제미나이 4(Gemini 4 Argon) 출시 정리: 뭐가 달라졌나, 사용법·가격·GPT·클로드 비교
구글 Gemini 4 Argon이 2026년 10월 13일 정식 출시됐습니다. 출력 100만 토큰, 벤치마크 비교표(GPT-6 Astra·Claude Opus 5.5), 로보틱스 활용, 한국에서 쓰는 법과 API 가격까지 구글 공식 발표 기준으로 정리했습니다.
구글이 차세대 모델 Gemini 4 Argon 을 2026년 10월 13일 전 세계에 정식 출시했습니다. 9월 30일 보안 전문가 대상 공개에 이은 일반 출시로, 해커뉴스(Hacker News)에서는 공개 몇 시간 만에 860점이 넘는 추천과 680개가 넘는 댓글이 달리며 그날 가장 뜨거운 글이 됐습니다. 이 글은 구글 공식 블로그 발표문과 구글 딥마인드 모델 페이지를 직접 확인해 사실만 정리했습니다.
한눈에 보는 Gemini 4 Argon
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 정식 출시일 | 2026년 10월 13일 (전 세계) |
| 1차 공개 | 2026년 9월 30일, 사이버 보안 파트너(Fairwind 프로그램) 대상 |
| 출력 토큰 한도 | 100만 토큰 (이전 6만 4천 토큰) |
| 일반 사용자 | Google AI Pro·Ultra 구독자, Gemini 앱과 검색 AI 모드 |
| 개발자 | Gemini API 유료 티어, 모델 ID gemini-4-argon |
| API 출시가 | 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러 (11월 30일까지) |
| 강점 분야 | 장시간 코딩, 법률·금융 지식 업무, 사이버 보안 방어, 과학 연구 |
무엇이 달라졌나: 핵심 변경점 5가지
1. 출력 100만 토큰: 한 번에 끝까지 쓴다
가장 눈에 띄는 변화는 출력 한도입니다. 구글은 Argon의 출력 토큰 한도를 이전 6만 4천 토큰에서 100만 토큰 으로 늘렸다고 밝혔습니다. 긴 수학 증명, 여러 파일로 된 앱 전체, 대규모 레거시 코드 변환을 중간에 끊기지 않고 한 번에 출력할 수 있다는 뜻입니다. API에서는 입력과 출력을 합친 100만 토큰 통합 한도와 새 '이어쓰기(continuation)' 방식이 함께 도입됐습니다.
2. 오래 걸리는 엔지니어링 작업
구글은 사내에서 Argon을 쓴 사례를 구체적으로 공개했습니다.
- 크롬 리팩터링: 4천만 줄 규모 크로미움 코드에서 약 600만 줄짜리 레거시 폴더를 분리하는 작업을 도와 "몇 달 걸릴 일을 몇 주 만에" 끝냈다고 합니다.
- 파이썬 코드베이스 최적화: 오픈소스 ADK(Agent Development Kit)에서 밤새 자율 작업으로 긴 세션 준비 시간을 40%, 콜드 임포트 시간을 21% 줄였습니다.
- Gemma 추론 속도: A100 GPU에서 Gemma 4 E2B의 처리량을 초당 약 37,900토큰에서 108,000토큰 이상으로, 약 2.85배 높였다고 밝혔습니다.
- 구글 내부적으로는 Antigravity에서 에이전트 코드 제출이 35% 이상 늘고 롤백은 약 3분의 1 줄었다고 합니다.
3. 법률·금융 같은 전문 업무
구글은 Argon이 경제 분야 업무 성능을 재는 Vals Index에서 1위 라고 밝혔습니다. 얼리 액세스 기업 사례로는 Box가 "Gemini 3.1 Pro 대비 정확도 14% 향상", 금융 분석 스타트업 Kepler가 "SEC 공시 기반 재무 모델에서 애널리스트 작성 기준값과 99% 이상 일치"를 언급했습니다. 이는 각 회사의 자체 평가입니다.
