上下文召回或指令遵循。

對這件事有一種公允的解讀，也有一種不公允的解讀。公允的解讀是，Inception 一天前才推出一個模型，獨立實驗室尚未跟上；先前的 Mercury 2.5 確實有 Artificial Analysis 頁面，讀數為每秒 705.9 個 token，因此在中立測量下，該廠商的速度數字歷來大致落在合理範圍內。不公允的解讀，則是把「優於 Haiku 5.5」當成一個分數來看待。那是關於速度層級的定位陳述，而 Argon 並不在那個層級。

12月1日的計算，正確地執行

假設某產品團隊敲定每天 4,000 萬個輸出 token 和 2 億個輸入 token——這可能是一個大型助理，或是一條提示詞給得很寬裕的批次管線。以 G​emini 4 Argon 的初期優惠費率計算，輸入費用是 400 美元、輸出費用是 400 美元，也就是每天 800 美元。從 12 月 1 日起，同樣的流量會變成輸入 800 美元、輸出 800 美元，也就是每天 1,600 美元。同樣的工作，費用每日增加 800 美元，換算下來每月約 24,000 美元。沒有人會為此寄備忘錄；它就這樣出現在帳單上。

在 Mercury 3 上，以推出費率計算，相同流量是 $20 的輸入和 $14 的輸出，也就是每天 $34。若以定價計算，則是 $40 和 $28，也就是每天 $68。即使兩項折扣都結束後，Mercury 3 在此工作負載上仍便宜約 24 倍——而且絕對差距已從每天 $766 擴大到每天 $1,532，因為比率套用在更大的數字上，結果就是更大的數字。

Argon 這一側用這筆錢換來的是：能在單一回應中輸出最多一百萬個 token、能讀取影片，以及在公開指數上取得 52.6 分。對於要摘要兩小時錄音，或要在單次處理中寫出 200 頁結構化文件的工作負載而言，那不是額外溢價——而是完成工作的唯一方式。對於每次呼叫只輸出四百個 token 的工作負載而言，這些能力全都用不上。

路由器在哪些情況下有用，哪些情況下沒有用

今天這兩款模型都不在我們的目錄中。我們的模型 API 沒有 G​emini 4 條目，也沒有 Inception 條目——google/gemini-4-argon 會回傳 model-not-found，所有 Mercury 模型也一樣。這一點值得不加修飾地說明，因為對兩款我們無法提供的模型做價格比較，唯有事先知道這件事才有用。Argon 跑在 G​oogle 自家的付費層級上；Mercury 3 則跑在 Inception 的平台，以及 Inception 所列的第三方主機上。

我們能做的是涵蓋它們周圍其餘的技術堆疊。我們有提供路由的 Google 模型——gemini-3.8-flash、gemini-3.6-flash、gemini-3.5-flash、gemini-3.1-pro-preview 及其 lite 版本——與其他 200 多個模型位於同一個 OpenAI 相容端點上，價格為供應商定價，0% 加價，這表示 Google 一旦調整價格，當天就會反映在我們這邊，而不是等到下一次合約續約。這項特性即將在 12 月 1 日公開受到考驗，而這也是為什麼要在你的程式碼與供應商之間保留路由層，而不是把任何一方的價目表寫死。

對於本文中的兩個模型，實用的模式是能力拆分並設定明確的成本上限：Argon 用於確實需要長時間解碼或多模態輸入的請求，其餘一切則交給路由模型，而 路由 DSL負責承載規則，使這種拆分是被強制執行，而不是靠記憶。對於棘手情況，模型融合值得一看——執行一組模型並取共識，比把整個工作負載預設交給旗艦模型更便宜。

該決定，日期為

在12月1日之前，G​emini 4 Argon 以 $2/$10 的價格是合理的旗艦價位，而其理由建立在 Mercury 3 不具備的能力上。12月1日之後，價格為 $4/$20，它是以高價費率提供的高階產品，理由必須與 Claude Opus 5.5 在相同條件下論證——後者收取相同的 $4/$20、獨立指數分數略高，為 57.6，且輸出上限為 128K tokens，而 Argon 最高可達 1M。長解碼是 Argon 站得住腳的溢價；在較高費率下，這是唯一站得住腳的地方。

Mercury 3 則是反向押注。它極其便宜，具備對互動式產品至關重要的速度，而且幾乎完全未被衡量。它自身的上市折扣是它最不持久的特點，因為未公布結束日期的廠商，只要成長數字顯示應該結束，就能隨時終止折扣。

請以牌價來規劃。利用促銷期間，進行你原本會延到第一季才做的評估，並在 11 月決定你 12 月願意支付多少。Argon 價目表上的截止期限是這項比較中最有用的資訊，也是最快到期的一項。