Use o Gemini 4 Argon no OpenCode

O Gemini 4 Argon é o primeiro modelo da série Gemini 4 e ficou disponível para todos no Google em 2026-10-13. O ID na API é gemini-4-argon. O preço oficial da API do Google é $2 por milhão de tokens de entrada e $10 por milhão de tokens de saída. É um preço de lançamento válido até 2026-11-30; depois volta para $4 / $20.

Resposta curta para quem usa o OpenCode: o Argon já funciona no OpenCode pela API do Google, pelo OpenCode Zen e por gateways compatíveis com o protocolo do Gemini. O modelo é o mesmo em todos; o preço, não. Se você paga por uso com agentes de programação, a diferença cresce rápido. O canal da AI Code With, parceira deste site, cobra 19% do preço oficial: $0.38 / $1.90.

ID do modelo e especificações

Fontes: anúncio do Google (opens in a new tab) e o resumo da documentação da Gemini API feito pelo kingy.ai (opens in a new tab). Tokens de raciocínio são cobrados pelo preço de saída, então high aumenta bastante o custo de saída.

Preços do Gemini 4 Argon

USD por milhão de tokens.

O preço do Zen é o valor atual no models.dev; a referência é a página do Zen. O console da AI Code With cobra em CNY (¥2.736 / ¥13.68), convertido pela taxa do próprio console, de cerca de 7,2 CNY por USD. A documentação do serviço diz que a cobrança é "preço unitário oficial × desconto do canal". Por essa regra, quando o preço oficial voltar a $4 / $20, o preço do canal seria $0.76 / $3.80; confira o valor real no console.

Quanto custa uma tarefa de programação

O OpenCode reenvia o prompt de sistema, as definições de ferramentas, o conteúdo dos arquivos e o histórico a cada chamada, então os tokens de entrada superam muito os de saída. Suponha uma tarefa média com 30 chamadas ao modelo, cada uma com 80K tokens de entrada e 4K de saída (incluindo raciocínio): 2,4M de entrada e 120K de saída no total.

O cálculo não inclui cache; acertos de cache reduzem o custo de entrada em qualquer canal. Use o registro de uso do seu provedor para ver os tokens reais.

Conecte o Argon no OpenCode

O catálogo de modelos do OpenCode vem do models.dev, onde Google, Zen, GitHub Copilot e outros já listam o Argon. Se ele não aparecer em /models, atualize o OpenCode primeiro. Escolha uma opção:

Opção 1: API do Google

Rode /connect no OpenCode, escolha Google e cole uma API key do Google AI Studio (opens in a new tab). O Argon é exclusivo do nível pago: com uma key gratuita ele não aparece em /models ou retorna erro de permissão. Depois de conectar, escolha Gemini 4 Argon com /models ou defina na configuração:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "google/gemini-4-argon"
}

Opção 2: OpenCode Zen

Rode /connect, escolha OpenCode Zen e use o valor de modelo opencode/gemini-4-argon. Endpoints e configurações de equipe estão na documentação do Zen.

Opção 3: pela AI Code With (81% off)

1. Cadastre-se pelo botão desta página, crie uma key na área de chaves do console e confirme em Canais que o canal Gemini está ativado.
2. Rode export AICODEWITH_API_KEY=sua-key no terminal. Não coloque a key em arquivos do projeto.
3. Salve a configuração abaixo como opencode.json na raiz do projeto, inicie o opencode e escolha Gemini 4 Argon com /models.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "aicodewith-gemini/gemini-4-argon",
  "provider": {
    "aicodewith-gemini": {
      "npm": "@ai-sdk/google",
      "name": "AI Code With Gemini",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.aicodewith.ai/gemini_cli/v1beta",
        "apiKey": "{env:AICODEWITH_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "gemini-4-argon": {
          "name": "Gemini 4 Argon",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65536 }
        }
      }
    }
  }
}

Esse endpoint usa o protocolo nativo do Gemini, então use @ai-sdk/google, não um adaptador compatível com OpenAI. limit informa ao OpenCode os limites de contexto e saída do modelo. Se você também usa Claude nesse canal, coloque este provider e o aicodewith-anthropic da página da plataforma de API no mesmo objeto provider.

Escolha o nível de raciocínio

O OpenCode traz as variantes low e high para modelos do Google, que você alterna com o atalho variant_cycle (veja variantes). Sem variante, vale o padrão do modelo, medium.

• Refatorações grandes e depuração entre módulos: high.
• Ajustes de texto, novos testes, correções pequenas: low. Tokens de raciocínio são cobrados como saída, então não vale pagar por eles aqui.
• Se um provider personalizado não mostrar variantes, adicione como variantes personalizadas.

Benchmarks do Gemini 4 Argon

Os resultados abaixo são autodeclarados pelo Google, retirados do anúncio e da tabela do fabricante transcrita pelo kingy.ai (opens in a new tab). O Argon foi medido no nível de raciocínio mais alto, com uma única tentativa; as notas dos outros modelos vêm de fontes diferentes. Este site não executou esses testes.

O que isso significa para programar:

• No PostTrainBench o Google rodou os quatro modelos no OpenCode com a mesma configuração, então essa linha é a mais próxima do uso real no OpenCode. O Argon fica um pouco atrás do Opus 5.5 e à frente do GPT-6 Astra e do Fable 5.1.
• A vantagem em contexto longo é grande. Para achar informação em repositórios grandes ou documentos longos, vale testar o Argon primeiro.
• Em tarefas longas no terminal (Terminal-bench), o Opus 5.5 ainda lidera por cerca de 9 pontos.
• No período de lançamento, o preço oficial do Argon é metade do Opus 5.5. Pelo preço do canal, sai por $0.38 / $1.90, o mesmo que o Sonnet 5.5 nesse canal.

Benchmarks não incluem seu repositório, suas regras nem suas ferramentas. Antes de trocar o modelo padrão, rode a mesma tarefa em cada candidato e compare resultado e gasto real.

Solução de problemas

• Argon não aparece em /models: o OpenCode está desatualizado e o catálogo não foi atualizado; com uma key do Google, confira também se a conta está no nível pago.
• 404 ou modelo desconhecido: use o ID exato gemini-4-argon, não o nome de exibição, e confira se o prefixo corresponde ao ID do provider na configuração.
• 401: confira se a variável de ambiente foi definida no mesmo terminal em que você inicia o opencode.
• Saída longa cortada: o limite padrão de saída síncrona é 65.536 tokens. Divida a tarefa ou peça ao modelo para escrever os arquivos em partes.
• Conta mais alta que o esperado: confira o nível de raciocínio; high gera muitos tokens de raciocínio cobrados como saída. Lembre também que o preço oficial dobra depois de 30 de novembro.
• 429 ou timeouts: veja a configuração de providers e a solução de problemas.

Páginas relacionadas

• Plataforma de API: preços de canal para Claude, GPT e Gemini
• Modelos: modelo padrão, variantes e opções.
• Providers: como escrever um provider personalizado.
• Claude Haiku 5.5: preços e configuração