Google Rilis Gemini 4 Argon, Model AI Andalan dengan Output Hingga 1 Juta Token
Vivi
2 November 2026
8 menit baca
Google resmi memperkenalkan Gemini 4 Argon pada Rabu, 30 September 2026. Model ini menjadi model frontier pertama dari generasi Gemini 4 dan sekaligus menggantikan Gemini 3.5 Pro yang sempat diumumkan di ajang Google I/O pada Mei lalu. Pengumuman disampaikan oleh Koray Kavukcuoglu, SVP Google DeepMind.
Argon dirancang untuk pekerjaan panjang dan kompleks di tiga bidang utama: rekayasa perangkat lunak, pekerjaan pengetahuan di perusahaan seperti hukum dan keuangan, serta pertahanan siber. Perubahan paling mencolok ada pada batas output yang naik drastis menjadi hingga 1 juta token, dari sebelumnya 64 ribu token. Setelah sempat dibatasi untuk kalangan tertentu, sejak 13 Oktober 2026 Argon bisa dipakai pelanggan Google AI Pro dan Ultra di aplikasi Gemini, serta pengembang melalui Gemini API berbayar.
| Spesifikasi | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| Diumumkan | 30 September 2026 |
| Tersedia luas | 13 Oktober 2026 (aplikasi Gemini dan Gemini API berbayar) |
| ID model API | gemini-4-argon |
| Jendela konteks | 1.048.576 token (dibagi antara input dan output) |
| Output maksimal | 65.536 token default, hingga 1.048.576 token dengan long decode |
| Input | Teks, gambar, video, audio, PDF |
| Output | Teks |
| Harga perkenalan | US$2 per juta token input, US$10 per juta token output |
| Harga normal | US$4 per juta token input, US$20 per juta token output |
Apa Itu Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon adalah model AI paling canggih milik Google saat ini, berada di atas lini Gemini 3.8. Google memposisikannya sebagai model penalaran unggulan untuk tugas berjangka panjang, yaitu pekerjaan yang membutuhkan banyak langkah, banyak dokumen, dan waktu kerja yang lama.
Peluncuran Argon terbilang ditunggu-tunggu. Model unggulan Google sebelumnya, Gemini 3.5 Pro, semula dijadwalkan rilis pada Juni 2026. Namun Google kemudian lebih dulu merilis serangkaian model Flash, sebelum akhirnya menghadirkan Argon sebagai penggantinya. Argon diumumkan hanya sehari setelah OpenAI merilis GPT-6.1 Sol pada 29 September 2026, menandai persaingan model AI papan atas yang makin ketat di kuartal terakhir tahun ini.
Lonjakan Output Hingga 1 Juta Token
Fitur yang paling banyak disorot adalah kemampuan Argon menghasilkan output hingga 1 juta token dalam satu permintaan, naik dari batas 64 ribu token pada model Gemini sebelumnya. Google menyebut peningkatan ini memungkinkan penalaran mendalam dalam satu alur kerja tanpa harus dipotong-potong.
Dalam praktiknya, output yang sangat panjang berguna untuk tugas seperti migrasi kode berskala besar, penulisan laporan teknis yang panjang, atau analisis dokumen hukum berjumlah ratusan halaman. Di dokumentasi Gemini API, batas output default untuk permintaan biasa adalah 65.536 token, sedangkan output hingga 1.048.576 token tersedia melalui mode long decode. Jendela konteks sebesar 1.048.576 token dibagi bersama antara input dan output.
Sebagai pembanding, GPT-6 Astra dari OpenAI memiliki batas output 128 ribu token dengan jendela konteks 1,05 juta token.
Kemampuan Utama Gemini 4 Argon
Rekayasa perangkat lunak. Google mengklaim insinyurnya memakai Argon untuk debugging, migrasi basis kode besar, dan perancangan algoritma. Salah satu contoh yang dipaparkan adalah migrasi kode C/C++ ke Rust, termasuk pustaka inti hingga lebih dari 800 ribu baris kode pada kernel Zircon milik Fuchsia. Dalam kasus lain, decoder video Rust yang ditulis ulang Argon disebut berjalan 2,7 kali lebih cepat dibanding port Rust sebelumnya dengan output identik.
Pekerjaan pengetahuan di perusahaan. Argon ditujukan untuk riset keuangan multi-langkah, riset dan penyusunan dokumen hukum, serta alur kerja bisnis dari awal hingga akhir.
Pemahaman visual dan video. Model ini bisa menganalisis grafik profesional, menemukan detail di video berdurasi panjang, dan mengolah informasi dari banyak dokumen sekaligus.
