Gemini 4 Argonの使い方｜対応プラン・API料金【2026年10月】

2026年10月14日時点で、Gemini 4 Argon は一般の利用者も使えるようになりました。Google が2026年10月13日に一般提供を始め、Gemini アプリでは Google AI Pro（日本向けのプラン表で月2,900円）と Google AI Ultra（月14,500円から）の加入者が、開発者は Gemini API の有料枠で使えます。API の料金は11月30日までの導入価格で入力100万トークンあたり 2ドル・出力 10ドル、12月1日からは 4ドル・20ドルです。この記事では、どこで誰が使えるのか、日本での月額、API の料金と 3.1 Pro からの移行で書き換えが要る点を、Google の発表文と開発者向けドキュメント、日本向けのプラン表で確かめた範囲で整理します。

最終更新：2026年10月14日。この記事は、Google の発表文「Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems」（2026年10月13日・Koray Kavukcuoglu 氏）、Gemini アプリと開発者向けの告知、Gemini API の料金ページとリリースノート、Google Cloud の開発者ガイド、日本向けの Google AI プラン表を読んで整理したものです。性能や使用例の数値は Google が発表したもので、第三者が再現した値ではありません。

一般提供の要点｜どこで誰が使えるようになったか

Gemini 4 Argon は2026年10月13日に一般提供されました。9月30日に発表された時点では、Fairwind Program に参加するサイバー防御の組織と一部のテスターに限られていましたが、今回は開発者・企業・一般の利用者まで一度に広がっています。発表文は「Gemini 4 Argon is now globally available today」と書き、世界に向けて提供を始めたと説明していますが、Gemini アプリでは順に広がる形です。

使える場所と対象者を、発表文と各ページの記載から並べると次のとおりです。

Gemini API のリリースノートの2026年10月13日の項には「Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) generally available (GA)」と載っており、API でも正式版（GA）の扱いです。発表文の最後には「Gemini 4 Argon is just the beginning」とあり、Gemini 4 の残りのモデルも届けると書かれていますが、名前と時期は10月14日時点で発表されていません。

Gemini アプリで使う｜日本の月額と始め方

社員が試すなら、いちばん手軽なのは Gemini アプリです。日本向けの Google AI プラン表（2026年10月14日に確認）では、Gemini アプリの特典の欄に「Gemini 4 Argon へのアクセス」が Google AI Pro と Google AI Ultra の両方に並んでいます。

表のモデルの欄は、10月14日16時半に確認したプラン表の書き方（「Flash のモデル」など、版の番号なし）に合わせています。同じ日の未明（1時50分）に確認した表では、無料が 3.5 Flash-Lite、Google AI Plus が 3.6 Flash、AI Pro と AI Ultra が 3.1 Pro と 3.8 Flash でした。

整理すると、Argon を使えないのが無料 0円と Google AI Plus 725円、Argon を使えるのが Google AI Pro 2,900円と Google AI Ultra 14,500円からのプランです。始め方は、AI Pro か AI Ultra に加入したうえで Gemini アプリを開き、使うモデルとして Gemini 4 Argon が出ているかを確かめるだけです。リリースノートの Argon の項は「Gemini アプリで世界に順に提供」とだけ書いており、ブラウザ・スマートフォン・デスクトップアプリといった端末ごとの条件は書いていません。提供は順に広がるため、加入していてもすぐには出ない場合があります。

同じ日に Gemini アプリには次の更新も入りました。ただし、日本で使えるかどうかは機能ごとに条件が違います。

• Antigravity を macOS アプリに内蔵：Gemini の macOS アプリの上部から Google Antigravity を開き、会話から開発の作業へそのまま移れます。リリースノートでは英語での提供で、個人の Google アカウントと条件を満たす職場のアカウント（18 歳以上）が対象です
• 会話から「タスク」への切り替え：発表では、Gemini がパソコンの前にいない間も作業を進めると説明しています。日本向けのプラン表では Tasks in Gemini が AI Ultra の特典として「一部の国」で先行提供と書かれており、日本で使えるかは10月14日時点で確認できていません
• 40 以上の外部アプリとの連携：Instacart・OpenTable・Adobe・Shopify などと会話の中で連携できます。リリースノートでは、多くの連携アプリは米国の英語向けです

