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Google ha abierto Gemini 4 Argon, su modelo más potente, y la cifra que todo el mundo repite es que puede escribir hasta un millón de tokens en una sola respuesta. Es verdad, pero con más letra pequeña de la que parece.
Qué ha pasado
Argon se anunció el 30 de septiembre y se abrió al público el 13 de octubre. Entre medias, solo lo tenían unos pocos.
El contexto. Google llevaba meses de retraso: Sundar Pichai había prometido Gemini 3.5 Pro para junio y nunca salió. Google confirmó que lo cancela y salta directamente a Gemini 4. Reuters vía Khaleej Times
30 de septiembre — el anuncio. Google presenta Gemini 4 Argon como su modelo de frontera para programar, trabajo de empresa (legal, finanzas) y ciberseguridad defensiva. Es más grande que la línea "Pro" de antes. Solo lo reciben equipos de ciberdefensa de confianza a través del Fairwind Program, más la plantilla de Google. Blog de Google, 30 sept
13 de octubre — apertura general. Llega a la API de Gemini (AI Studio, de pago), a empresas, a la app de Gemini y al Modo IA del buscador para suscriptores Google AI Pro y Ultra. En Antigravity, la herramienta de agentes para programar, entra primero solo para Ultra. Blog de Google, 13 oct
15 de octubre — Antigravity para Pro. Dos días después, Antigravity lo abre también a suscriptores Pro de pago, con una cuota semanal propia para Argon. Antigravity en X, resumido aquí
Precio de la API. 2 $ por millón de tokens de entrada y 10 $ por millón de salida hasta el 30 de noviembre. Desde el 1 de diciembre se duplica: 4 $ y 20 $. Docs de la API
El titular: el límite de salida pasa de 64K tokens a 1 millón. Google lo vende como líder de la industria. Blog de Google, 30 sept
Cómo funciona: el millón de tokens, explicado bien
Lo nuevo no es cuánto puedes pegarle, sino cuánto puede escribir de vuelta. Y ese millón es una sola bolsa que comparte todo.
Qué es un token. Un trozo de palabra. En inglés, un millón de tokens son unas 750.000 palabras; en español sale algo menos porque las palabras son más largas. Para hacerte una idea: varias novelas enteras en una respuesta.
La bolsa compartida. El límite real es de 1.048.576 tokens y ahí entra todo: lo que tú le das, lo que piensa por dentro, las herramientas que usa y la respuesta final. Si le pasas 300.000 tokens de documentos, le quedan unos 750.000 para pensar y escribir. Docs: long decode
Long decode, paso a paso. Así consigue pasar del límite clásico de 64K:
Cada petición escribe como mucho 65.536 tokens. Google lo llama un "hop" (salto).
Si se queda sin espacio pero aún tiene presupuesto, corta y devuelve un token de continuación.
La siguiente petición manda lo mismo más ese token, y el modelo sigue exactamente donde lo dejó.
Se repite hasta acabar o hasta llegar al máximo que tú hayas fijado.
A veces un salto entero se va en pensar y no devuelve texto. Es normal: la respuesta llega en los siguientes. Docs: long decode
Tres niveles de razonamiento. Bajo, medio (el de serie) y alto. Google recomienda medio para casi todo, alto para lo más difícil y bajo para tareas sencillas. Bajar el nivel es la forma de gastar menos. Docs: novedades de Argon
Es lento a propósito. Una respuesta larga puede tardar varios minutos. Google recomienda poner los tiempos de espera del cliente en 20 minutos. No es algo para mirar en directo: se lo encargas y vuelves. Docs: long decode
En la app. Para el usuario normal, la app de Gemini cambia: responde más directo, se enrolla menos, evita frases hechas y en tareas largas te va contando por dónde va. Además, hay un modo "Tareas" para que trabaje aunque no estés delante, conexión con más de 40 apps (Instacart, OpenTable, Adobe, Shopify) y Antigravity integrado en la app de Mac. Blog de la app de Gemini
Lo que ya ha hecho (casos comprobados)
Todos estos datos los da Google oel socio que lo probó; no son pruebas independientes. Aun así, enseñan el tipo de trabajo para el que está pensado: tareas largas que nadie quiere hacer a mano.