Keamanan siber. Argon dilatih untuk menemukan, memvalidasi, dan menambal kerentanan perangkat lunak secara mandiri. Wiz, perusahaan keamanan cloud yang diakuisisi Google senilai US$32 miliar pada Maret 2026, memakai Argon dalam inisiatif Scan for Good. Google menyebut Argon menemukan kerentanan kritis di perangkat lunak layanan kesehatan yang terlewat oleh model-model sebelumnya.
Riset internal. Google juga mengklaim Argon membantu mengoptimalkan sumber daya algoritma kuantum hingga mengalahkan acuan yang dipublikasikan sebesar 40 persen, serta menemukan optimasi memori yang diperkirakan membebaskan lebih dari 300 TiB. Klaim-klaim ini belum diverifikasi pihak independen.
Hasil Benchmark: Unggul di Banyak Bidang, Tertinggal di Sebagian Coding
Berdasarkan data yang dipublikasikan Google, Argon unggul atau imbang di 13 dari 18 benchmark yang dibandingkan dengan GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, dan Claude Opus 5.5. Berikut sebagian hasilnya:
| Benchmark | Bidang | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index | Pekerjaan pengetahuan | 68,9% | 63,1% | 67,0% |
| AutomationBench | Otomasi bisnis | 51,3% | 41,4% | 42,5% |
| Vals Finance Agent v2 | Keuangan | 65,4% | 53,5% | 58,6% |
| DeepSWE v1.1 | Coding agentic | 77,9% | 74,1% | 74,2% |
| FrontierSWE v2 | Coding agentic | 55,0% | 65,5% | 62,3% |
| Terminal-Bench 4.0 | Coding agentic | 57,4% | 58,2% | 66,4% |
| GraphWalks (256K–1M) | Konteks panjang | 84,2% | 71,8% | 66,8% |
| LVBench | Video panjang | 91,7% | 87,5% | 83,7% |
| CWE-bench v1 | Keamanan siber | 68,0% | 68,0% | 67,0% |
Keunggulan terbesar Argon terlihat pada AutomationBench milik Zapier, di mana skornya sekitar sembilan poin di atas Claude Opus 5.5, serta pada uji konteks panjang GraphWalks rentang 256 ribu hingga 1 juta token, di mana Argon unggul lebih dari 12 poin atas GPT-6 Astra. Pada benchmark hukum Harvey's Legal Agent Benchmark, Argon mencetak 19,6 persen, jauh di atas pesaing yang berada di kisaran 3 hingga 7 persen. Meski begitu, angka tersebut juga berarti Argon baru menyelesaikan sekitar satu dari lima tugas hukum secara penuh.
Di sisi lain, hasil coding Argon tergolong campuran. Argon berada di posisi terbawah dibanding model pembandingnya pada FrontierSWE v2 dan Terminal-Bench 4.0, tertinggal 10,5 poin dari GPT-6 Astra dan 9 poin dari Claude Opus 5.5. Sejumlah keunggulannya di benchmark lain juga tipis, umumnya di bawah dua poin.
Perlu dicatat pula bahwa seluruh angka di atas berasal dari Google sendiri dan belum direproduksi pihak ketiga. Pada CWE-bench, model OpenAI dan Anthropic diuji di harness masing-masing, yaitu Codex dan Claude Code, sehingga perbandingan tersebut mengukur kombinasi model dan perangkat pendukungnya.
Harga Gemini 4 Argon di API
Google menerapkan dua tahap harga untuk Argon di Gemini API:
- Harga perkenalan: US$2 per juta token input dan US$10 per juta token output. Token input yang di-cache mendapat potongan 95 persen dari harga input standar.
- Setelah masa perkenalan: US$4 per juta token input dan US$20 per juta token output.
Google belum merinci berapa lama masa harga perkenalan berlaku. Sebagai pembanding, harga perkenalan Argon setara GPT-6.1 Sol dan lima kali lebih murah dari GPT-6 Astra yang dipatok US$10 dan US$50. Sementara harga normal Argon setara dengan Claude Opus 5.5. Selain mode standar, Argon juga mendukung Batch API, Flex inference, dan Priority inference untuk kebutuhan biaya dan kecepatan yang berbeda.
Cara Mencoba Gemini 4 Argon
Akses Argon dibuka secara bertahap. Pada awal peluncuran, model ini hanya tersedia untuk peserta Fairwind Program, yaitu kelompok pembela siber tepercaya, serta tim internal Google. Sejak 13 Oktober 2026, akses diperluas ke beberapa kanal berikut:
- Aplikasi Gemini: tersedia untuk pelanggan Google AI Pro dan Google AI Ultra.
- Gemini API berbayar: bisa dipakai pengembang melalui Google AI Studio dan Android Studio.