業務の資料で試すときは、個人で加入した AI Pro のアカウントに社内のデータを入れる前に、会社としてどのアカウントで使うかを決めておくのが先です。企業向けには Gemini for business と API の経路が用意されています。

API料金｜導入価格は11月30日まで

開発者が Gemini API で使う場合の料金は、Gemini API の料金ページに次のように載っています（標準の単価・100万トークンあたり・米ドル）。無料枠では使えず、有料枠だけが対象です。

まとめると、11月30日までの導入価格は入力 100万トークン 2ドル・出力 100万トークン 10ドル・キャッシュ 0.10ドル、12月1日からの価格は入力 100万トークン 4ドル・出力 100万トークン 20ドル・キャッシュ 0.20ドルです。キャッシュの単価は入力の 95% 引きにあたり、発表文の「キャッシュされた入力は 95% 引き」と一致します。料金ページの Argon の欄には標準（Standard）のほかに Batch・Flex・Priority の切り替えがあり、この記事の数字は標準の単価です。

月の費用の目安として、入力 1,000万トークン・思考を含む出力 200万トークンを使う場合を計算します（キャッシュと検索の料金は含めません）。11月30日までは入力が 10 × 2 で 20ドル、出力が 2 × 10 で 20ドル、合計 40ドル（1ドル150円で約6,000円）です。12月1日からは入力 40ドルと出力 40ドルで合計 80ドル（約1万2,000円）と、同じ使い方で 2 倍になります。参考までに、同じ料金ページの Gemini 3.8 Flash は12月31日まで入力 0.75ドル・出力 3.75ドルです。ほかのモデルとの横並びはChatGPT・Claude・Gemini の比較とGemini 3.8 Flash の解説でも整理しています。

見積もりで外しやすいのは思考のトークンです。出力の単価には思考のトークンが含まれ、Google Cloud の開発者ガイドは「モデルが処理したトークンはすべて数えて課金する」と書いています。画面に出る答えが短くても、考えた分だけ出力として課金されるため、試算は答えの長さではなく、実際に返ってくる利用量（usage）の数字で取ってください。

3.1 Proから移行するときの注意｜書き換えが要る点

すでに gemini-3.1-pro-preview を使っているシステムを Argon に切り替える場合、モデル名を変えるだけでは動かない箇所があります。Google Cloud の開発者ガイド「Developer’s guide to Gemini 4 Argon」が挙げる違いは次のとおりです。

• モデル名：gemini-4-argon。Fairwind Program で承認されたサイバー防御の用途は gemini-4-argon-cyber-permissive を使います
• 枠の考え方：約100万トークンの枠を入力・思考・出力で共有します（正確には 104万8,576トークン）。3.1 Pro のように入力と出力の上限が別々ではありません。入力が多いほど、出せる量は減ります
• 1回の出力：既定では、1回の出力は6万5,536トークンまでです（思考と回答の合計。ストリーミングでない直接の HTTP 呼び出しは 3万2,768トークンまで）。それより長い出力は次の章の long decode で続けます
• 思考の深さ：thinking_level は LOW・MEDIUM・HIGH の 3 段階で、gemini-4-argon の既定は MEDIUM です。MINIMAL はエラーです。thinking_budget は、Google Cloud（Agent Platform）では400エラー、Gemini API（AI Studio）では単独なら警告が返って無視か置き換えになり、thinking_level と一緒に送るとエラーです
• キャッシュ：明示のキャッシュは使えない仕様です。Gemini API では、4,096トークン以上のプロンプトで自動のキャッシュが既定で有効になり、キャッシュに当たった入力トークンの料金は通常の入力料金から 95% 引きになります。Google Cloud の Agent Platform では、自動のキャッシュの最小は 6,144トークンです
• 引数：temperature は無視される扱いで、top_p と top_k も同じです。Google Cloud（Agent Platform）では frequency_penalty・presence_penalty・candidate_count は400エラーになるので外します
• 会話の履歴：model の発言で終わる履歴や、model の発言を先に書いておく使い方（prefill）は受け付けません
• SDK：Python の google-genai は 2.30.1 以上、JavaScript の @google/genai は 2.29.1 以上に上げるよう案内されています

