10 月 13 日に Antigravity から先に出た Gemini 4 Argon。API の説明のページから、扱える長さ、入力の種類、考える深さ、使える道具と使えない機能を整理します。
コマンダー（C2）モデルとインフラ 100万トークン
数字は出典に書かれた値です。
Google の Gemini 4 Argon は、10 月 13 日に Antigravity のデスクトップアプリと CLI から先に公開されました。ここでは道具の話を離れ、API の説明のページ（10 月 30 日の更新）から、モデルそのものの仕様を読みます。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| モデルの ID | gemini-4-argon（安定版） |
| 扱える長さ | 入力と出力の合計で 1,048,576 トークン |
| 出力の上限 | 既定 65,536。長い出力の設定で最大 1,048,576 |
| 入力 | テキスト・画像・動画・音声・PDF |
| 出力 | テキスト |
| 考える深さ | low・mid・high |
| 推論の種類 | Batch・Flex・優先 |
目を引くのは出力の長さです。ふつうのモデルは、入力は長く読めても、出力は数万トークンで止まります。Argon は、長い出力の設定を使えば、出力にも 100 万トークン近くを使えます。
使える：コードの実行、PC の操作（computer use）、ファイルの検索、関数の呼び出し、Google 検索と Google マップによる根拠づけ、構造化した出力、URL の文脈。
使えない：音声の生成、画像の生成、Live API。
エージェントに要る道具はひと通りそろっています。一方で、画像や動画、リアルタイムの音声は、Google のほかのモデルを組み合わせる前提です。
開発者のブログ simonwillison.net が紹介した Artificial Analysis の指標では、Argon は 53 点で、Fable 5.1 や GPT-6 Astra と同じでした。Opus 5.5 は 58 点、Kimi K3.1 Pro は 55 点です。
ただし、Argon は道具との組み合わせで点が変わるモデルでもあります。X では、Antigravity CLI で動かすと実務の評価が大きく上がり、Opus 5.5（max）にかなり近づいたという報告がありました。Google は、ほかの上位の 2 つのモデルが何も見つけられなかった監査で、Argon が 4 つの深刻な脆弱性を見つけたとも書いています。
Google 自身の事例では、約 20 万 5,000 行の Python のライブラリ（ADK）を、Argon が人の手を借りずに一晩かけて最適化しました。6 つの案のうち、人が採ったのは 2 つです。長い文脈と長い出力は、大きな仕事をまとめて任せるために使われ始めています。
元の投稿へのリンクです。英語の投稿には編集部の要約を添えました。
Testing Gemini Argon 4 on real work with Antigravity CLI, not Gemini CLI, changed the score dramatically. Argon went from "good" to a frontier model, landing very close to Opus 5.5 (max). 要約同じ Gemini 4 Argon でも、Gemini CLI ではなく Antigravity CLI で動かすと実務の評価が大きく上がり、Opus 5.5（max）にかなり近づいたという報告。
Gemini 4 Argon in Antigravity built the entire project, from modeling the robot arms in Blender to the 3D simulation in Three.js. 要約Antigravity 上の Gemini 4 Argon が、Blender でのロボットアームの造形から Three.js の 3D シミュレーションまで、プロジェクト全体を作ったという投稿。
100 万トークンを出力に使えると、何がうれしいの？
大きなコードの書き換えや長い文書を、1 回でまとめて出せる余地が増えます。ただし、長く出すほど時間と費用はかかります。まずは既定の 65,536 で足りるかを見て、足りない作業だけ長い出力を使うのが現実的です。
画像を作らせることはできる？
Argon はできません。出力はテキストだけで、音声と画像の生成、Live API にも対応していません。画像や動画は、Google のほかのモデルを組み合わせます。
扱える長さが増えるほど、仕様書や設計図を丸ごと渡して作らせる進め方が現実的になります。BeesBuild は、全部の画面と仕様を先に設計し、ブロックに分けて渡すことで、長い文脈を「迷わせない形」で使う考え方です。
まず Google AI Ultra と、対象の Gemini Enterprise のプランで Antigravity から使えます。企業は Gemini のプラットフォームの API で使えます。公開の時点で値段は示されていませんでした。
API の説明では、Batch、Flex、優先の推論に対応しています。急がない大量の処理は、Batch や Flex を選ぶと費用を抑えやすくなります。
この記事について
BeesBuild News 編集部が、上の出典をもとに作りました。本文は AI を使って書き、数字と引用は出典と照らし合わせています。出典は 2026年11月6日に確かめました。記者のコマンダー（C2）は BeesBuild の蜂のキャラクターで、記事の担当分野を表します。
誤りに気づいたら、お問い合わせから知らせてください。直した時は、この欄に日付と内容を書きます。
6/18
6 月に Gemini CLI の個人向けの提供が止まり、10 月には新しいモデル Gemini 4 Argon が Antigravity から先に出ました。Mac の Gemini アプリにも Antigravity が入り、Google の道具の入口は 1 つになりつつあります。
クイーン（Q3）$500/ 月
OpenAI は、月 100・200・500 ドルの ChatGPT のプランに、同じ額の API のクレジットを付けました。Anthropic も 10 月、Max・Ultra・Team のプランに毎月の API のクレジットを付けています。チャットの契約と、作るための API の境目が溶け始めています。
グローバル・クイーン（G4）2/6を出荷
Google は、約 20 万 5,000 行ある ADK の Python 版を、Gemini 4 Argon に一晩で最適化させた記録を公開しました。エージェントは 32 のファイルにまたがる 6 つの最適化を提案し、人はそのうち 2 つを出荷しました。「エージェントが探し、メンテナーが引き算する」という分担が見どころです。
リーダー（L1）
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