Google ha appena esteso l’accesso al suo modello di punta, Gemini 4 Argon passando da una fase di prova riservata al Fairwind Program a una disponibilità più ampia per sviluppatori, imprese e abbonati ai piani AI Pro e AI Ultra. L’annuncio, arrivato dopo la presentazione a maggio al Google I/O, segna un nuovo capitolo nella competizione con OpenAI e Anthropic.
Il lancio pubblico, però, non è uniforme: l’app Gemini e la modalità AI in Search riservano Argon agli abbonati AI Pro e AI Ultra mentre la piattaforma Antigravity lo mette a disposizione solo agli utenti Ultra e ai clienti Gemini Enterprise idonei. Le API a pagamento, accessibili anche da AI Studio e Android Studio consentono agli sviluppatori di integrare il modello nelle proprie applicazioni.
Accesso al modello e piani di abbonamento
All’interno dell’app Gemini, Argon è presente tramite un interruttore che separa la conversazione dalle attività in background, una funzionalità non ancora chiarita se corrisponda a Spark. La modalità AI in Search, invece, resta limitata ai piani AI Pro e AI Ultra. Per chi utilizza Antigravity, il modello è disponibile esclusivamente agli abbonati Ultra e alle aziende che hanno superato i criteri di sicurezza del Fairwind Program. Questa frammentazione implica che, sebbene Google dichiari un “lancio globale”, la disponibilità reale è legata a regioni “supportate”, non specificate, e a livelli di sottoscrizione.
API e integrazioni per sviluppatori
Chi possiede un piano a pagamento delle API può sfruttare Argon sia da AI Studio sia da Android Studio. Inoltre, l’app Gemini si collega a più di 40 applicazioni — tra cui Instacart, OpenTable, Adobe e Shopify — permettendo, per esempio, di ordinare generi alimentari o di gestire attività commerciali direttamente dal modello.
Prezzi, token e limitazioni tecniche
Fino al 30 novembre il costo è di 2 dollari per milione di token in ingresso e 10 dollari per milione di token in uscita. A partire dal 1 dicembre le tariffe raddoppiano, passando a 4 $ e 20 $ rispettivamente. Il modello gestisce una finestra di contesto complessiva di 1 milione di token cioè la somma di token di input e output. Se, ad esempio, si consumano 100 000 token in input, rimangono 900 000 token disponibili per l’output.
Risultati interni e posizionamento sul Vals Index
Google ha presentato numeri interni per dimostrare l’impatto di Argon: più di 100 000 dipendenti lo usano mensilmente; in sole quattro settimane il codice prodotto dagli agenti è aumentato del 35 % mentre i rollback (ripristini di versioni precedenti) sono diminuiti di quasi 30 %. Un caso concreto riguarda Chrome, dove il modello ha separato la gestione delle pagine web da un archivio di circa 6 milioni di righe di codice legacy all’interno di un progetto complessivo di 40 milioni di righe.
Nel Vals Index lo strumento che misura le capacità dei LLM in finanza, sviluppo software e cyber-security, Argon si posiziona al primo posto, superando tutti gli altri modelli disponibili sul mercato.
Espansione del Fairwind Program e prospettive di mercato
Il Fairwind Program inizialmente composto da oltre 650 partner si sta aprendo a diverse centinaia di nuove organizzazioni, le quali riceveranno Argon senza i filtri di sicurezza tradizionali. Google sottolinea che i red team esterni hanno superato meno dell’1 % dei compiti biologici testati, e che un sistema di controllo monitora il ragionamento dell’agente per bloccare in tempo reale le scorciatoie non autorizzate.
Con Argon, Google cerca di riconquistare terreno rispetto a OpenAI e Anthropic, i cui modelli Fable 5 e ChatGPT-6 sono stati lanciati pochi mesi prima. Resta da vedere quanto l’aumento di produttività interno e la posizione dominante sul Vals Index influenzeranno la quota di mercato dei principali attori occidentali dell’intelligenza artificiale.
