# Gemini 4 Argonと3.8 Flashの違い：実測コストと使い分け

> Argonの単価は3.8 Flashの2.67倍でも、同じ5問の実測では1.57倍（2026年12月は3.15倍）。多段階の作業はArgon、要約や大量処理はFlashが目安です。

- URL: https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash
- Published: 2026-10-23
- Updated: 2026-10-23
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ja/about)
- Topic: モデル比較
- Tags: Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash, Gemini API, API料金, モデル比較

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`gemini-3.8-flash`で動いている呼び出しを、すべて`gemini-4-argon`に替える必要はありません。Argonに移す価値がはっきりあるのは、ターミナル操作やエージェント、何段階も手順を踏むコーディングのように、Flashが手数を重ねても届かない作業です。長い文書の要約や読解、分類、短い単発の依頼は性能差が小さいので、Flashのまま残すのが基本です。

費用は「トークン単価で2.67倍」と「1件の作業で2.67倍」を分けて考えてください。2026年10月23日に同じ5問を両モデルの既定の設定で送ったところ、合計額の差は1.57倍で、短い2問ではArgonのほうが安く済みました。Flashのほうが思考トークンを多く使うためです。ただし2026年12月1日にArgonだけが値上げされるので、12月31日までの1か月は同じ使い方で約3.15倍に開き、2027年1月1日にFlashも値上げされると1.57倍に戻ります。

移す処理では、モデルIDに加えて`max_output_tokens`を32,768以上に上げ、クライアントのタイムアウトを15分以上にします。ArgonにはFlashにある無料枠と明示的キャッシュ（`cachedContents`）がないため、これに頼っている処理は替えた時点で費用か実装が変わります。Geminiアプリで迷っている人は、ArgonがGoogle AI ProとUltraでしか選べず、使用上限もFlashと共通だという前提で選んでください。

## Gemini 4 Argonと3.8 Flashの料金：単価は2.67倍、12月だけ5.33倍

Gemini APIのStandard料金では、Gemini 4 Argonが入力$2.00・出力$10.00、Gemini 3.8 Flashが入力$0.75・出力$3.75で、どちらも100万トークンあたり、思考トークンは出力として課金されます。単価の比は入力・出力とも2.67倍です。値上げは2回あり、Argonは2026年12月1日から入力$4.00・出力$20.00、Flashは2027年1月1日から入力$1.50・出力$7.50になるため、その間の2026年12月1日〜31日だけ単価の比が5.33倍に広がります（[Gemini APIの料金ページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)、2026年10月23日時点）。

| 100万トークンあたり | 3.8 Flash 2026年12月31日まで | 3.8 Flash 2027年1月1日から | Argon 2026年11月30日まで | Argon 2026年12月1日から |
|---|---|---|---|---|
| 入力 | $0.75 | $1.50 | $2.00 | $4.00 |
| 出力（思考を含む） | $3.75 | $7.50 | $10.00 | $20.00 |
| キャッシュ読み出し | $0.075 | $0.15 | $0.10 | $0.20 |
| キャッシュ保存（1時間あたり） | $0.50 | $1.00 | 明示的キャッシュなし | 明示的キャッシュなし |
| Batch・Flex（入力／出力） | $0.375／$1.875 | $0.75／$3.75 | $1／$5 | $2／$10 |
| Priority入力 | $1.35 | $2.70 | $3.60 | $7.20 |

どちらのモデルにも、長いプロンプトで単価が上がる区分はありません。Argonのキャッシュは暗黙的キャッシュだけで、Flashのように自分でキャッシュを作って保存料を払う使い方はできません。3.8 Flashの2027年の値上げや、無料枠を超えたときの前払いの仕組みは[Gemini API料金確認：3.8 Flashは2027年に2倍、無料枠超過は前払い](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-api-pricing)にまとめています。

無料枠の差も請求に効きます。3.8 Flashは無料枠で入力・出力・キャッシュとも無料で使えますが、Googleは料金ページで「Gemini 4 Argonは無料枠では利用できない」と明記しており、Argonは有料枠でしか呼べません。無料枠のデータはGoogleの製品改善に使われ、有料枠のデータは使われないという違いもあります。無料枠で使えるモデルの一覧は[Gemini API無料枠の利用上限 2026：無料モデルと超えたらどうなるか](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-api-free-tier)で確認できます。