Python の SDK での最小の呼び出しは、開発者ガイドの例をもとにすると次の形です（Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform から使う場合。PROJECT_ID は自社のプロジェクト ID に置き換え、実行前に ADC（アプリケーションのデフォルト認証情報）か API キーで認証しておきます）。

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="この見積書の前提条件を3つに要約してください。",
)
print(response.text)

3.1 Pro からの主な違いを一言でまとめると、「温度などのつまみが効かず、思考の深さ（thinking_level）と出力の形式で振る舞いを決めるモデル」です。既存のコードに temperature や thinking_budget が残っていないかを、切り替えの前に検索しておくと安全です。

長い出力（long decode）｜100万トークンの使いどころ

9月30日の発表で目を引いた「出力 100万トークン」は、1回のリクエストで100万トークンを返す仕組みではありません。開発者ガイドによると、1回目のリクエストは6万5,536トークンで区切りがつき、API は続きがあることを示す「CONTINUATION」と暗号化された continuation_token を返します。この continuation_token で続ける依頼を繰り返し、合計で最大104万8,576トークンまで生成できます（入力の分を差し引いた量まで）。

Python の google-genai 2.30.1 以上では、この続きの依頼を SDK が自動で行います。max_output_tokens を 6万5,536 より大きく設定すると、分かれた出力が 1 本の流れとして返ってきます。1回のリクエストの時間の上限は 20 分で、サーバー側に途中の内容を保存しない（ZDR に対応した）仕組みと説明されています。続きの依頼ごとに、それまでのプロンプトと出力を読み直すため、短い間隔で続けば自動のキャッシュの 95% 引きが効きます。

要するに、向く：証明・難しい開発、向かない：チャット・要約、という線引きです。開発者ガイドも「long decode はモデルに考える余地を与えるもので、答えを長くするものではない」と書いています。社内の文書作成や要約の用途なら、ふだんの設定のままで足ります。

長い資料を読ませる用途では、入力の量だけ出力の余地が減る点も押さえておきます。主要なモデルのコンテキストの長さはコンテキスト長の横断比較にまとめています。

APIで呼んでみた結果｜考える量の3段階と曜日の誤り

当社の検証用の API キー（有料枠）で、2026年10月14日の深夜（日本時間 1時20分〜2時51分）に gemini-4-argon を呼びました。Python の google-genai 1.62.0 から呼んでいます（公式は 2.30.1 以上を案内しているので、新しく組む場合はそちらに上げてください）。各条件 3 回ずつの結果で、回数は少ないので目安として読んでください。

考える量（thinking_level）を変えた時の速さ

答えが 1 つに決まる日付の問題を、理由を書かせずに答えさせました。問題は「2026年11月14日は何曜日か」「2026年11月の営業日（土日と日本の祝日を除く日）は何日か」の 2 つで、正解は土曜日と19日です。

この程度の問題なら low でも 3 回とも正解で、high は low の約 5〜7 倍の時間がかかりました。考えたトークンは出力の料金で数えられるので（API料金の節）、社内の定型処理は low か既定から試し、正解率が足りない処理だけ high に上げる順番が無駄がありません。また、この問題では 3.8 Flash の既定より Argon の既定のほうが速く、Flash に替えれば速くなるとは限りませんでした。

頼んでいない曜日を書き足して、間違えた

「部門ごとの案は11月14日までに提出」を含む社内通知を 300 字以内で書かせると、3 回中 2 回、頼んでいない曜日を書き足しました（「11月14日（火）」と「11月14日(金)」）。頼み方に年は書いていませんが、今年の 2026年11月14日は土曜日です。火曜は 2023 年、金曜は 2025 年の 11 月 14 日の曜日と一致しますが、この出力だけではどの年を前提にしたかは分かりません。同じ頼み方で 3.8 Flash も「（金）」と書き足しました（1 回）。年を指定して曜日を直接聞いた上の表の問題には正しく答えましたが、年を指定しない社内通知では、2026 年とは違う曜日を書き足しました。文章に添えられた曜日はそのまま使わず、意図した年の日付と合っているかを確かめてから出すのが安全です。

