Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 или GPT-6.1 Sol: что выбрать

30 сентября 2026 года Google представила Gemini 4 Argon, но подключить её к проекту пока нельзя. Модель получают только участники программы Fairwind — проверенные команды киберзащиты. У неё нет ни идентификатора в API, ни даты открытия, ни строки в прайсе Gemini API. Значит, на этой неделе выбирать приходится между Claude Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol (её и имеют в виду, когда пишут «GPT 6.1»), а Argon остаётся пунктом в плане на потом.

Откладывать проект ради Argon незачем. В замерах Artificial Analysis при одном и том же уровне рассуждений high три модели стоят плотно: Opus 5.5 набирает 54 балла, Argon — 53, GPT-6.1 Sol — 50. Задача индекса при этом обходится в $1,82, $1,99 и $0,32. Argon и GPT-6.1 Sol берут за токены одинаково, $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных, но Argon тратит на задачу столько токенов, что она выходит в шесть раз дороже. А стартовая цена Argon временная: после неё тариф вырастет до $4 и $20, то есть до уровня Opus.

Рабочее правило такое. Для массовых агентов и ограниченного бюджета берите GPT-6.1 Sol. Там, где нужен верх шкалы качества в терминальных и агентных задачах с кодом, берите Opus 5.5. Argon стоит проверить первым делом на длинном контексте и аналитической работе, когда Google откроет доступ. Все цифры ниже взяты из анонса Google и сторонних замеров, условия указаны рядом с каждой.

Что из трёх можно подключить сегодня

По состоянию на 1 октября 2026 года картина такая.

В анонсе Google сказано, что Argon «разворачивается для группы проверенных специалистов по киберзащите» через Fairwind, а компания участвует в добровольной процедуре правительства США по предварительному доступу к моделям и расширяет круг пользователей постепенно. Разработчикам, компаниям и частным пользователям модель обещана «как можно скорее», причём первыми её получат платные клиенты API и подписчики Google AI Ultra. Срок не назван. На странице цен Gemini API строки Argon или Gemini 4 нет: там перечислены Gemini 3.8 Flash, 3.1 Pro Preview и более ранние модели. Лимиты запросов тоже не опубликованы.

Fairwind — программа Google для команд, которые занимаются защитой, и им Argon выдают без защитных ограничений в области кибербезопасности. Кому она подходит, разобрано в материале Gemini 3.8 Flash Cyber и Fairwind: кому дадут доступ и как подготовиться. Он написан для предыдущей модели, и порядок подачи заявки именно на Argon в нём не описан.

Обе альтернативы доступны без очереди. Opus 5.5 работает в Claude API, в приложениях Claude на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise, в Claude Code и у трёх облачных провайдеров. GPT-6.1 Sol доступна в OpenAI API, а в подписках — в ChatGPT Work и Codex на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu; в обычном чате и на тарифах Free и Go её нет. Вызовы инструментов у GPT-6.1 Sol требуют Responses API. Подробности по каждой — в разборах GPT-6.1 Sol: цена, доступ и что менять при переходе с GPT-6 Sol и Claude Opus 5.5: цена API и как сбросить лимит подписки.

Цена токенов: на старте как у GPT-6.1 Sol, потом как у Opus

Google объявила стартовую цену Argon: $2 за миллион входных токенов, $10 за миллион выходных, кэшированный вход со скидкой 95 %, то есть $0,10 за миллион. В сноске к анонсу указано, что после стартового периода цена составит $4 и $20. Когда этот период закончится, Google не сообщила.

Если обозначить свежий вход как U, чтение кэша как R и выход вместе с токенами рассуждений как O (всё в миллионах токенов), счёт по прайсу выглядит так:

Возьмём запрос со 100 тыс. свежих входных токенов и 20 тыс. выходных. Для Argon на старте это 2 × 0,1 + 10 × 0,02 = $0,40. У GPT-6.1 Sol те же $0,40. У Opus 5.5 получается 4 × 0,1 + 20 × 0,02 = $0,80, и столько же даст Argon после стартового периода.

Отсюда и расхожая формулировка «вдвое дешевле Opus». Она верна при двух условиях: действует стартовый тариф и обе модели тратят одинаковое число токенов. Первое условие временное, второе на практике не выполняется.

У Argon не опубликована и остальная часть прайса: плата за запись и хранение кэша, пакетная скидка, отдельный тариф для длинных запросов, цена кэша после стартового периода. Цифра $0,20 за миллион кэшированных токенов, которая встречается в публикациях, — допущение VentureBeat о том, что скидка 95 % сохранится. У конкурентов эти строки известны: пакетная обработка у Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol вдвое дешевле, а ставка Opus одинакова на всём окне в 1 млн токенов. Сравнение по другим моделям и типам нагрузки есть в материале Сравнение цен AI API: какая модель дешевле для вашей нагрузки.