## 同じ5問で比べた実測：既定の設定でArgonは1.57倍（2026年10月23日）

2026年10月23日の夜、同じ5問を両モデルに送り、APIが返したトークン数にGoogleの定価を掛けて1回ごとの費用を出しました。5問を両モデルとも既定の思考レベル（Googleの説明ではどちらも既定はmedium）で比べると、合計はFlashが$0.0328、Argonが$0.0516で、Argonは1.57倍でした。トークン単価の2.67倍よりかなり小さく、問題によってはArgonのほうが安くなっています。

5問の内容は、メールの件名を1行で書く（t1）、10本入りと6本入りのペンの買い方を問う文章題（t2）、Pythonの`merge_intervals`関数をpytestのテスト6件付きで書く（t3）、6,723語の記事（入力約11,100トークン）を要約して確認すべき主張を3つ挙げる（t4）、4往復の会話で旅行計画を作り、ユーロ建ての予算表にまとめる（t5）です。各問を既定のレベルで1回ずつ、t3はlowとmediumでも、t1〜t5はhighでも1回ずつ送り、1モデルあたり12リクエスト、どれも引き直しはしていません。費用の上限は事前に$0.60と決め、実際の支出は途中で打ち切った呼び出しも含めて定価換算で約$0.32でした。

経路はLaoZhang APIで、両モデルとも同じ日に呼んでいます。3.8 FlashはOpenAI互換エンドポイント（`/v1/chat/completions`、`reasoning_effort`で指定）を使いました。同じ夜、`gemini-3.8-flash`のGeminiネイティブエンドポイントが4回続けてタイムアウトしたためです。ArgonはGeminiネイティブエンドポイント（`generateContent`、`thinkingConfig.thinkingLevel`で指定）を使いました。OpenAI互換のほうでは`reasoning_effort`を変えても結果が変わらず、思考トークンも報告されなかったからです。返ってきたモデルIDは毎回`gemini-3.8-flash`と`gemini-4-argon`でした。経路がモデルごとに違うことは、この比較の限界として読んでください。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

| 問題（既定のレベル） | 3.8 Flashの入力／思考／出力 | Argonの入力／思考／出力 | Flashの費用 | Argonの費用 | Argon÷Flash |
|---|---|---|---|---|---|
| メールの件名（t1） | 23／402／67 | 53／0／129 | $0.0018 | $0.0014 | 0.79倍 |
| 文章題（t2） | 61／778／456 | 92／0／347 | $0.0047 | $0.0037 | 0.78倍 |
| コードとテスト（t3） | 61／522／503 | 91／0／577 | $0.0039 | $0.0060 | 1.53倍 |
| 長文の要約（t4） | 11,191／1,456／741 | 11,102／0／1,097 | $0.0166 | $0.0332 | 1.99倍 |
| 4往復の旅行計画（t5） | 218／834／676 | 267／0／693 | $0.0058 | $0.0075 | 1.28倍 |
| 5問の合計 | | | $0.0328 | $0.0516 | 1.57倍 |

費用は2026年11月30日までの単価で計算し、合計は端数処理の前の値を足しています。差が開いたのは入力が長いt4で、入力単価の差がそのまま効いて約2倍になりました。逆に入力が短いt1とt2では、Flashが約400〜780トークンを思考に使ったのに対し、Argonは思考トークンを報告しなかったため、Argonのほうが2割ほど安く済んでいます。

![同じ5問の1回あたり費用を3.8 FlashとArgonの横棒で比べ、短いt1・t2ではArgonが安く長文要約のt4では約2倍になる図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash/img/per-task-cost.webp)

同じ5問の合計を、価格の期間と思考レベルごとに並べると次のとおりです。

| 比べ方 | 2026年11月30日まで | 2026年12月1日〜31日 | 2027年1月1日から |
|---|---|---|---|
| トークン単価の比（参考） | 2.67倍 | 5.33倍 | 2.67倍 |
| 5問合計、両モデルとも既定のレベル | 1.57倍 | 3.15倍 | 1.57倍 |
| 5問合計、両モデルともhigh指定 | 3.44倍 | 6.89倍 | 3.44倍 |

high指定の行は割り引いて読んでください。Argonはhighにすると1問あたり445〜2,439トークン考え、5問合計が$0.1110になりました。一方Flashは、この経路では`reasoning_effort`を変えても思考トークンがほとんど変わらず（t3は既定522、low 516、medium 588、high 512）、本当の意味でのhigh同士の比較にはなっていません。両モデルの差を見るなら、既定のレベル同士の1.57倍が基準になります。