4. 답변 스타일 변화
Gemini 앱 공지에 따르면 Argon은 "덜 얼버무리고 더 직접적으로 답하며, 불필요한 반복과 상투적 표현을 줄였다"고 합니다. 긴 작업을 할 때는 진행 상황을 더 자주 공유합니다. 해커뉴스에서도 "글쓰기와 일반 질문에서는 체감이 크다"는 반응과 "공식 발표만 보면 코딩 점수는 상대적으로 약점"이라는 반응이 함께 나왔습니다.
5. 사이버 보안 방어와 안전장치
Argon은 취약점 수정 벤치마크인 CWE-bench에서 68%로 공동 1위를 기록했고, 구글은 "지금까지 가장 프롬프트 인젝션에 강한 모델"이라고 설명합니다. 공식 발표에 따르면 Gray Swan 간접 프롬프트 인젝션 벤치마크에서 15번의 적응형 공격 성공률을 0.7%로 낮췄습니다. 보안 전문가는 Fairwind 프로그램에 신청하면 보안 가드레일 없는 버전을 쓸 수 있습니다.
경쟁 모델 비교표 (구글 공식 벤치마크)
아래 수치는 구글 딥마인드 모델 페이지에 게시된 표에서 주요 항목만 옮긴 것입니다. 구글이 직접 측정·공개한 값이라는 점을 감안해 보세요.
| 분야 | 벤치마크 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| 지식 업무 | Vals Index | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| 금융 | Vals Finance Agent v2 | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| 법률 | Harvey Legal Agent | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| 코딩 | DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| 코딩 | FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| 코딩 | Terminal-bench 4.0 | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| 과학 | Terminal-Bench Science 0.1 | 57.6% | 68.1% | 52.6% | 63.3% |
| 긴 문맥 | GraphWalks 256k~1M | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| 컴퓨터 사용 | OSWorld-2.0 | 69.2% | 72.6% | 미공개 | 미공개 |
| 보안 | CWE-bench v1 | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
정리하면 Argon은 지식 업무·금융·법률·긴 문맥 에서 확실히 앞서고, 일부 코딩(FrontierSWE, Terminal-bench)과 과학 터미널 작업에서는 GPT-6 Astra나 Claude Opus 5.5가 더 높습니다. 코딩이 주 용도라면 한 모델만 고집하기보다 작업별로 비교해 보는 편이 좋습니다.
로보틱스 버전: 영상만 보고 로봇을 학습시킨다
구글은 같은 날 개발자 블로그에서 로보틱스 활용 사례를 따로 공개했습니다. 3D 공간 문제 해결 능력을 재는 ERQA 벤치마크에서 87% 로 다른 모든 프런티어 모델을 앞섰다고 밝혔습니다.
인상적인 시연은 '영상→시뮬레이션→실제(Video-to-Sim-to-Real)' 파이프라인입니다. Argon이 사람이 콘홀(주머니 던지기) 게임을 하는 영상을 보고 공간 좌표와 전신 관절 움직임을 계산한 뒤 시뮬레이션 코드를 스스로 작성했고, 이를 Apptronik의 휴머노이드 Apollo에 옮기자 실제 시험에서 7번 연속 성공했다고 합니다. 구글은 몇 주 걸리던 시뮬레이션 모델링을 몇 시간으로 줄였다고 설명합니다.
한국에서 제미나이 4 쓰는 법
일반 사용자: Google AI Pro 이상 구독
구글은 Argon을 Gemini 앱과 검색 AI 모드에서 Google AI Pro와 Ultra 구독자 에게 제공한다고 밝혔습니다. 국내 요금은 다음과 같습니다(가격 출처는 ChatGPT·Gemini·Claude 요금제 비교 글에 정리).
| 요금제 | 국내 월 요금 | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| 무료 | 0원 | 사용 불가 |
| Google AI Plus | 7,500원 | 사용 불가 |
| Google AI Pro | 29,000원 | 사용 가능 |
| Google AI Ultra | 119,000원부터 | 사용 가능 (Antigravity 포함) |
사용 방법은 간단합니다.
- Gemini 앱(또는 gemini.google.com)에 AI Pro 이상 계정으로 로그인합니다.