頼み方に「日付に曜日は付けないでください」と 1 文足すと、曜日は付きませんでした（1 回）。締切の通知や社外に出す文書では、この 1 文を入れるか、曜日を人がカレンダーで確かめてから出してください。

models.get で見える出力の上限は 3万2,768

API の models.get で gemini-4-argon の情報を取ると、入力の上限（input_token_limit）は 1,048,576、出力の上限（output_token_limit）は 32,768 と返りました。この記事で書いた「1回の出力は6万5,536トークンまで」と数字が違いますが、32,768 はストリーミングでない直接の HTTP 呼び出しの上限と同じ値です。プログラムの中で models.get の値をそのまま max_output_tokens に入れていると、ストリーミングで呼んでも 3万2,768 トークンで止まる設定になるので、長い出力を使う処理では値を見直してください。

Googleが示した使用例｜Chrome・ADK・ロボットの数字

発表文には、Google 社内と提携先での使用例が数字つきで並んでいます。いずれも Google の発表で、自社の環境で同じ結果が出ることを示すものではありませんが、どんな仕事に向けたモデルかを知る手がかりになります。

• Google 社内の開発：Antigravity で Argon を使ったチームでは、エージェントによるコードの提出が 35% 以上増え、コードの差し戻し（ロールバック）が約 3 分の 1 減りました
• Chrome の作り直し：4,000万行の Chromium のうち約 600万行の古いフォルダから、ページを扱う中核の処理を切り離す作業を、数か月かかる見込みのところ数週間で終えました
• ADK（Agent Development Kit）の Python 版：ルールを書いたファイルと 1 段落の目標を渡して一晩自律で作業させ、長いセッションの準備時間を 40% 短く、起動時の読み込みを 21% 速くしました
• Gemma 4 E2B の高速化：A100 と vLLM での推論を 2.85 倍に（毎秒 約3万7,900トークンから 10万8,000トークン超）。数か月かかる作業を数日で終えたとしています
• 研究：Isomorphic Labs では、論文や特許の PDF から必要な情報を抜き出す作業が数週間から数時間になりました。量子化学のソフト xTB では分子構造の予測が最大 2.3 倍速くなっています
• ロボット：空間と物理の推論を測る ERQA で 87%。人がコーンホール（袋を穴に投げ入れる遊び）をする映像から Argon がシミュレーションのコードを作り、Apptronik の人型ロボット Apollo が実機で 7 回続けて成功しました

安全面では、外部の専門家による生物学の攻撃テストで突破できた下位の作業が 1% 未満、開発の評価で近道（不正な回避）を試みた割合が 2%、間接的なプロンプトインジェクションの攻撃の成功率が 0.7%（Gray Swan の指標・攻撃側が工夫を変えながら 15 回試した場合）と発表されています。数字は Google の測定で、運用での安全を保証するものではないので、権限の範囲と人の確認の入れ方は自社で決める必要があります。

企業は今なにをすべきか（当社の見方）

一般提供で「使えるかどうか」の段階は終わり、「どの業務に、いくらまで使うか」を決める段階に入りました。当社としては、次の順番で進めることを勧めます。

1. まず Gemini アプリで、機密を含まない業務の題材で試す：AI Pro（月2,900円）の範囲で、長い資料の整理や企画書の下書きなど、自社でよくある仕事を数本選んで、今使っているモデルと出来を比べます。社内データを入れる段階では、会社として管理できるアカウントと利用ルールを先に決めます
2. API に組み込むなら、thinking_level ごとに費用と待ち時間を測る：出力に思考のトークンが含まれるため、同じ質問でも LOW と HIGH で費用が変わりえます。業務ごとに必要な深さを決めてから本番に入れます
3. 12月1日の値上げを前提に予算を組む：同じトークンの使用量なら、入力・出力・キャッシュの料金は12月から 2 倍になります（検索などの追加料金は別に計算します）。試験運用の結果を本番の予算に使うときは、通常価格に置き直します
4. モデルを使い分ける：長い多段階の作業や大きなコードの改修は Argon、日常の要約や分類は Flash 系、という分け方が費用の面で現実的です。全部を Argon に寄せる必要はありません