答えの品質は、正解を確かめられる2問だけ採点しました。t2はFlashとArgonの既定・highの4回答すべてが「10本入り4パック＋6本入り3パック＝58本、$41.50」で正解、t3は8回答（2モデル×4レベル）から取り出したコードをpytest 9.1.1で実行し、すべてテスト6件に合格しています。この程度の問題では両モデルとも正解するので、この実測が示すのは「どちらが賢いか」ではなく「同じ仕事にいくら払うか」です。t1、t4、t5の出来は採点していません。

1回あたりの所要時間は、Argonが既定のレベルでt1から順に6.8秒、10.8秒、15.5秒、20.1秒、59.7秒でした。Flashは9.3秒（t2）や8.8秒（t3）で返る一方、t1は98.6秒、t4は124.9秒かかりました。どちらも最後に成功した1回だけの所要時間で、失敗した試行の時間は含みません。t1は数分間429（上流の負荷飽和）や503（「This model is currently experiencing high demand」）が続いたあと4回目で成功し、t4は180秒の読み取りタイムアウトが2回続いたあと3回目で成功しています。この夜のFlashの経路は混雑して遅く、その中での1回ずつの記録です。1晩・1経路の記録なので、ここから「Flashは不安定」「Argonのほうが速い」とは言えません。速度の比較には次の節のArtificial Analysisの数字を使ってください。

測っていないのは、Googleに直接つないだ場合、Vertex AI、Batch・Flex、何十ステップも続くエージェントのセッション、GeminiアプリとAntigravityでの使用量です。算数とコード以外の問題で品質を比べたものでもありません。

## 単価差ほど請求額が開かない理由：Flashは思考トークンを多く使う

1件の作業あたりの差がトークン単価の差より小さくなるのは、同じ仕事をこなすのにFlashのほうが多くのトークンを使うからです。第三者機関のArtificial Analysisが両モデルをhigh同士で比べた結果では、同社の総合指数の1タスクあたり費用がArgon $1.99、Flash $1.24で、比は約1.6倍でした。出力トークンはArgonが1タスク62,000、Flashが71,000で、そのうち推論分は36,000と43,000です（[Artificial AnalysisのGemini 4 Argonと3.8 Flashの比較ページ](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash)、2026年10月23日時点、Argonは導入価格で計算）。

難しいベンチマーク問題でのこの1.6倍と、前の節の短い5問での1.57倍は、測り方も問題もまったく違いますが、同じ方向を指しています。Flashはトークン単価が安い分を、余分な思考トークンで一部使ってしまうということです。ただし、1件あたり2.67倍が1.6倍前後まで縮むのは「Flashが余分に考える」作業の場合で、t4のように入力が大半を占める処理では入力単価の差がほぼそのまま残ります。

値上げ後の差は、トークン数が今と同じだと仮定して計算できます。Artificial Analysisの数字では、2026年12月はArgonが$1.99×2＝$3.98になってFlashの$1.24の約3.2倍、2027年1月1日からはFlashも$1.24×2＝$2.48になるので約1.6倍に戻ります。同社は値上げ後に自分で数字を出し直すため、これは計算上の目安です。

自分の処理量に当てはめるときは、1回あたりの入力・出力トークン数に単価を掛けます。たとえばt4のような長文要約を月10万回回すと、Flashは（11,191×$0.75＋2,197×$3.75）÷100万×10万回＝約$1,663、Argonは（11,102×$2＋1,097×$10）÷100万×10万回＝約$3,317です。Argonが値上げされる2026年12月は約$6,635、Flashも値上げされる2027年1月からはFlashが約$3,326になります。同じ文書を繰り返し読ませる場合はキャッシュで入力費が下がるので、この計算は上限寄りです。

エージェント作業では差がさらに縮む、という報告もあります。Redditのr/singularityには「ArgonはFlashがバッジ3個を取るのに使った半分未満のトークンでポケモンのチャンピオンになった」という投稿があり、X上でも「3.8 Flashは何かを終わらせるのにとんでもない数のステップとツール呼び出しが必要だった」という声が出ています。MediumのGoogle Cloud系の媒体に寄稿した著者も、Antigravityでの使い方について、Argonの単価はFlashよりずっと高いが1タスクあたりの費用は同程度だと書いています。いずれも個人の報告で、条件をそろえた計測ではないので、手元の処理で確かめる前提で読んでください。

