Google publicó el 27 de octubre de 2026 nuevas demostraciones de Gemini 4 Argon, incluida una presentación elaborada con más de 80,000 archivos de la NASA. La compañía las utiliza para mostrar cómo su modelo puede completar proyectos que combinan documentos, programación y herramientas externas.
Google había anunciado el acceso para desarrolladores, empresas y suscriptores de pago el 13 de octubre. En la app de Gemini, Argon está disponible para los planes Google AI Pro y Ultra; para integrarlo en software se ofrece mediante la API de pago.
Las escenas 3D combinan código y otras herramientas
Según Google, los archivos de la NASA incluían registros meteorológicos y datos de ingeniería de 72 vuelos en Marte. En Antigravity, Argon organizó ese material y lo convirtió en diapositivas ajustadas a una plantilla.
En otra demo, escribió 5,000 líneas de matemáticas para representar una biblioteca en 3D. Para transformar fotografías de un escritorio en una pista jugable, coordinó subagentes, Blender MCP y Nano Banana.
La ficha técnica de Google especifica que Argon recibe texto, imágenes, audio, video y PDF, y devuelve texto. Esa distinción ayuda a interpretar los resultados: las escenas pueden surgir del código que escribe y de las herramientas que coordina. Los ejemplos publicados describen el funcionamiento del conjunto, con sus distintos componentes.
Cómo se reparte el millón de tokens
Los tokens son las unidades con las que el sistema representa el contenido que procesa. La ficha de la API fija un límite compartido de 1,048,576 tokens para la entrada y la salida. La guía de Google Cloud precisa que la salida incluye el razonamiento, las llamadas a herramientas y la respuesta final.
Los documentos cargados y el trabajo posterior consumen, por tanto, el mismo espacio. Cuanto más ocupa la entrada, menor es el margen disponible para completar el razonamiento y entregar el resultado.
La ficha de la API establece 65,536 tokens como límite predeterminado de salida síncrona. La generación extensa, llamada long decode, permite continuar más allá de ese límite mediante solicitudes sucesivas, dentro del techo compartido. Alcanzar una respuesta muy larga requiere esa configuración y suficiente espacio libre después de la entrada.
El precio depende del consumo
Google anunció una tarifa introductoria de API de 2 dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida, vigente hasta el 30 de noviembre de 2026. Después de esa fecha, las tarifas anunciadas pasan a 4 y 20 dólares, respectivamente.
Con los precios introductorios, una ejecución que facture 100,000 tokens de entrada y 10,000 de salida suma 0.30 dólares por esos tokens. Este cálculo ilustra la facturación por consumo; el costo de reproducir una demo dependería de los tokens y las herramientas utilizados durante su ejecución.
En su análisis del 27 de octubre, Eric Hal Schwartz, de TechRadar, plantea que un modelo más rápido podría ofrecer una respuesta igual de útil para tareas sencillas, como reescribir un correo. Es una valoración sobre la elección del modelo, sin una comparación de tiempos o costos medida en ese artículo.
La propia guía de Google Cloud recomienda reservar long decode para problemas difíciles de matemáticas, investigación o programación que necesiten una generación extensa. Para resumir, clasificar y extraer información, recomienda el nivel bajo de razonamiento; el nivel alto se dirige a trabajos como ingeniería con varios archivos y pruebas matemáticas formales.
Gerardo Pavez
