구글은 9월 말에 Gemini 4 Argon을 발표했습니다. Argon은 구글의 첫 Gemini 4 모델이자 새로운 프런티어 모델입니다. 이는 9월 초에 공개된 오픈AI의 새로운 플래그십 GPT-6 Astra보다 약 4주 뒤에 등장했습니다.
구글이 공개한 비교 표에서는 Argon이 대부분의 항목에서 Astra를 앞서며, 가격은 Astra의 일부 수준에 불과합니다. 다만 벤치마크보다 더 중요한 함정이 있습니다. Argon은 아직 일반에 공개되지 않았습니다. 구글은 먼저 검증된 사이버 보안 팀에 제공하고 있으며, 개발자나 소비자 대상 공개 일정은 밝히지 않았습니다.
요약
- 구글의 자체 벤치마크 표에서 Gemini 4 Argon은 법률, 금융, 비즈니스 워크플로 등에서 GPT-6 Astra를 대부분 앞섰습니다.
- GPT-6 Astra는 가장 어려운 소프트웨어 엔지니어링, 과학용 터미널 작업, 컴퓨터 사용에서 우위를 유지합니다.
- Argon의 출시가는 Astra의 5분의 1이며, 표준가도 절반 이하입니다.
- 하지만 아직 Argon은 사용할 수 없습니다. 접근 권한은 구글이 신뢰하는 사이버 수호자에게만 주어지며, 이후 유료 API 고객과 AI Ultra 구독자가 대상입니다.
- 따라서 오늘 당장 프로덕션에서 프런티어 모델이 필요하다면 GPT-6 Astra를 선택하세요.
Gemini 4 Argon이란?
Gemini 4 Argon은 9월 말에 발표된 Google DeepMind의 새로운 프런티어 모델입니다. Gemini 4 세대의 첫 모델입니다.
구글은 Argon을 길고 다단계의 일을 깊이 있게 추론하도록 설계했습니다. 이를 뒷받침하기 위해 출력 한도를 100만 토큰으로 높여, 모델이 어려운 문제를 한 번에 끝까지 추론할 수 있도록 했습니다.
GPT-6 Astra란?
GPT-6 Astra는 9월 초에 출시된 오픈AI의 플래그십 모델입니다. GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Luna 위에 위치한 GPT-6 패밀리의 최상위 모델입니다.
오픈AI는 이를 복잡한 추론과 코딩부터 컴퓨터 사용과 리서치까지 가장 까다로운 작업을 위한 최강 모델로 포지셔닝합니다.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra: 정면 비교
구글이 공개한 19개 벤치마크 중 Argon이 Astra보다 높은 점수를 받은 것은 14개, Astra가 이긴 것은 4개, 동률이 1개입니다. 모두 구글의 표에 기반하므로, 독립 평가라기보다 구글이 제시하는 Argon의 강점으로 읽어야 합니다. 아래에서는 이번 출시와 가장 관련성이 높고 널리 알려진 테스트만 간추려 보여드립니다.
| 항목 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Vals Index | 68.9% | 63.1% |
| AutomationBench | 51.3% | 41.4% |
| Vals Finance Agent v2 | 65.4% | 53.5% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | 19.6% | 5.4% |
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% |
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | 58.2% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | 57.6% | 68.1% |
| OSWorld-2.0 (offline subset) | 69.2% | 72.6% |
| 최대 출력 토큰 | 100만 | 128K |
| 이용 가능성 | 신뢰된 사이버 수호자 한정 | 일반 제공 |
아래 각 항목이 표의 나머지 맥락을 보완합니다.
지식 노동: 법률, 금융, 비즈니스 워크플로
Argon이 가장 크게 앞서는 분야이며, 구글이 이번 출시에 초점을 맞춘 부분입니다.
법률 리서치와 작성 능력을 평가하는 Harvey's Legal Agent Benchmark에서 Argon은 19.6%, Astra는 5.4%를 기록했습니다. 절대 수치로는 둘 다 낮지만, 완료 작업 수가 세 배 이상 차이 나는 것은 이 표 전체에서 가장 큰 상대 격차입니다.
금융 리서치와 비즈니스 자동화 전반에서도 비슷한 패턴이 이어지며, Argon이 대략 10~12포인트 앞섭니다. 실제 사용에서도 이런 결과가 유지된다면, 문서 중심의 법률·금융 작업에서는 Argon이 더 강력한 모델이 될 것입니다.