Стоимость задачи: одинаковый прайс, шестикратная разница

Прайс показывает цену токена, а счёт зависит ещё и от того, сколько токенов модель тратит, пока доведёт задачу до конца. Artificial Analysis публикует для своего индекса (версия 4.3.2, десять наборов тестов) и балл, и стоимость одной задачи. Уровень рассуждений (effort) — это настройка, которая задаёт, сколько токенов модель может потратить на обдумывание; сравнивать модели корректно на одном и том же уровне.

Данные Artificial Analysis: Argon — на 1 октября 2026 года, Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol — на 30 сентября. Погрешность сводного балла у Artificial Analysis около одного пункта, так что 53 и 54 — фактически ничья, а разрыв между 50 и 53 невелик.

Из таблицы следуют три вывода.

• Argon в 6,2 раза дороже GPT-6.1 Sol на задачу ($1,99 ÷ $0,32), хотя прайс у них совпадает. Вся разница — в количестве токенов: на прохождение индекса Argon выдал 110 млн выходных токенов.
• Argon на задачу немного дороже Opus 5.5 ($1,99 против $1,82), хотя токены Opus стоят вдвое больше. Преимущество «половины цены» расход токенов съедает целиком.
• GPT-6.1 Sol на уровне max набирает 52 балла за $0,72. Это в пределах одного пункта от Argon на high и 36 % его стоимости.

Теперь о том, что изменит конец стартового периода. Если расход токенов у Argon останется прежним, а все они будут тарифицироваться по $4 и $20, задача индекса подорожает примерно вдвое, до $4, и станет вдвое с лишним дороже, чем у Opus 5.5 на high. Это оценка с допущением: цена кэша после стартового периода неизвестна, а она влияет на итог.

Для Argon опубликован только уровень high. У двух других моделей шкала полная, и по ней видно, сколько стоит каждый следующий балл.

Сравнения вида «Opus 58 против Argon 53» ставят рядом Opus на max и Argon на high. Это разные точки шкалы, и стоят они $5,98 и $1,99.

Vals считает иначе и получает другую картину. В его индексе (финансы, код, право, налоги, с весами по вкладу в экономику) Argon на уровне high стоит $15,68 за тест, причём Vals брал уже постоянную цену $4 и $20. Opus 5.5 там обходится в $32,14, но, по примечанию Kingy AI, запущен на max. Там же Vals предупреждает, что на длинных агентных задачах расход Argon резко растёт: $193,78 за тест в CUA-bench и $57,82 в Code Migration. Для GPT-6.1 Sol на странице Vals цифр нет; Kingy AI, выгрузивший таблицу лидеров Vals, приводит 61,15 % при $3,24 за тест.

Всё это арифметика поверх сторонних замеров, а не счета за вашу нагрузку. Больше баллов на доллар в индексе не означает, что модель пройдёт именно ваши задачи. Как посчитать стоимость принятой задачи для пары, доступной сегодня, показано в разборе Claude Opus 5.5 или GPT-6.1 Sol (и GPT-6 Sol): выбор для кода.

Кто сильнее: таблица Google и сторонние замеры

В таблице из анонса Google четыре столбца: Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5. GPT-6.1 Sol в ней нет, поэтому из неё нельзя вывести, как Argon соотносится с этой моделью. С Opus 5.5 сравнение есть в 18 строках: в 14 выше Argon, в четырёх — Opus.

Четыре строки, где впереди Opus, — это работа агента в терминале, набор FrontierSWE, дообучение моделей и научные задачи в терминале. Argon сильнее в аналитической и офисной работе, на длинном контексте и в понимании видео и графиков.

Эти цифры Google собрала и опубликовала сама, независимо их никто не воспроизводил. По прочтению Kingy AI, в методике указан максимальный уровень рассуждений, а условия прогонов местами разные: в DeepSWE Argon запускали через mini-swe, в Terminal-Bench Science тайм-аут проверки был в шесть раз больше, в LVBench Gemini получала кадр в секунду, а Opus — 600 кадров.

Сторонние замеры сужают разрыв. Vals подтверждает первое место Argon в своём индексе: 68,90 % против 66,97 % у Opus 5.5 — около двух пунктов. В Artificial Analysis на одинаковом уровне high Opus на пункт впереди, что укладывается в погрешность. Тот же Vals отмечает слабое место Argon: 4,83 % в CUA-bench, седьмое место из восьми. В слепом голосовании Arena, по снимку Kingy AI от 30 сентября, Argon High первый в текстовой категории с рейтингом 1 525 ±9 против 1 504 ±10 у Opus 5.5 High; GPT-6.1 Sol в этой таблице не было. Arena измеряет предпочтения людей, а не правильность решения.

Про GPT-6.1 Sol на том же поле известно меньше: 50 баллов в Artificial Analysis на high и 61,15 % в индексе Vals по данным Kingy AI. По качеству она ниже двух других, по стоимости задачи — намного дешевле. Как она соотносится с другими моделями OpenAI, разобрано в материале GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra и GPT-6 Sol: какую модель выбрать.

Для агентов, читающих чужие страницы и документы, важна устойчивость к внедрению инструкций. Google пишет, что Argon здесь лидирует. VentureBeat приводит цифры с графика Gray Swan из анонса: атака удаётся в 0,7 % случаев у Argon и в 1,0 % у Opus 5.5. Значения для GPT-6.1 Sol на графике нет.