- Google Antigravity: platform pengembangan berbasis agent milik Google, bisa dicoba pelanggan Google AI Ultra. Antarmuka coding agentic Antigravity kini juga hadir di aplikasi Gemini untuk macOS.
Google belum menyebut ketersediaan Argon untuk pengguna paket gratis. Pengguna di Indonesia sebaiknya mengecek langsung di aplikasi Gemini atau halaman paket Google AI untuk memastikan ketersediaan di akun masing-masing.
Cara Memakai Gemini 4 Argon Lewat API
Bagi pengembang, Argon dipanggil dengan cara yang sama seperti model Gemini lain, cukup dengan mengganti ID model. Contoh sederhana memakai Python SDK resmi:
pip install google-genai
from google import genai
client = genai.Client() # membaca GEMINI_API_KEY dari environment
response = client.models.generate_content(
model="gemini-4-argon",
contents="Ringkas laporan keuangan berikut dalam lima poin utama."
)
print(response.text)Berdasarkan dokumentasi resmi, Argon mendukung function calling, structured output, code execution, computer use, file search, grounding dengan Google Search dan Google Maps, URL context, serta mode berpikir dengan tingkat low, medium, dan high. Fitur yang belum didukung antara lain pembuatan gambar, pembuatan audio, Live API, dan explicit caching.
Aspek Keamanan dan Pengaman
Google menyebut Argon sebagai modelnya yang paling tahan terhadap serangan indirect prompt injection, dengan klaim memimpin benchmark Gray Swan. Model ini juga dirancang menolak permintaan berbahaya terkait serangan siber dan senjata CBRN, sambil tetap mendukung riset ilmiah yang sah.
Google menambahkan pemantauan rantai penalaran dan tindakan model yang bisa menghentikan eksekusi ketika model bertindak melampaui maksud pengguna, serta mengisolasi lingkungan pengujian untuk evaluasi berisiko tinggi. Satu hal yang menuai perhatian: versi Argon tanpa pengaman siber diberikan kepada peserta Fairwind dan tim internal Google agar kemampuan keamanan sibernya bisa dipakai secara penuh untuk pertahanan. Google juga menyatakan telah mengikuti proses akses pra-rilis sukarela dari pemerintah Amerika Serikat.
Dampaknya bagi Pengguna dan Bisnis di Indonesia
Bagi pengguna umum, kehadiran Argon di aplikasi Gemini berarti jawaban yang lebih lugas dan kemampuan menangani tugas panjang dengan pembaruan progres yang lebih sering. Google juga menyebut Gemini kini terhubung ke lebih dari 40 aplikasi, serta bisa beralih dari mode chat ke mode tugas agar pekerjaan tetap berjalan saat pengguna meninggalkan komputer.
Bagi pengembang dan perusahaan, Argon menarik untuk pekerjaan yang melibatkan dokumen sangat panjang, analisis video, otomasi alur kerja bisnis, dan audit keamanan kode. Harga perkenalan yang relatif rendah bisa dimanfaatkan untuk uji coba. Namun untuk tugas coding agentic di terminal, hasil benchmark menunjukkan model pesaing masih unggul di beberapa pengujian, sehingga pemilihan model sebaiknya disesuaikan dengan jenis pekerjaan.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah Gemini 4 Argon gratis? Saat ini Argon tersedia untuk pelanggan berbayar Google AI Pro dan Ultra di aplikasi Gemini, serta Gemini API tier berbayar. Google belum mengumumkan akses untuk paket gratis.
Apa bedanya Argon dengan Gemini 3.5 Pro? Argon menggantikan Gemini 3.5 Pro sebagai model unggulan Google, dengan peningkatan besar pada batas output hingga 1 juta token dan fokus pada tugas berjangka panjang.
Apa ID model Gemini 4 Argon di API? ID modelnya adalah gemini-4-argon.
Apakah Argon bisa membuat gambar? Tidak. Argon menerima input teks, gambar, video, audio, dan PDF, tetapi output-nya hanya berupa teks.
Kesimpulan
Gemini 4 Argon menandai babak baru persaingan model AI papan atas. Dengan output hingga 1 juta token, kemampuan multimodal yang kuat, dan keunggulan di banyak benchmark pekerjaan pengetahuan, Argon menjadi pilihan serius untuk tugas-tugas panjang dan kompleks. Namun hasil coding yang masih campuran dan benchmark yang sepenuhnya berasal dari Google membuat pengujian independen tetap dibutuhkan.
Bagi yang ingin mencoba, jalur termudah adalah melalui aplikasi Gemini dengan langganan Google AI Pro atau Ultra. Pengembang bisa langsung menguji lewat Google AI Studio sambil memanfaatkan harga perkenalan sebelum tarif normal berlaku.