코딩과 소프트웨어 엔지니어링
코딩은 판이 갈립니다. 어떤 종류의 엔지니어링인지에 따라 달라집니다.
실제 코드베이스에서 장기 과제를 테스트하는 DeepSWE v1.1에서는 Argon이 앞서며, 작동하는 앱을 만드는 능력을 평가하는 Vibe Code Bench에서도 근소하게 앞섭니다.
반면 FrontierSWE v2에서는 Astra가 분명히 우세하고, Terminal-bench 4.0에서는 두 모델이 1포인트 내 접전입니다.
구글의 사례는 대규모 마이그레이션에 무게를 두고 있으며, 구글 코드베이스 전반에서 C/C++를 Rust로 옮기는 예시 등이 포함됩니다.
다만 표에 포함된 가장 어려운 엔지니어링 벤치마크에서는 현재 Astra가 앞서 있습니다.
긴 컨텍스트와 시각 이해
입력이 길어질수록 Argon이 격차를 벌립니다.
긴 컨텍스트 전반에 걸친 그래프 구조 추론을 평가하는 GraphWalks에서는 128K 토큰까지는 두 모델이 비슷하지만, 256K~100만 토큰 구간에서는 Argon이 더 높은 점수를 냅니다.
긴 동영상 이해를 측정하는 LVBench에서도 Argon이 앞서며, 차트 해석을 보는 Chartography에서는 거의 비긴 수준입니다.
긴 계약서, 코드베이스, 녹취 전체를 모델에 투입하는 분들에겐, 이용 가능성 다음으로 가장 실질적인 차이입니다.
과학, 수학, 컴퓨터 사용
과학용 터미널 작업에서는 Astra가 우위를 지킵니다. Terminal-Bench Science 0.1에서 10포인트 이상 앞섭니다. Argon은 생물학 연구 벤치마크인 LABBench 2와 수학의 RiemannBench에서 앞섭니다. 컴퓨터 사용에서는 Astra가 OSWorld-2.0에서 앞서고, Argon은 Agent's Last Exam에서 앞서므로, 이 범주는 어느 쪽의 완승도 아닙니다.
이용 가능성과 안전
오늘 바로 배포할 수 있는 것은 Astra입니다. Argon은 현재 구글의 Fairwind Program(신뢰된 사이버 수호자)과 구글 내부 팀에만 제공되며, 구글은 유료 API 고객과 Google AI Ultra 구독자에게 다음으로 제공하겠다고 했지만 날짜는 밝히지 않았습니다.
Argon의 사이버 보안 측면은 양날의 검입니다. 구글은 검증된 수호자에게는 사이버 가드레일 없이 출시하며, 실제 보안 취약점 수정을 평가하는 CWE-bench v1에서 Astra와 공동 1위를 기록했습니다.
그 외 사용자에게는 Argon이 유해한 사이버 및 CBRN 요청을 거부하고, 사용자의 의도를 벗어날 경우 실행을 중단할 수 있는 모니터링을 수행한다고 합니다.
가격: 실제로 내는 비용
Argon은 출시가 기준으로 Astra의 5분의 1, 표준가 기준으로도 절반 이하입니다. 다만 출시가가 얼마나 유지될지는 공개되지 않았습니다.
토큰 단가 비교
| 구분 | Gemini 4 Argon (출시가) | Gemini 4 Argon (표준가) | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| 입력, 100만 토큰당 | $2.00 | $4.00 | $10.00 |
| 출력, 100만 토큰당 | $10.00 | $20.00 | $50.00 |
| 캐시 입력 읽기, 100만 토큰당 | $0.10 (입력 대비 95% 할인) | 미공개 | $1.00 |
| 롱 컨텍스트 추가 요금 | 미공개 | 미공개 | 입력 272K 토큰 초과 시: 요청 전체에 입력·캐시 2배, 출력 1.5배 |
입출력 모두에서 배율은 동일합니다. 출시가에서는 Astra의 0.2배, 표준가에서는 0.4배입니다. 두 업체 모두 추론을 출력으로 청구하며, Argon의 경우 구글이 출력 한도를 100만 토큰으로 올린 만큼 이 점이 더 중요합니다.