Вывод до 1 млн токенов: что обещано и что измерено

Google заявляет, что лимит вывода Argon вырос с 64 тыс. до 1 млн токенов, и объясняет это так: модели нужен запас, чтобы «глубоко думать и генерировать сотни тысяч токенов в одной траектории». Речь о бюджете вместе с рассуждениями, а не об ответе длиной в миллион токенов.

Vals в карточке модели указывает контекст в 1 млн токенов и максимум вывода в 262 тыс. Расхождение не разрешено: первая цифра — заявленный потолок, вторая — то, что Vals видел на точке доступа, где проводил замеры. Опубликованной спецификации API у Argon пока нет, так что закладывать в проект ответы длиннее 262 тыс. токенов рано. У Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol предел вывода один и тот же, 128 тыс. токенов.

У большого лимита есть и обратная сторона. Выходные токены — самая дорогая строка счёта, и именно длинные траектории дают те $193,78 за тест, которые Vals получил в CUA-bench.

На чём работать сейчас и что проверить, когда Argon откроют

Выбор на этой неделе зависит от того, что в проекте дороже — токены или неудачная попытка.

• Массовые агенты, много вызовов, жёсткий бюджет. GPT-6.1 Sol: 50 баллов за $0,32 на high, а на max — 52 балла за $0,72. Следите за порогом в 272 тыс. входных токенов: выше него весь запрос считается по $4 и $15.
• Сложный код в терминале, длинные инженерные задачи, цена ошибки высока. Opus 5.5: он впереди в Terminal-bench 4.0 и FrontierSWE даже в таблице самой Google, а в Artificial Analysis на max набирает 58 баллов. Если полная цена Opus не оправдана, посмотрите на младшую модель: Claude Sonnet 5.5 или Opus 5.5: разница, цена задачи и выбор.
• Аналитика по большим документам, финансы и право, контекст в сотни тысяч токенов. Здесь у Argon самые сильные заявленные результаты, но пока он закрыт, стройте на одной из двух доступных моделей и держите слой вызова модели заменяемым.

Когда Google откроет доступ, проверьте по порядку:

1. Появились ли ID модели и строка Argon на странице цен Gemini API и какие лимиты запросов назначены вашему уровню.
2. Объявлена ли дата окончания стартового периода и цена кэша после него. От этого зависит, считать бюджет по $2 и $10 или сразу по $4 и $20.
3. Какой предел вывода записан в документации API: 1 млн или 262 тыс. токенов.
4. Опубликованы ли плата за запись в кэш, пакетная скидка и тариф для длинных запросов.
5. Сколько токенов Argon тратит на ваших задачах. Прогоните несколько десятков собственных задач на всех трёх моделях с одинаковым уровнем рассуждений и посчитайте стоимость принятой задачи: все расходы на попытки, делённые на число результатов, которые прошли вашу проверку.
6. Появились ли у Artificial Analysis замеры Argon на других уровнях, кроме high. Если на medium модель сохраняет баллы при меньшем расходе, расчёт изменится.

Сообщения, которые ходили до релиза, собраны в материале Gemini 4, GPT-6 и Fable 5.2: о чём говорят утечки и первые сравнения; сверять с ними стоит только то, что подтвердил анонс.

Частые вопросы

Можно ли уже пользоваться Gemini 4 Argon?

По состоянию на 1 октября 2026 года — нет, если ваша команда не входит в программу Fairwind. У модели нет опубликованного ID, её нет на странице цен Gemini API, дата открытия не названа. Google обещает сначала дать доступ платным клиентам API и подписчикам Google AI Ultra.

Правда ли, что Argon стоит как GPT-6.1 Sol и вдвое дешевле Opus 5.5?

По прайсу за токены на старте — да: $2 и $10 за миллион у Argon и у GPT-6.1 Sol в запросах до 272 тыс. входных токенов против $4 и $20 у Opus 5.5. По стоимости задачи — нет: в Artificial Analysis на уровне high задача Argon стоит $1,99, GPT-6.1 Sol — $0,32, Opus 5.5 — $1,82. После стартового периода прайс Argon сравняется с Opus.

Argon действительно лучше Claude Opus 5.5?

Зависит от задачи и от того, кто измерял. В таблице Google Argon выше в 14 строках из 18, Opus — в четырёх, связанных с работой в терминале, FrontierSWE и дообучением моделей. В сторонних замерах разрыв меньше: около двух пунктов в пользу Argon в индексе Vals и один пункт в пользу Opus в Artificial Analysis на уровне high.

Где в сравнении Google модель GPT-6.1 Sol?

Её там нет: от OpenAI в таблице только GPT-6 Astra. Сопоставить три модели позволяют сторонние замеры: в Artificial Analysis на high GPT-6.1 Sol набирает 50 баллов против 53 у Argon и 54 у Opus 5.5, а в индексе Vals, по данным Kingy AI, — 61,15 % против 68,90 % и 66,97 %.