## 性能の差：Terminal-Benchは57%対20%、長文脈の読解はほぼ同じ

性能差がはっきり開くのは、ターミナル操作、エージェント型のソフトウェア開発、最難関の数学です。Artificial Analysisのhigh同士の比較では、総合指数がArgon 53、Flash 41、Terminal-Bench 4.0はArgon 57%、Flash 20%でした。一方、長文脈の推論を測るAA-LCRは80%対81%でFlashがわずかに上回り、PDF文書を扱うGDP.pdfも22%対21%でほぼ並んでいます。

| 評価（出典） | Gemini 4 Argon | Gemini 3.8 Flash |
|---|---|---|
| 総合指数v4.3.2（Artificial Analysis） | 53 | 41 |
| Terminal-Bench 4.0（Artificial Analysis） | 57% | 20% |
| FrontierSWE v2（BenchLM） | 55.0% | 19.6% |
| FrontierMath v2 Tier 4（BenchLM） | 78.0% | 22.0% |
| ARC-AGI-3（BenchLM） | 46.3% | 10.4% |
| AutomationBench-AA（Artificial Analysis） | 78% | 60% |
| OSWorld 2.0（BenchLM） | 69.2% | 59.0% |
| DeepSWE（BenchLM） | 77.9% | 73.8% |
| ARC-AGI-2（BenchLM） | 91.3% | 89.2% |
| AA-LCR v1.1・長文脈推論（Artificial Analysis） | 80% | 81% |
| Gray Swan IPI・プロンプトインジェクション成功率（BenchLM、低いほど良い） | 0.7% | 5.5% |

Artificial Analysisの値はhighの設定、BenchLMの値は各社の公表値と第三者の測定が混在した集計です（[BenchLMの3.8 FlashとArgonの比較ページ](https://benchlm.ai/compare/gemini-3-8-flash-vs-gemini-4-argon)、2026年10月20日更新）。BenchLMの総合点はFlashが約69、Argonが81〜83で、読むたびに数字が動くため、個別の項目で見るほうが確かです。Vals Index v2.1（2026年9月30日）でもArgon 68.90%、Flash 54.83%と同じ方向の差が出ています。

表の上半分と下半分で、判断がはっきり分かれます。FrontierSWEやTerminal-Benchのように、何十手も操作を重ねて結果を出す評価では差が3倍前後に開き、Flashを何度回しても埋まりにくい差です。DeepSWE、ARC-AGI-2、長文脈の読解のように数ポイントしか違わない領域では、単価の安いFlashを残す理由が強くなります。外部の文書やWebページを読ませる処理では、プロンプトインジェクションに引っかかる率がFlash 5.5%、Argon 0.7%と開いている点も判断材料になります。

速度はFlashが上です。Artificial Analysisの計測では、出力速度がFlash 142トークン／秒、Argon 82トークン／秒、最初のトークンが返るまでの時間がFlash 24.70秒、Argon 48.05秒、1タスクの所要時間がFlash 489秒、Argon 722秒でした。ユーザーが画面の前で返事を待つ処理では、この差が品質の差と同じくらい効きます。

## 3.8 FlashとArgonの使い分け：残す作業・移す作業

使い分けの出発点は、Flashが今その作業をこなせているかどうかです。Google自身も3.8 Flashを「日常の主力（daily workhorse）」、Argonを「最も難しい問題に取り組むためのモデル」と位置づけています。以下の振り分けは、前の節までの実測とベンチマークからの判断で、Googleの指示ではありません。

![Flashが今その作業をこなせているかで、3.8 Flashに残す作業とArgonに移す作業を振り分ける図](https://blog.laozhang.ai/posts/ja/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash/img/workload-split.webp)

Flashに残すのは、長い文書の要約・読解・抽出、分類やタグ付け、短い単発の質問、ユーザーが返事を待つチャットのように速さが効く処理です。これらは長文脈やPDFの評価でほぼ並び、t4のように入力が多い処理ではArgonにすると費用が約2倍、2026年12月は約4倍になります。無料枠で回している処理や、明示的キャッシュで長いシステムプロンプトを使い回している処理も、Flashのままのほうが安く済みます。