Caso | Qué pasó | Fuente |
|---|---|---|
Toda la noche solo con el ADK | El equipo del Agent Development Kit le dio un objetivo de un párrafo y lo dejó trabajando de noche. Encontró mejoras que recortan un 40% la preparación de sesiones largas y aceleran un 21% el arranque. Ya están en el código público. | |
Limpiar 134 bugs viejos | Revisó una cola de 134 reportes antiguos y cerró 97 por obsoletos o duplicados en menos de 3 horas. Los 37 que quedaban los repartió por responsable. | |
Uso interno masivo | Más de 100.000 personas de Alphabet lo usan cada mes. En 4 semanas, +35% de código hecho por agentes y casi un tercio menos de cambios que hubo que deshacer. | |
Chrome | Ayudó a separar unos 6 millones de líneas de código heredado dentro de Chromium. Meses de trabajo en semanas. | |
Genética de recién nacidos | En Gamow Labs encontró en el genoma de un bebé una reorganización cromosómica que el software habitual llevaba años sin ver, y explicó por qué se había escapado. | |
Enzimas nuevas | Diseñó cinco enzimas nuevas en horas. Luego se probaron en laboratorio y funcionaban. | |
Computación cuántica | Mejoró en un 40% un resultado publicado, en minutos. | |
Trabajo de oficina (Box) | En las pruebas internas de Box con documentos de empresa, sube 14 puntos frente a Gemini 3.1 Pro. Lo contó su CEO, Aaron Levie. | |
Robot que aprende mirando | Vio un vídeo de una persona jugando al cornhole, montó la simulación él solo y un robot humanoide metió 7 tiros seguidos. |
Benchmarks que da Google: número 1 en el Vals Index (economía real: finanzas, código, legal, impuestos), 77,9% en DeepSWE, 91,7% en vídeo largo (LVBench) y 51,3% en AutomationBench de Zapier, donde va primero. Blog de Google, 30 sept
Fuera de Google, Artificial Analysis lo empata arriba del todo con GPT-6 Astra y le mide la tasa de alucinación más baja entre los modelos punteros, un 15%. Resumen de Artificial Analysis
Lo que no te cuentan
El millón de tokens es real, pero no es un botón mágico: hay que activarlo, cuesta más de lo que parece y en programación no gana en todo.
1. No hay "una línea mágica" en el prompt. Muchos vídeos prometen la frase que evita que Argon se pare antes de tiempo. Lo que dice Google es otra cosa: en la API, cambiar el nombre del modelo no basta. Sin configurarlo, la salida se corta en 64K. Hay que actualizar el SDK y poner max_output_tokens por encima de 65.536. Y ojo: el modelo no obedece objetivos de longitud, así que pedirle "escribe 700.000 palabras" no sirve. Docs: long decode
2. "Úsalo ya"... si pagas. En la app hace falta Google AI Pro o Ultra. En la API, el nivel de pago. En Antigravity entró primero solo para Ultra y desde el 15 de octubre para Pro, con una cuota semanal aparte. Blog de Google, cuota de Antigravity
3. El coste escondido de los saltos. Cada salto vuelve a leer todo lo escrito antes como entrada. Google lo descuenta un 95% por caché, pero pagas cada token de cada salto, también los de "pensar". En el ejemplo de la documentación, 200.000 tokens de salida acaban facturando unos 397.000 de entrada. Y el precio se duplica el 1 de diciembre. Docs: long decode
4. Gasta muchos tokens. Según Artificial Analysis, usa unos 62K tokens de salida por tarea, frente a unos 27K de GPT-6 Astra. Más inteligencia, pero más factura y más espera. Análisis de costes
5. En código no arrasa. En el propio anuncio, Argon no ganó en dos de los cuatro benchmarks de programación que Google enseñó. En pruebas externas, GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5 le superan en FrontierSWE, y en Terminal-Bench 4.0 queda cuarto. Reuters vía Khaleej Times, eesel.ai
6. 51% en AutomationBench = revisar siempre. Es el mejor resultado del ranking, pero significa que termina sola más o menos la mitad de las tareas de negocio de principio a fin. La otra mitad necesita a una persona. Blog de Google, 30 sept
7. Una versión sin frenos en ciberseguridad. Para los defensores del Fairwind Program y equipos internos, Google da Argon sin las barreras de ciberseguridad. Al público le llega con ellas. Blog de Google, 30 sept
