구글이 9월 30일(현지시간) 새 최상위 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 공개했다. 한 번에 쓰는 출력 한도를 6만 4천 토큰에서 100만 토큰으로 늘렸고 100만 토큰당 입력 2달러·출력 10달러를 붙였다. 다만 이 값은 한시 출시가이고, 지금 쓸 수 있는 곳은 ‘페어윈드’ 프로그램의 사이버 방어 조직뿐이다.
구글 발표 수치와 외부 측정 수치를 구분해 적었다. 모델 카드·지식 기준일·API 모델 ID는 아직 공개되지 않았다. 문맥 창 크기는 매체마다 100만·200만 토큰으로 갈려 싣지 않았다.
아르곤은 코딩, 기업 지식 업무, 사이버 방어를 겨냥한 모델이다. 구글은 취약점을 찾고 고치는 능력이 큰 모델은 단계적으로 풀어야 한다고 설명했다. 그래서 첫 문을 정부·사이버 당국, 의료·통신·에너지·금융 같은 핵심 인프라 운영사, 기술 플랫폼이 들어 있는 페어윈드 프로그램에 열었다.
페어윈드 참여 조직과 구글 내부 팀은 해킹처럼 보이는 요청을 막는 사이버 안전장치를 뺀 판을 쓴다. 일반 공개판에는 이 안전장치가 그대로 들어간다. 발표문에 이름이 나온 외부 사례는 구글이 인수한 클라우드 보안 회사 위즈 하나다. 앤트로픽과 오픈AI도 가장 강한 보안 모델은 비슷한 제한 프로그램으로 먼저 풀었다.
이번 모델에서 바뀐 사양은 출력 한도다. 요즘 최상위 모델은 입력을 100만 토큰씩 받지만 한 번에 쓰는 양은 훨씬 적었다. 아르곤은 그 한도를 100만 토큰으로 올렸다. 채팅에서는 차이가 없고, 코드베이스 전체를 옮기거나 긴 법률 문서를 쓰는 몇 시간짜리 작업에서 중간에 끊기지 않는다는 뜻이다.
널리 퍼진 요약은 ‘100만 토큰당 2달러·10달러’다. 발표문에는 한 줄이 더 있다. 이 값은 출시 기념 한시 가격이고 정가는 입력 4달러·출력 20달러다. 언제 끝나는지는 밝히지 않았다. 아티피셜 애널리시스는 할인이 최소 한 달 간다고 전했다.
토큰 단가만으로는 실제 비용을 알 수 없다. 같은 일을 시켜도 모델마다 쓰는 토큰 수가 다르기 때문이다. 오른쪽 도판은 외부 평가 기관이 같은 시험을 돌리며 잰 작업당 비용이다.
입력과 출력 토큰을 넣으면 출시가와 정가 기준 값을 계산한다. 출력은 한 번 응답의 최대치인 100만 토큰까지다.
단순 추정치다. 캐시 할인(입력 값의 95%), 추론에 쓰이는 출력 토큰, 긴 문맥 할증 여부는 반영하지 않았다. 아르곤은 아직 공개 API에 올라오지 않았다.
구글은 DeepSWE v1.1 코딩 시험 77.9%를 앞세웠다. 벤처비트 집계로 구글이 공개한 18개 시험 가운데 아르곤이 단독 선두인 것은 12개, 동률이 1개다. 나머지에서는 오퍼스 5.5나 GPT-6 아스트라가 앞선다. 구글 발표문도 전 종목 1위라고 쓰지는 않았다.
| 벤치마크 | 아르곤 | 오퍼스 5.5 | 아스트라 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 · 긴 소프트웨어 작업 | 77.9 | 74.2 | 74.1 |
| 발스 인덱스 · 금융·법률·코딩·세무 | 68.9 | 67.0 | 63.1 |
| 오토메이션벤치 · 업무 자동화 | 51.3 | 42.5 | 41.4 |
| 발스 금융 에이전트 v2 | 65.4 | 58.6 | 53.5 |
| 하비 법률 에이전트 | 19.6 | 3.8 | 5.4 |
| 그래프워크스 · 긴 문맥 | 84.2 | 66.8 | 71.8 |
| LV벤치 · 긴 영상 | 91.7 | 83.7 | 87.5 |
| CWE벤치 v1 · 보안 결함 수정 | 68 | 67 | 68 |
| 터미널벤치 4.0 · 에이전트 코딩 | 57.4 | 66.4 | 58.2 |
| 프런티어SWE v2 | 55.0 | 62.3 | 65.5 |
| 포스트트레인벤치 | 45.3 | 49.3 | 44.3 |
| 터미널벤치 사이언스 0.1 | 57.6 | 63.3 | 68.1 |
단위 %. 굵은 값이 그 줄의 최고점. 구글 발표 표를 옮긴 것으로, 경쟁 모델 점수는 구글이 자체 설정으로 돌린 값이다(예: 오토메이션벤치의 오퍼스 5.5는 앤트로픽 발표로는 40.0%).
외부 측정도 비슷한 그림이다. 아티피셜 애널리시스 지능지수는 53으로 아스트라와 같고 오퍼스 5.5(58)·소네트 5.5(56)보다 낮다. 지어내는 비율은 15%로 상위권 모델 가운데 가장 낮았는데, 모른다고 답하는 일이 많아 정답률도 50%로 아스트라보다 13%포인트 낮았다. 발스 인덱스와 LM아레나 텍스트 부문은 1위, 웹 개발 부문은 8위다.
틀린 숫자는 아니지만 절반만 적은 것이다. 2달러·10달러는 한시 출시가이고 정가는 4달러·20달러다. 종료일은 공개되지 않았다. 운영 예산은 정가로 잡는 편이 안전하다.
짚어볼 점 — 출시가로는 GPT-6.1 솔·소네트 5.5와 같은 값, 정가로는 오퍼스 5.5와 같은 값이다.77.9%는 구글이 직접 낸 수치이고 독립 검증은 아직 없다. 같은 표에서 터미널벤치 4.0은 오퍼스 5.5(66.4%)가, 프런티어SWE v2는 아스트라(65.5%)가 아르곤(57.4%·55.0%)을 앞선다.
짚어볼 점 — ‘코딩 1위’가 아니라 ‘긴 소프트웨어 작업 시험 하나에서 1위’로 읽는 것이 정확하다.블룸버그는 발표 당일, 일부 구글 직원이 이 모델이 벤치마크에서는 잘하지만 실제 업무와 일부 코딩, 특히 화면(프런트엔드) 작업에서 약하다고 본다고 보도했다. 구글은 부진하다는 표현은 정확하지 않다고 반박했다.
짚어볼 점 — 웹 개발 부문 8위는 지적과 맞고, DeepSWE 선두는 반대쪽 근거다. 유료 사용자가 써 보기 전에는 어느 쪽도 확정되지 않는다.C·C++ 코드를 러스트로 옮기는 작업, AV1 디코더의 수작업 최적화 코드 약 3만 2천 줄 교체(2.7배 빨라짐), 데이터센터 메모리 300TiB 이상 확보 등을 들었다. 모두 구글이 밝힌 내용이며 외부에서 확인할 수 없다.
짚어볼 점 — 100만 토큰 출력이 어디에 쓰이는지 보여 주는 예시로만 읽는다.© 2026 LOCATEWISE · 데이터로 읽는 시장
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