社内の検討に使える指示文の雛形5つ

Gemini アプリや AI Studio で Argon を試すときに、そのまま使える指示文の雛形です。［ ］の中を自社の内容に置き換えて使ってください。

1. 今のモデルとの比べ方を決める

あなたは社内の生成AI導入の担当者です。
次の業務で、新しいモデルを今のモデルと比べたいと考えています。
業務：［例：取引先からの見積依頼メールを読み、社内の見積書の下書きを作る］
比べるときの観点を5つ挙げ、それぞれ「良い出来」の判断基準を1文で書いてください。
最後に、比較に使うテスト用の入力を3つ、機密情報を含まない形で作ってください。

2. API の月額を試算する

次の条件で、生成AIのAPIの月額費用を試算してください。
・1回あたりの入力：約［3,000］トークン
・1回あたりの出力（思考のトークンを含む）：約［2,000］トークン
・1日の回数：［200］回、月の稼働日：［20］日
・単価（100万トークンあたり）：入力［2］ドル、出力［10］ドル
計算の式を見せたうえで、単価が入力［4］ドル・出力［20］ドルになった場合の金額も並べてください。
為替は1ドル［150］円で計算してください。

3. 既存のコードの移行点を洗い出す

次のPythonのコードは gemini-3.1-pro-preview を呼び出しています。
gemini-4-argon に切り替えるときに直す必要がある箇所を、行ごとに指摘してください。
特に次の点を確認してください。
・thinking_budget や MINIMAL を使っていないか
・temperature、top_p、top_k、frequency_penalty、presence_penalty、candidate_count を指定していないか
・明示のコンテキストキャッシュを使っていないか
・会話の履歴が model の発言で終わっていないか
［ここにコードを貼る］

4. 長い資料から判断に必要な点だけ抜き出す

添付した資料は［例：取引先との基本契約書と変更覚書］です。
次の3つを表にまとめてください。
1. 当社が負う義務と期限
2. 金額や数量が変わる条件
3. 資料の間で書き方が食い違っている箇所（ページ番号つき）
資料に書かれていないことは推測せず「記載なし」と書いてください。

5. 社内向けの説明文を作る

経営会議で、新しい生成AIモデルを試すかどうかを決めます。
次の情報をもとに、A4で1枚の説明文を作ってください。
・使える場所と月額：［例：Gemini アプリは Google AI Pro 月2,900円から］
・API の単価と、値上げの時期：［例：11月30日まで入力2ドル・出力10ドル、12月1日から2倍］
・試したい業務：［業務名を3つ］
構成は「結論」「費用」「試す範囲と期間」「決めてほしいこと」の4つにしてください。

【要注意】読み違えやすい点

❌ AI Pro に加入すれば AI Studio でも Argon を試せる
⭕ Gemini アプリでは AI Pro でも使えますが、AI Studio で使うには有料枠の API か AI Ultra の加入が要り、Antigravity は AI Ultra の加入者が対象です。API の料金ページには「無料枠と Google AI Pro プランでは使えない」と明記されています

❌ 1回のリクエストで 100万トークンを出力できる
⭕ 1回の出力は既定で 6万5,536トークンまでです。それを超える分は continuation で続け、合計で最大 104万8,576トークン。しかも枠は入力と共有です

❌ 今の導入価格のまま使い続けられる
⭕ 入力 2ドル・出力 10ドルは11月30日までの導入価格で、12月1日から 4ドル・20ドルになります

❌ 同じ日に発表された新機能は、日本でもすぐ全部使える
⭕ Argon 自体は日本向けのプラン表に載っていますが、macOS アプリの Antigravity は英語での提供、外部アプリの連携の多くは米国の英語向け、Tasks in Gemini は一部の国での先行提供です

