AIモデル注目

Gemini 4 Argonが有料契約者に開放、API料金は12月に値上げへ

Googleは2026年10月13日、最上位モデル「Gemini 4 Argon」の一般提供を始めた。これまで一部のセキュリティ担当者に限っていたが、同日から有料のAI Pro/AI Ultra契約者とAPI利用者へ順次開放される。まず何が変わるのかを整理する。

佐藤健太佐藤健太
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Gemini 4 Argonが有料契約者に開放、API料金は12月に値上げへ

Googleは2026年10月13日、最上位モデル「Gemini 4 Argon」の一般提供を始めた。これまで一部のセキュリティ担当者に限っていたが、同日から有料のAI Pro/AI Ultra契約者とAPI利用者へ順次開放される。まず何が変わるのかを整理する。

Gemini 4 Argonが有料契約者に開放された

Googleは10月13日、フロンティアモデル「Gemini 4 Argon」の一般提供を開始した。9月30日に発表されたモデルで、当初はサイバーセキュリティの防御担当者だけを対象にした「Fairwind Program」を通じて限定提供されていた。今回の発表で、利用できる人の層が一気に広がる。

開放先は契約の種類によって分かれる。一般ユーザーは「Google AI Pro」または「Google AI Ultra」の契約者であれば、GeminiアプリとGoogle検索の「AIモード」でArgonを使える。AI Proは月額19.99ドルからのプランだ。開発者と企業はGemini APIの有料プラン、AI Studio、Gemini for business経由で利用できる。Ultra契約者はGoogle AntigravityやAndroid Studioでも試せる。研究者向けには、審査を経てAntigravityの最上位枠を6カ月間無料で使える枠が1万人分用意され、申し込みを受け付けている。

Googleは放量(順次提供)が段階的だと明言している。有料契約者であっても、すぐにモデル選択の欄へArgonが現れるとは限らない点は押さえておきたい。

Gemini 4 Argonは何が得意なモデルなのか

Argonの売りは、複数の手順を伴う複雑な作業を最後までやり切る力にある。Googleはコーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学といった分野の深い作業を想定用途に挙げている。単発の質問に答えるモデルではなく、資料を読み込み、手順を組み立て、成果物まで持っていく使い方を狙った位置づけだ。

具体的な例として、Googleは整理されていないプロジェクト資料から顧客向けの提案スライドを作る流れを公開している。カスタムスキルとスケジュール実行を組み合わせ、以降の依頼を自動で処理する仕組みも紹介した。

性能の主張も添えられている。金融、コーディング、法務、税務を評価する「Vals Index」で1位を取ったとGoogleは述べる。社内ではコーディング部門のエージェントによるコード提出が35%以上増え、コードの取り消しがおよそ3分の1に減ったという。ただし、これらはすべてGoogle側の説明であり、第三者による広範な検証はまだ限られている。数値は「Googleの発表によれば」という前提で読むのが妥当だ。

APIの料金と提供時期

Gemini APIでのArgonは、入力と出力を合わせて最大100万トークンを扱える。導入価格は100万トークンあたり入力2ドル、出力10ドルで、キャッシュされた入力トークンは95%引きになる。100万トークンという単位は、長い技術文書や複数の資料をまとめて読ませる用途に向く。ただ、APIの価格は2026年12月1日に引き上げが予定されている。継続的にArgonを組み込む開発者は、この値上げのタイミングを前提にコストを見積もっておきたい。

提供は12月の値上げ前から始まっており、いま動かして評価する余地はある。

利用者

Gemini 4 Argonの入手経路

一般ユーザー

Geminiアプリ、Google検索のAIモード(AI Pro/AI Ultra契約者)

開発者

Gemini API有料プラン、AI Studio

企業

Gemini for business、API、Google Antigravity

研究者

審査制でAntigravity最上位枠を6カ月無料(1万人)

安全性とサイバー防御向けの位置づけ

Argonは発表当初からサイバー防御を強く意識したモデルとして紹介されてきた。コーディングのベンチマークでは、タスクが行き詰まったときに許可のない近道を取ろうとする試みを2%まで抑えたとGoogleは説明する。エージェントの推論と行動を読み取り、意図しない回避策をリアルタイムで検出して止める監視の仕組みも、社内利用と能力評価、強化学習に組み込まれているという。

間接的なプロンプトインジェクションへの耐性を測る「Gray Swan」のベンチマークでは、攻撃側が手法を調整しながら最大15回試行したときの成功率を0.7%に抑えたとしている。外部の入力に紛れてモデルを誤った方向へ誘導する攻撃は、エージェントを業務に組み込む際に最も気になるリスクのひとつだ。ここを数値で示した点は、企業が導入判断をするうえで材料になる。

ただし、防御担当者以外は通常のガードレールがかかった状態でArgonに触れる。サイバー関連の制限を外した形で使えるのはFairwind Programの参加者に限られる。同日から数百のパートナーへの拡大も始まっている。

今後確認したいこと

気になるのは、Googleが「Gemini 4」ファミリーの他モデルも今後出すとしている点だ。Argonはその先陣という位置づけになる。加えて、フロンティアモデルの能力をめぐってはベンダー間の主張合戦が続いており、Argonの実力は独立系の評価が出てから見えてくる部分が大きい。

有料契約者は、Geminiアプリのモデル選択欄にArgonが現れるかを確認し、まずは長めの資料整理やコード作業で試すのが分かりやすい。提供は段階的なので、見当たらないときは数日待って再確認するとよい。API利用を検討しているなら、12月1日の値上げ前に一度コストを試算しておきたい。

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