표준가 기준으로도 Argon의 비용은 Astra의 절반 이하입니다. 다만 긴 프롬프트에 대해서는 Astra만 요금을 공개했기에, 이 부분은 변수가 남아 있습니다.
실제 워크로드 비용
| 워크로드 | Gemini 4 Argon (출시가) | Gemini 4 Argon (표준가) | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|
| 균형형 어시스턴트: 입력 100만 / 출력 25만 | $4.50 | $9.00 | $22.50 |
| 리트리벌, 요청당 272K 이하: 입력 1000만 / 출력 100만 | $30 | $60 | $150 |
| 리트리벌, 요청당 272K 초과: 입력 1000만 / 출력 100만 | 미공개 | 미공개 | $275 |
각 합계는 (볼륨 ÷ 100만) × 단가를 입출력에 각각 적용해 더한 값이며, 표준가 기준입니다.
- 균형형 어시스턴트: Argon은 출시가 기준 월 $18(80%), 표준가 기준 월 $13.50(60%) 절감합니다.
- 272K 이하 리트리벌: 동일한 80%/60% 절감이며, 규모가 커질수록 체감됩니다. 월 $120 또는 $90 수준입니다.
- 272K 초과 리트리벌: Astra의 추가 요금으로 비용이 $275까지 오릅니다. Argon에 롱 컨텍스트 요금제가 있는지는 미공개이므로, Argon 요금 페이지가 공개되면 이 항목을 먼저 확인해야 합니다.
두 업체는 서로 다른 토크나이저를 사용하며, 동일 워크로드에 대한 토큰 수를 공개하지 않았습니다. 따라서 위 합계는 청구서가 아닌 단가 비교로 보시기 바랍니다.
언제 Gemini 4 Argon을, 언제 GPT-6 Astra를 선택할까
지금으로서는 벤치마크가 아니라 이용 가능성이 갈림길입니다. Astra는 일반 제공 중이며, Argon은 검증된 사이버 수호자에 한정됩니다. Argon이 개방되면, 0.2~0.4배의 가격 메리트로 지식 작업에서는 우선 테스트할 기본값이 될 가능성이 큽니다.
다음에 해당하면 Gemini 4 Argon
- 법률 리서치, 금융 분석, 비즈니스 자동화가 주력입니다. 구글 표에서 가장 격차가 큰 영역이며, 특히 법률 분야의 차이가 두드러집니다.
- 매우 긴 입력을 자주 투입합니다. 256K~100만 토큰 구간에서의 장기 추론에서 Astra 대비 훨씬 잘 버티며, 장편 동영상 이해에서도 앞섭니다.
- 프런티어급 품질에서 가격이 중요합니다. 표준가 기준으로도 토큰당 비용이 Astra의 절반 이하입니다.
다음에 해당하면 GPT-6 Astra
- 오늘 당장이 필요합니다. Astra는 ChatGPT, OpenAI API, Azure, Bedrock, GitHub Copilot, OpenRouter에서 사용할 수 있지만, Argon은 아직 공개 API가 없습니다.
- 가장 어려운 작업이 소프트웨어 엔지니어링 또는 과학 컴퓨팅입니다. FrontierSWE v2와 Terminal-Bench Science에서 각각 10포인트 이상 앞섭니다.
- 데스크톱 앱을 사용하는 컴퓨터-사용 에이전트를 운용합니다. OSWorld-2.0에서는 Astra가 앞서지만, Argon이 Agent's Last Exam에서 이기므로, 실제 작업으로 직접 테스트하세요.
마무리
이번 주에 프런티어 모델이 필요하다면 선택지는 GPT-6 Astra입니다. 작업이 법률, 금융, 장문 문서 분석에 가깝고, 기다릴 수 있다면 개방 즉시 Gemini 4 Argon을 테스트할 계획을 세우세요. 매주 발행하는 뉴스레터 The Median을 구독하시면 공개 시점을 정확히 알려드립니다:
Argon과 Astra의 이번 비교는 흥미롭습니다. 구글은 Argon을 출시하며, 다수 항목에서 오픈AI를 앞선다는 벤치마크 표와 더 저렴한 가격을 제시했습니다. 그러나 대부분의 사람이 아직 이를 사용할 방법은 없습니다.
구글은 접근이 열릴 때까지 이 격차가 유지되리라 기대하고 있습니다.