よくある質問

Gemini 4 Argonはいつから使えますか？

2026年10月13日に一般提供が始まりました。9月30日に発表された時点では、Fairwind Program に参加するサイバー防御の組織と一部のテスターに限られていました。Gemini API では10月13日から正式版（GA）として有料枠で使えます。Gemini アプリは AI Pro と AI Ultra の加入者へ順に広がる形のため、加入していても表示されるまで時間がかかる場合があります（2026年10月14日時点）。

Gemini 4 Argonはどこで使えますか？

Gemini アプリ（Google AI Pro と Google AI Ultra の加入者）、Gemini API と AI Studio（有料枠の開発者向け。AI Ultra の加入者も AI Studio で試せます）、Google Antigravity（AI Ultra の加入者）で使えます。企業は Gemini for business のほか、Google Cloud の Gemini Enterprise Agent Platform から使え、Google Cloud で使える場所は global・us・eu の 3 つです。発表文は Google 検索の AI モードも AI Pro・Ultra の加入者向けに挙げており、日本向けのプラン表の検索の欄にも AI Pro・Ultra の特典として Argon が載っています（10月14日16時半に確認）。

Gemini 4 Pro や Gemini 4 Flash、「Gemini 4.0」はありますか？

2026年10月14日時点で、Gemini API のモデル一覧の Gemini 4 の欄にあるのは Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）だけで、「Gemini 4 Pro」「Gemini 4 Flash」「Gemini 4.0」という名前のモデルは掲載されていません。発表文は「Gemini 4 Argon is just the beginning」として Gemini 4 の残りのモデルも届けると書いていますが、名前と時期は発表されていません。API の単価を抑えたい場合は、Gemini 3.8 Flash も候補です。

Gemini 4 Argonは無料で使えますか？

通常の無料プランと API の無料枠では使えません（2026年10月14日時点）。Gemini アプリでは Google AI Pro（日本で月2,900円）と Google AI Ultra（月14,500円から）が対象で、無料プランと Google AI Plus のプラン表には Argon の記載がありません。API も無料枠では使えず、有料枠だけです。例外として、選考を通った研究者 1万人に Antigravity の最上位の利用枠を 6か月無料で提供する制度があります（応募制）。

日本でも使えますか？

日本向けの Google AI プラン表（10月14日に確認）では、AI Pro と AI Ultra の特典に「Gemini 4 Argon へのアクセス」が載っています。提供は世界で順に広がる形なので、加入していても表示されるまで時間がかかる場合があります。

Google AI ProとUltraでは何が違いますか？

どちらも Gemini アプリで Argon を使えます。Ultra は使用量の上限が AI Pro の 5 倍（月14,500円）か 20 倍（月32,000円）で、Antigravity で Argon を使えるのは Ultra の加入者で、AI Studio は Ultra の加入者のほか有料枠の API でも使えます。

APIのモデル名と料金は？

モデル名は gemini-4-argon です。料金は100万トークンあたり、11月30日まで入力 2ドル・出力 10ドル、12月1日から入力 4ドル・出力 20ドルで、出力には思考のトークンも含まれます。

3.1 Proのコードはそのまま動きますか？

モデル名を変えるだけでは動かない場合があります。MINIMAL はエラーです。thinking_budget は Google Cloud（Agent Platform）では400エラーになります。Gemini API では、thinking_budget だけを指定すると警告が返り、その指定は無視されるか置き換えられます。thinking_level と一緒に指定するとエラーです。Google Cloud（Agent Platform）では frequency_penalty・presence_penalty・candidate_count も400エラーになります。Gemini API では temperature の指定は無視され、非推奨の警告ヘッダーが返ります。明示のコンテキストキャッシュも使えません。

Gemini 3.8 Flash とはどう使い分けますか？

まず単価が大きく違います。3.8 Flash は API の無料枠があり、有料枠は12月31日まで 100万トークンあたり入力 0.75ドル・出力 3.75ドル（2027年1月1日から 1.50ドル・7.50ドル）です。Argon は API の無料枠がなく、11月30日までの導入価格は入力 2ドル・出力 10ドルで、この期間の入力単価は 3.8 Flash の約 2.7 倍です。どちらも出力の料金に思考のトークンが含まれます。速さは単価どおりではなく、当社の簡単な日付の問題では Argon の既定のほうが 3.8 Flash の既定より速く答えました（「APIで呼んでみた結果」の節）。用途の名前だけで決めず、同じ業務で回答の品質・費用・待ち時間を比べて選んでください。

