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Google ha decidido saltarse un paso de su propia hoja de versiones. Gemini 3.5 Pro debía anunciarse en mayo de 2026, pero los fallos durante el entrenamiento lo dejaron fuera y empujaron a la compañía hacia Gemini 4 Argon, un modelo cuyo desarrollo empezó en julio de este año.
Argon llegó antes porque Gemini 3.5 Pro no salió
La secuencia dice mucho sobre la presión que viven hoy los grandes laboratorios de inteligencia artificial. No se trata solo de publicar el siguiente nombre de la serie, sino de evitar que un tropiezo técnico detenga el calendario comercial y la carrera frente a OpenAI y Anthropic.
Google ya usa Argon dentro de casa.
Lo emplea en computación cuántica, en optimización de memoria para centros de datos y en automatización de codificación. Esa combinación dibuja un detalle relevante, porque no hablamos de un sistema reservado al escaparate, sino de una herramienta metida en tareas donde el tiempo de cálculo y el coste importan de verdad.
Sundar Pichai, CEO de Google, enmarca ese salto con una idea de prudencia. Argon incorpora salvaguardas de frontera y Google asegura que lo está implementando de manera responsable, una formulación que encaja con las evaluaciones de seguridad que abrirán su despliegue.
"y lo estamos implementando de manera responsable" - Sundar Pichai, CEO de Google
Primero llegarán las pruebas junto al gobierno de EEUU y la distribución a defensores cibernéticos mediante el Programa Fairwind. Después se abrirá a desarrolladores, empresas y consumidores, con un arranque centrado en clientes de la API de pago y en suscriptores de Google AI Ultra.
El precio coloca a Google entre OpenAI y Anthropic
Dos dólares por millón de tokens de entrada y 10 dólares por millón de tokens de salida marcan la tarifa básica. Tras esa oferta inicial, el coste subirá a 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por millón de tokens de salida.
Esa cifra final iguala el precio de Opus 5.5 de Anthropic y queda por debajo de la mitad de lo que cuesta Fable, también de Anthropic. A la vez, Sol de OpenAI resulta más barato que Argon, mientras Astra, la propuesta prémium de OpenAI, supera con holgura ese nivel.
Ahí aparece la batalla menos visible y más cotidiana de esta industria. Cada millón de tokens convierte la conversación sobre inteligencia artificial en una cuenta que afecta a empresas, programadores y equipos que tendrán que decidir si les compensa pagar más por un modelo u optar por otro con un coste menor, igual que ya ocurre en automatización dentro de apps.
La seguridad entró en escena antes que el gran público
Antes de llegar al consumidor, Argon pasará por el filtro de Washington y por manos de defensores cibernéticos. No es un detalle menor si se recuerda que Pichai firmó en la Casa Blanca un acuerdo voluntario de autorregulación junto al presidente Donald Trump y otros directivos tecnológicos.
A veces la novedad no está en lo que hace un modelo, sino en quién lo prueba primero.
Google intenta así colocar la seguridad en la primera línea del relato público, aunque la cronología también deja ver otra tensión. La empresa venía de un lanzamiento frustrado, arrancó Argon en julio y ahora lo presenta con un despliegue por fases que mezcla cautela política, uso interno intensivo y una tabla de precios pensada para competir palmo a palmo en un mercado donde Gemini ya pesa incluso en la expansión de Gemini.
Entre el modelo que falló en mayo de 2026 y el que Google empezó a desarrollar en julio de este año hay algo más que un relevo de nombre. Hay una señal muy concreta de cómo se mueve ahora esta carrera, porque un tropiezo técnico puede borrar una versión entera y convertir el precio por token en la medida más tangible del poder de una inteligencia artificial.