Google、Gemini 4 Argonを発表 - 単価は示されたが、渡すのはFairwindの防御側から

Googleが2026年9月30日に新モデルGemini 4 Argonを発表した。導入価格は入力$2・出力$10、出力トークン上限は64Kから1Mへ。ただし提供はFairwind Programの信頼できるサイバー防御側から始まり、開発者・企業・消費者への提供時期は示されていない。

Gemini Google LLM security API pricing

Googleは2026年9月30日、自社の新しいフロンティアモデルと位置づけるGemini 4 Argonを発表した。執筆したのはGoogle DeepMindのSVPでGoogleのChief AI ArchitectであるKoray Kavukcuogluで、同社はArgonを、実際のソフトウェアエンジニアリング、法務・財務のような企業のナレッジワーク、サイバーセキュリティ防御といった複雑なワークフローでフロンティア級の性能を出すものと位置づけている¹。

ただし、今日から使えるモデルではない。発表時点でArgonが渡っているのは、Googleのセキュリティ施策であるFairwind Programの審査を通った組織のうち「信頼できるサイバー防御側の一部」である。開発者・企業・消費者への提供は、米政府による「リリース前モデルアクセスの自主的プロセス」に参加しながら段階的に広げるとされ、Googleはこのレベルのフロンティア能力を安全に出すには段階的な手順が必要だと説明している¹。

価格表の数字だけが先に出ている

発表には単価が書かれている。導入価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルで、キャッシュされた入力トークンは入力単価の95%引きになる。脚注には、導入期間が終わると入力4ドル・出力20ドルが適用されると記されている¹。

この2ドル・10ドルという組み合わせは、9月29日に公開されたOpenAIのGPT-6.1 Solの標準処理・短コンテキストの単価と同額である²。ただしArgonの単価が処理区分やコンテキスト長で変わるのかは発表に書かれておらず、同じ仕事をさせたときの請求額まで並ぶかは確かめようがない。比べられるのは価格表の数字までである。

もう一つ欠けているのが、導入期間の終わる日付である。同じGoogleのGemini 3.8 Flashのときは、導入価格の終了日と、その翌日から適用される単価が脚注に明記されていた。今回は期間終了後の単価だけがあって、いつ切り替わるかがない。年間のAPI予算を組む立場からすると、使える時期も値上げの時期も決まっていない数字ということになる。

出力トークン上限は64Kから1Mへ

仕様で目立つのは出力側の枠である。Googleは出力トークンの上限をそれまでの64Kから1Mへ拡大したとし、これを業界最高（industry-leading）だと述べている。理由として挙げているのは、1回の軌跡のなかで数十万トークンを生成できる余裕があると、難しい問題を一度に解くための推論に深さが加わるという説明である¹。

参考として、単価が同額のGPT-6.1 Solの最大出力トークンは128,000である³。長い生成を一度に回す使い方——大規模な移行や自動リファクタのように、途中で区切ると文脈が切れる作業——を想定しているなら、この枠の差は設計に効く。ただし繰り返しになるが、使えるようになってからの話である。

ベンチマークはすべてGoogleの発表による数値

Googleが挙げている数値は次のとおりで、いずれも同社の発表によるものである。長期ホライズンのソフトウェアエンジニアリングを測るDeepSWE v1.1で77.9%、Zapierのベンチマークでビジネス機能の端から端までの実行を測るAutomationBenchで51.3%の1位、長尺動画の理解を測るLVBenchで91.7%としている。金融・コーディング・法務・税務の経済的影響を各分野の米GDP寄与度で重み付けして測るVals Indexでは、Argonが先行するモデルだとしている。Vals Finance Agent v2とHarvey’s Legal Agent Benchmarkについても同様に先行する性能だとしているが、こちらはスコアの記載がない¹。

セキュリティ側では、脆弱性の修正能力を測るCWE-bench v1で68%の首位タイだとしている¹。なおGoogle自身がバージョンを書き分けており、9月に公開されたGemini 3.8 Flash CyberについてはCWE-bench v0での性能に言及している。世代間の改善幅としては読めない。

ガードレールを外して渡す相手がいる

配り方の条件は、9月のFlash Cyberのときとは書き方が変わっている。Googleは今回、信頼できる防御側と自社の社内チームに対しては、サイバーのガードレールを外した状態でArgonをリリースすると述べている¹。Flash Cyberのときは、サイバーセキュリティについてより緩やかな緩和策で出荷するという説明だった。

実例として挙がっているのはWizで、重要な公共インフラを無償で保護する「Scan for Good」イニシアチブでArgonを使っているという。Googleの説明によれば、世界の病院で使われる医療ソフトウェアで個人情報が露出する重大な脆弱性を見つけ、それは以前のフロンティアモデルが見落としていたものだとしている。Googleは、Argonは重大な脆弱性を自律的に発見・検証・パッチ適用できると位置づけている¹。

能力の高いモデルを一律には配らないという運用は、9月初めにOpenAIが次期モデルAstraがサイバーセキュリティで「Critical」しきい値に達したと判断したときにも現れていた。判断の根拠も手続きも両社で異なる。

監視の結果を訓練に戻さない

安全策として挙げられている4領域のうち、自前でエージェントを運用する側が読む価値があるのは2つある。

ひとつはミスアライメントの監視である。Googleは思考連鎖と行動を監視して必要なら実行を止める緩和策を展開しているとし、訓練ランの監視にも同様の仕組みを使って専任のインシデント対応チームに通知したと述べている。そのうえで、監視で得た所見を訓練に戻さないよう注意したとし、理由として、Argonの推論を監視の回避に向けて形づくってしまうリスクを避けるためだと説明している¹。監視ログを次の学習データに回すのは自然な発想だが、そうすると回避のしかたを学ばせる側に回るという理屈になる。Googleは業界に対しても推論の透明性を保つよう強く勧めている。

もうひとつは間接プロンプトインジェクションへの耐性である。GoogleはArgonを自社でこれまでで最も耐性のあるモデルだと位置づけ、Gray SwanのIndirect Prompt Injection (IPI) ベンチマークで耐性が先行しているとしている。悪用対策の側では、モデルの内部活性を監視して悪用を見つける技術を改善したとし、社内・社外のレッドチームが手動と自動の攻撃手法を組み合わせて堅牢性を試験したと述べている¹。

候補表に入るのはまだ先

Googleは広く出す順序として、有料APIの顧客とGoogle AI Ultraの加入者から始めるとしている。時期については「できるだけ早く」という以上の記述がない¹。

モデル選定の実務でいえば、Argonは当面候補表に入らない。単価と出力枠の数字は、Googleが何を狙ったモデルなのかを読む材料にはなるが、見積もりに使える数字ではない。実際に効いてくるのは、Fairwindのように申請と審査を経てからでないと触れないモデルが、サイバー特化の派生版ではなく主力のフロンティアモデルの側にも現れたという事実のほうである。セキュリティ業務でモデルを使っている組織ほど、申請の可否と、社内のどのチームにアクセスを限るかという設計を先に考えることになる。