Argonに移すのは、ターミナルを操作するエージェント、複数のファイルにまたがる修正、何段階もの計画と検証が要るタスク、難しい数学・科学の問題です。Terminal-BenchやFrontierSWEで約2.8倍の差がある領域で、Flashが手数を重ねて失敗したり、途中で人が直したりしている処理が候補になります。費用の目安として、high同士の1タスクあたりの差は2026年11月30日までが約1.6倍なので、Argonが1回で通る作業なら、Flashで1回でもやり直しが出た時点でArgonのほうが安くなる計算です。12月は約3.2倍に開くため、Flashが4回目でようやく通るような作業でないと費用では逆転しません。

両方を使う場合は、作業の種類でモデルを振り分けます。たとえば、エージェントの計画と難しいステップだけをArgonに渡し、検索結果の要約やログの読み込みのような下準備をFlashに回せば、全体の費用を抑えつつ失敗の多い部分だけ性能を上げられます。今からArgonを試すなら、2026年12月の単価で見積もっておくと、値上げのあとに慌てて戻すことを避けられます。

## gemini-3.8-flashからgemini-4-argonに替えるときに直す設定

モデルIDを書き換えるだけでは、Flash向けに組んだ処理はそのまま動かないことがあります。Googleの[Gemini 4 Argonへの移行ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model)と[思考の設定ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking)が挙げる変更点を、作業する順に並べます（2026年10月23日時点）。

1. モデルIDを`gemini-4-argon`に替え、そのAPIキーが有料枠のプロジェクトにあることを確かめます。Argonは無料枠では使えません。
2. `max_output_tokens`を32,768以上に上げます。Argonは上限の多くを思考に使うため、Flashと同じ上限のままだと回答が途中で切れることがあります。同期呼び出しの出力上限は65,536トークンで、それを超える指定は400エラーになります。さらに長い出力が要るときは`background=True`の長時間デコードを使います。
3. 明示的キャッシュ（`cachedContents`）を使っている処理は外します。Argonは対応しておらず、4,096トークン以上のプロンプトに既定で働く暗黙的キャッシュだけになります。ヒットした分は95%割引です。
4. `temperature`、`top_p`、`top_k`を削除します。Argonではこれらは無視され、非推奨の扱いです。
5. クライアントのタイムアウトを15分以上に延ばします。難しいプロンプトでは応答までの時間が長くなります。
6. 思考レベルをlow、medium、highの3つで試します。両モデルとも既定はmediumで、`minimal`はどちらも使えません。
7. 複数ターンの会話では`previous_interaction_id`で前のやり取りを引き継ぎます。

関数呼び出し、構造化出力、コード実行、Google検索によるグラウンディング、URLコンテキスト、ファイル検索は両モデルとも対応しているので、ツールの定義はそのまま使えます。入力も両方ともテキスト、画像、動画、音声、PDFに対応し、コンテキストは約100万トークン（1,048,576）です。Argonでは入力・思考・出力の合計がこの枠に収まる必要があります。

OpenAI互換のエンドポイント経由で呼ぶ場合は、思考レベルが本当に効いているかを返ってきたトークン数で確かめてください。2026年10月23日のテストでは、LaoZhang APIのOpenAI互換エンドポイントでArgonに`reasoning_effort`を指定しても変化がなく、思考レベルを変えたいならGeminiネイティブの`thinkingConfig.thinkingLevel`を使う必要がありました。Googleの請求アカウントを用意できない場合は、このLaoZhang APIでも両モデルを呼べます。提示価格はFlashが入力$0.75・出力$3.75、Argonが入力$2・出力$10で、2026年12月1日以降のArgonの価格はまだ公表されていません。

*注記：[laozhang.ai は当ブログ運営チームの自社サービスです](https://blog.laozhang.ai/ja/about#laozhang)。その料金は中立的な比較ではなく、自社の提示価格です。*

## GeminiアプリとAntigravityでArgonを使える人、使用量の減り方

Geminiアプリで「4 Argon」を選べるのはGoogle AI ProとUltraの契約者だけで、Google AI Plusと無料のアカウントでは選べません。無料のアカウントでは、モデル選択に鍵マーク付きの「4 Argon」が表示されるだけです（[Geminiのモデルについてのヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/18648722)、2026年10月23日時点）。アプリにも思考レベルLow・Medium・Highがあり既定はLowですが、これはアプリの設定で、APIの`thinkingLevel`の既定（medium）とは別物です。