- 입력창의 모델 선택 메뉴에서 Gemini 4 Argon을 고릅니다.
- 긴 작업은 채팅 대신 '작업(tasks)' 모드로 바꿔 맡기면, 자리를 비운 동안에도 Gemini가 작업을 이어갑니다.
구글 검색의 AI 모드에서도 Pro·Ultra 구독자는 모델 메뉴에서 Argon을 선택할 수 있습니다.
개발자: API와 Antigravity
- Gemini API: 유료 티어에서 모델 ID
gemini-4-argon으로 바로 쓸 수 있습니다. AI Studio, Android Studio, 기업용 Gemini 플랫폼을 지원합니다. - Google Antigravity: 구글의 에이전트 코딩 도구로, Ultra 구독자가 Argon을 쓸 수 있습니다. macOS용 Gemini 앱 안에서도 Antigravity를 쓸 수 있게 됐습니다.
- 연구자 지원: 구글은 과학자 1만 명에게 Antigravity 최고 사용 등급을 6개월간 무료로 제공하는 신청을 받고 있습니다(자격·선발 조건 있음).
API 가격
| 구분 | 출시가 (2026년 11월 30일까지) | 이후 정가 |
|---|---|---|
| 입력 (100만 토큰) | 2달러 | 4달러 |
| 출력 (100만 토큰) | 10달러 | 20달러 |
| 캐시된 입력 | 95% 할인 | 공지 확인 필요 |
출시가는 정가의 절반이니, 대량 작업을 테스트하려면 11월 말 전에 해 보는 것이 유리합니다.
정리: 누가 지금 써 볼 만한가
- 문서·리서치·보고서 작업이 많은 직장인: 지식 업무 벤치마크와 답변 스타일 개선 폭이 커서 AI Pro 구독자라면 기본 모델로 바꿔 볼 만합니다.
- 개발자: 출력 100만 토큰과 장시간 자율 작업이 강점입니다. 다만 일부 코딩 지표는 경쟁 모델이 앞서므로 내 코드베이스로 직접 비교해 보세요.
- 보안·연구 분야: Fairwind 프로그램, 연구자 무료 지원 신청을 확인해 보세요.
- 무료·AI Plus 사용자: 아직 Argon을 쓸 수 없습니다. 구글은 "Gemini 4 제품군의 나머지 모델도 이어서 내놓겠다"고만 밝혔고, 구체적인 일정은 공개하지 않았습니다.
자주 묻는 질문
제미나이 4 Argon은 무료로 쓸 수 있나요?
구글 발표 기준 Gemini 앱과 검색 AI 모드에서는 Google AI Pro 또는 Ultra 구독자만 쓸 수 있습니다. 개발자는 Gemini API 유료 티어에서 gemini-4-argon 으로 사용할 수 있습니다.
Gemini 4 Argon API 가격은 얼마인가요?
출시 기념 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러이며 캐시된 입력은 95% 할인됩니다. 2026년 11월 30일 이후에는 입력 4달러, 출력 20달러가 적용됩니다.
이전 버전과 가장 큰 차이는 무엇인가요?
출력 토큰 한도가 6만 4천에서 100만으로 늘었고, 장시간 코딩·법률·금융 같은 복잡한 작업과 사이버 보안 방어 성능이 크게 강화됐습니다. 답변도 더 직접적이고 군더더기가 적도록 조정됐습니다.
한국에서도 바로 쓸 수 있나요?
구글은 10월 13일 Argon을 전 세계에 동시 출시한다고 밝혔습니다. 한국에서도 Google AI Pro(월 29,000원) 이상 구독 시 Gemini 앱에서 모델을 선택해 쓸 수 있습니다.
Argon이라는 이름은 무슨 뜻인가요?
구글은 Argon을 "Gemini 4 제품군의 첫 모델"로 소개했을 뿐, 이름의 의미는 따로 설명하지 않았습니다.
참고: 구글 공식 블로그 - Gemini 4 Argon 출시 · 구글 딥마인드 Gemini 4 Argon 페이지 · Gemini 앱 공지 · Gemini 4 Argon for Robotics · Hacker News 토론
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