llm-gemini 0.35
요약
Gemini API에 Gemini 4 Argon 모델이 추가되었으며, 이 모델은 SVG 생성 등 뛰어난 성능을 보여줍니다. 초기 가격 책정은 경쟁사 대비 매력적이나, 12월 1일부로 두 배 인상될 예정입니다. 하지만 에이전트 기반 환경(agentic harness)에서의 총 비용 효율성 측면에서는 여전히 높은 경쟁력을 유지하고 있습니다.
핵심 포인트
- Gemini 4 Argon 모델 출시 및 SVG 생성 능력 우수
- 초기 가격은 매력적이나, 12월 1일부로 두 배 인상 예정
- 에이전트 기반 환경 총 비용 효율성에서 강점 입증
- GPT-6 Astra 대비 여전히 낮은 비용 구조 유지
2026년 10월 13일
오늘 Gemini API와 월 $100 구독 플랜 고객을 통해 새롭게 출시된 Gemini 4 Argon 모델에 대한 지원을 llm-gemini에 추가했습니다.
여기 낮은, 중간, 높은 백로 이미지들이 있습니다. 예상대로 모두 훌륭합니다: Gemini는 뛰어난 SVG를 생성한 실적이 있으며, 직원들이 SVG에 특별히 투자한 유일한 곳(그리고 이전에 자신들의 백로에 대해 자랑했던 곳)입니다.
비용이 저에게 17.166센트를 들었던 '높은' 일러스트레이션입니다:

가격 책정이 흥미롭습니다. 출시 당시 Argon은 입력 $2/백만, 출력 $10/백만으로, GPT-6 Sol과 같은 가격이며 Claude Opus 5.5의 절반 가격이고 Claude Fable 5.1 및 GPT-6 Astra의 1/5 가격입니다.
하지만 12월 1일부로 Argon은 가격이 두 배가 될 예정이므로, 그때는 Opus 5.5와 같은 가격대가 됩니다.
이러한 가격들은 요즘 실제로 비교하기 어렵습니다. 왜냐하면 정말 중요한 것은 에이전트 기반 환경(agentic harness) 내에서 목표를 달성하는 데 모델이 얼마나 많은 토큰을 사용하는가이기 때문입니다.
이에 대한 유용한 단서는 Artificial Analysis에서 나옵니다. 이들은 각 모델을 사용하여 벤치마크를 실행하는 총 비용을 발표합니다. Argon은 여기서 매우 좋은 모습을 보이며, 벤치마크 실행에 $2,407이 소요되어 GLM-5.3과 근접하며 OpenAI, Anthropic, Meta의 최신 모델보다 훨씬 저렴합니다.
가격이 두 배가 되어도 여전히 GPT-6 Astra보다는 약간 저렴할 것입니다.

(그 차트는 ChatGPT를 사용해 편집했습니다! 데이터는 모두 정확하며, 제가 확인했습니다. Gemini 4 Argon 정보 상자가 다른 숫자들과 겹치지 않게 표시되도록 해야 했습니다.)
Gemini 4 Argon을 사용한 몇 가지 보너스 예시가 있습니다: 여기 마르스에서 물고기 그물 타이츠를 입은 아르마딜로의 SVG 생성, Blender를 사용하여 제가 받은 파베레 달걀, 그리고 DeepMind 직원 @fofrAI가 푸리에 에피사이클을 사용하여 자전거를 타는 백로 영상을 공유했습니다. 정말 재미있는 새로운 변주입니다!
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