出力100万トークンは何に使うのですか？

難しい証明や大きな開発の作業のように、考える量が多い仕事で答えが途中で切れないようにするための仕組みです。チャットや要約では使う必要がなく、長さの指定に従わせる用途にも向きません。

性能は他社のモデルと比べてどうですか？

Google DeepMind のモデルページの比較表（19 項目・Google が公表した値）では、Gemini 4 Argon が 13 項目で、表に載った値の中で単独の最高でした（比べている相手は GPT-6 Astra・Claude Fable 5.1・Claude Opus 5.5）。たとえば知識業務の Vals Index は 68.9%、エージェント型のコーディングの DeepSWE v1.1 は 77.9%、25万6,000〜100万トークンの長文脈の GraphWalks は 84.2% です。一方で、FrontierSWE v2・Terminal-Bench Science 0.1・OSWorld-2.0 は GPT-6 Astra が、Terminal-bench 4.0・PostTrainBench は Claude Opus 5.5 が上で、サイバーセキュリティ分野の CWE-bench v1 は GPT-6 Astra と同じ 68.0% でした。第三者が再現した値ではないので、自社の業務の課題で試して判断してください。

サイバー防御向けの版は誰でも使えますか？

使えません。サイバー向けのガードレールを外した版は、Fairwind Program で承認されたサイバー防御の用途向けです。一般の利用者や企業が Gemini アプリや API で使うのは通常の版で、Google は Fairwind Program の参加組織を数百増やすと発表しています。

Gemma 4 とは違うのですか？

別のものです。Gemma は Google の生成 AI モデルの系統の 1 つで、モデルの重みが公開されています（open weights）。Gemma 4 の大きさは E2B・E4B・12B・31B・26B A4B の 5 種類です。Gemini 4 Argon は、Gemini アプリや Gemini API などの Google のサービスから使うモデルです。

「Gemini 4 Argon」は何と読みますか？

確認した Google の資料には、公式の日本語の読み方は示されていません。Argon は英語で元素のアルゴンを表す語なので、「アルゴン」と読むのが自然です。日本向けの Google AI プラン表でも、英字のまま「Gemini 4 Argon」と書かれています。

まとめ

Gemini 4 Argon は2026年10月13日に一般提供され、Gemini アプリでは Google AI Pro（日本で月2,900円）と Google AI Ultra（月14,500円から）、開発者は Gemini API の有料枠（AI Studio を含む）、Antigravity は AI Ultra の加入者が使えるようになりました。API は11月30日まで入力 2ドル・出力 10ドル、12月1日から 2 倍です。3.1 Pro からの移行では、共有の枠、1回の出力の上限、thinking_level への置き換え、使えない引数の削除が必要です。まずはアプリで自社の仕事を試し、API は費用と待ち時間を測ってから組み込む、という順番を勧めます。

モデルの選定や、社内の AI 利用ルール・費用管理の設計を含めた研修を検討している場合は、法人向け生成AI研修 の内容をご覧のうえ、お問い合わせ からご相談ください。

参考・出典

• Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems（Google・2026年10月13日）（参照日: 2026-10-14）
• Gemini 4 Argon comes to the Gemini app.（Google・2026年10月13日）（参照日: 2026-10-14）
• Gemini 4 Argon is now available for developers.（Google・2026年10月13日）（参照日: 2026-10-14）
• Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence（Google・2026年9月30日）（参照日: 2026-10-14）
• Gemini Developer API pricing（Google AI for Developers）（参照日: 2026-10-14）
• Gemini API release notes（Google AI for Developers）（参照日: 2026-10-14）
• Developer’s guide to Gemini 4 Argon（Google Cloud）（参照日: 2026-10-14）
• Google AI プラン（日本向け・Gemini）（参照日: 2026-10-14）
• Gemini アプリのリリースノート（2026年10月13日の項）（参照日: 2026-10-14）