アプリの使用上限は、Argonと3.8 Flashで別々の枠になっているわけではありません。Googleはどのモデルについても回数を公表しておらず、上限は5時間ごとに回復して週の上限まで続き、使い切ると有料プランでもFlash-Liteに切り替わります。ヘルプには「より高度なモデルや高い思考レベルほど使用量を多く消費する」とあり、Argonで上限が早く減るのはこの仕組みによるものです。Yahoo!知恵袋には「制限食いやすいですけど、それだけのパワーアップは感じます」という声があり、Redditには約10メッセージでArgonの上限に達したという報告もありますが、いずれも個人の体験です（[Geminiアプリの使用上限のヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/16275805)）。

AntigravityではArgonを有料のGoogle AI Pro（対象端末の試用を含む）、Ultra、Enterpriseで使え、FreeとPlusでは使えません。Antigravity IDEでは選べず、Antigravityアプリ、CLI、IDE拡張機能で動きます。3.8 FlashはFreeを含むすべてのプランで使えます（[Antigravityのモデル一覧](https://antigravity.google/docs/models)）。Googleのヴァルン・モハン氏はX上で、ProではArgonに別の週間枠があり、Flashの枠を食わないと説明していますが、ドキュメントの使用量パネルはまだ「Gemini Models」の1つの枠のままです。Antigravityで3.8 Flashの応答が遅い場合は[Antigravityで3.8 Flashが遅い・止まる時の対処](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-3-8-flash-antigravity-slow)で切り分けられます。

Gemini CLIのREADMEは「Gemini CLIはGemini 4 Argon向けに最適化されていない。Argonを使うならAntigravityを」と案内しています。Threadsには、Gemini CLIでArgon highの1ターンがFlash highの1ターンの27.8倍の枠を使ったという投稿がありますが、投稿者自身がツールのループでターン数が膨らんだと補足している1人の計測です。

## Gemini 4 Argonと3.8 Flashのよくある質問

### Gemini 4 Flashはありますか？

2026年10月23日時点で、Gemini 4 FlashというモデルIDはGemini APIのモデル一覧にも変更履歴にもありません。GoogleはArgonの一般提供の発表で「Gemini 4ファミリーの残りのモデルも届けるのを楽しみにしている」と書いていますが、時期は示していません。

### gemini-3.7-flashを指定したままだとどうなりますか？

`gemini-3.7-flash`は2026年10月8日に非推奨になり、`gemini-3.8-flash`へ自動で転送されています。3.8 Flashそのものには、2026年10月23日時点で提供終了の予定は発表されていません（[Gemini APIの変更履歴](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog)）。

### ArgonはOpus 5.5やGPT-6.1 Solと比べてどうですか？

他社の主力モデルとの費用と提供範囲の比較は、[Gemini 4 Argon・Opus 5.5・GPT-6.1 Sol比較：Argonは12月に単価2倍](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-argon-vs-claude-opus-5-5-vs-gpt-6-1-sol)で扱っています。新世代3モデルをどこで使えるかは[Fable 5.5・Gemini 4・GPT-6.1の提供状況比較：使えるのはSolとArgon](https://blog.laozhang.ai/ja/posts/gemini-4-vs-gpt-6-vs-fable-5-2)にまとめています。

## 参考資料

本文で参照している外部ページを、登場順に並べています。最終更新日：2026-10-23。

- [Gemini APIの料金ページ](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) (ai.google.dev)
- [Artificial AnalysisのGemini 4 Argonと3.8 Flashの比較ページ](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gemini-3-8-flash) (artificialanalysis.ai)
- [BenchLMの3.8 FlashとArgonの比較ページ](https://benchlm.ai/compare/gemini-3-8-flash-vs-gemini-4-argon) (benchlm.ai)
- [Gemini 4 Argonへの移行ガイド](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model) (ai.google.dev)
- [思考の設定ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking) (ai.google.dev)
- [Geminiのモデルについてのヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/18648722) (support.google.com)
- [Geminiアプリの使用上限のヘルプ](https://support.google.com/gemini/answer/16275805) (support.google.com)
- [Antigravityのモデル一覧](https://antigravity.google/docs/models) (antigravity.google)
- [Gemini APIの変更履歴](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog) (ai.google.dev)