구글 제미나이 4 아르곤 공개…‘100만 토큰’의 진짜 의미와 출시 일정·가격 정리

 

AI가 짧은 질문에 답하는 수준을 넘어 며칠 동안 이어질 법한 개발·법률·금융 업무를 하나의 긴 흐름으로 처리하는 방향으로 진화하고 있습니다. 구글이 2026년 9월 30일 공개한 ‘제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)’이 바로 이런 장기·복합 업무를 겨냥한 모델입니다. 특히 최대 100만 토큰이라는 숫자가 눈에 띄는데, 여기에는 중요한 포인트가 하나 있습니다. 이번 100만 토큰은 ‘입력 컨텍스트 창’이 아니라 한 번의 작업에서 생성할 수 있는 ‘출력 토큰 한도’입니다. 기존 6만4천 토큰에서 100만 토큰으로 크게 늘어난 것이 핵심입니다.

100만 토큰, 기존 제미나이와 무엇이 다른가

제미나이 4 아르곤의 가장 큰 변화는 장시간 이어지는 작업을 중간에 끊지 않고 계속 수행하도록 설계됐다는 점입니다.

구글은 기존 6만4천 토큰이었던 최대 출력 한도를 100만 토큰으로 확대했습니다. 쉽게 말해 모델이 한 번의 긴 작업 과정에서 수십만 토큰에 달하는 분석·추론·코드·문서를 생성할 수 있는 여유가 생겼다는 뜻입니다.

여기서 ‘100만 토큰 컨텍스트’라고 표현하면 조금 부정확할 수 있습니다.

컨텍스트 창은 AI가 한 번에 읽고 참고할 수 있는 입력 범위를 의미하고, 출력 토큰은 AI가 답변이나 작업 과정에서 생성할 수 있는 양을 뜻합니다. 구글 공식 발표가 강조한 것은 이번에 ‘출력 토큰 한도’를 100만 개로 확대한 것입니다.

이 차이는 실제 사용에서 중요합니다.

예를 들어 수십만 줄의 코드 리팩터링, 장기간 금융 리서치, 여러 계약서를 비교하는 법률 업무처럼 한두 번의 답변으로 끝나지 않는 작업에서는 AI가 중간에 작업을 종료하지 않고 계속 추론하고 실행할 수 있는 능력이 더 중요해집니다.

구글은 이미 내부에서 대규모 코드 작업에 사용 중

제미나이 4 아르곤은 아직 일반 이용자에게 전면 공개되지 않았지만 구글 내부에서는 이미 실제 업무에 사용되고 있습니다.

구글에 따르면 수천 명의 직원이 전문 코딩, 연구, 문서 작성 등에 아르곤을 사용하고 있습니다. 특히 눈에 띄는 부분은 단순 코드 생성이 아니라 대규모 코드베이스 자체를 바꾸는 작업입니다.

구글은 C/C++ 코드를 메모리 안전성이 높은 러스트(Rust)로 옮기는 작업에 아르곤 에이전트를 활용하고 있습니다.

re2와 libgav1 같은 핵심 라이브러리에서 시작해 후시아 지르콘(Fuchsia Zircon) 커널의 80만 줄 이상 코드까지 작업 범위를 확대하고 있다고 밝혔습니다.

영상 디코더 libgav1 사례에서는 기존 러스트 버전의 SIMD 코드 약 3만2천 줄을 아르곤이 반복적으로 분석·최적화했습니다.

구글 설명에 따르면 그 결과 기존 러스트 포트보다 2.7배 빠르게 동작하면서 같은 영상 결과를 유지했습니다. 다만 구글도 이런 대규모 코드 변경을 바로 운영환경에 넣는 것은 아니며 자동·수동 감사, 에뮬레이션, 사람의 검토를 거친다고 설명했습니다.

데이터센터 메모리도 수백 TiB 절감

코딩뿐 아니라 구글 데이터센터 운영에도 활용되고 있습니다.

아르곤 에이전트가 데이터센터 전체 프로파일링 데이터를 분석해 메모리 최적화 방법을 찾고 적용했으며, 실제 배포 기준으로 300TiB 이상의 메모리를 확보했다고 구글은 밝혔습니다.

전체적으로는 500TiB에서 최대 1PiB 수준의 메모리 절감 가능성이 예상된다고 설명했습니다.

양자컴퓨팅에서도 활용 사례가 공개됐습니다.

구글은 아르곤이 특정 양자 알고리즘의 큐비트와 게이트 사용량을 최적화해 기존 공개 기준보다 40% 개선된 결과를 수분 내 도출한 사례가 있다고 밝혔습니다.

이런 사례를 보면 아르곤의 방향은 일반 대화형 챗봇보다는 ‘오랫동안 일하는 AI 에이전트’에 가깝습니다.

코딩 성능 77.9%, 하지만 벤치마크는 구분해서 봐야

구글은 제미나이 4 아르곤이 장기 소프트웨어 엔지니어링 능력을 평가하는 DeepSWE v1.1에서 77.9%를 기록했다고 밝혔습니다.

업무 자동화 능력을 평가하는 자피어의 AutomationBench에서는 51.3%, 장시간 동영상 이해 능력을 측정하는 LVBench에서는 91.7%를 기록했습니다.

금융·법률·코딩·세무 업무를 평가하는 Vals Index에서도 선도적인 성능을 보였다고 구글은 설명했습니다.

다만 여기서 주의해야 할 점도 있습니다.

특정 벤치마크에서 1위를 기록했다고 해서 모든 코딩·업무 영역에서 경쟁 모델보다 항상 우수하다고 단정할 수는 없습니다. 구글이 공개한 전체 벤치마크를 보면 일부 에이전트 코딩 평가에서는 다른 프론티어 모델이 더 높은 점수를 기록한 항목도 있습니다.

따라서 77.9%라는 숫자는 “장기 소프트웨어 작업 평가에서 높은 성능을 기록했다” 정도로 이해하는 것이 가장 정확합니다.

사이버보안에서는 취약점 발견부터 패치까지

제미나이 4 아르곤에서 구글이 특히 강조하는 분야가 사이버보안입니다.

아르곤은 취약점을 찾는 데서 끝나지 않고 실제 보안 문제인지 검증하고 수정 패치까지 생성하도록 훈련됐습니다.

CWE-bench v1에서는 68%를 기록해 공동 1위에 올랐다고 구글은 밝혔습니다.

보안 기업 위즈(Wiz)는 ‘Scan for Good’ 프로그램에서 아르곤을 활용하고 있습니다.

구글에 따르면 초기 테스트 과정에서 기존 프론티어 모델들이 발견하지 못했던 의료 소프트웨어 취약점을 찾아냈고, 해당 취약점은 민감한 개인정보 노출로 이어질 수 있는 수준이었다고 설명했습니다.

보안 업무에서 AI가 공격 표면 분석 → 취약점 발견 → 검증 → 패치까지 이어지는 하나의 흐름을 수행한다는 점은 상당한 변화입니다.

반대로 이런 능력이 공격 목적으로 악용될 위험도 있기 때문에 구글은 일반 공개보다 보안 전문가를 대상으로 한 제한적 공개를 먼저 선택했습니다.

지금 누구나 사용할 수 있는 것은 아니다

2026년 10월 1일 기준 제미나이 4 아르곤은 일반 이용자에게 전면 공개된 상태가 아닙니다.

구글은 우선 ‘Fairwind Program’을 통해 신뢰할 수 있는 사이버 방어 전문가에게 모델을 제공하고 있습니다. 이후 초기 테스트 결과와 안전성 검증을 바탕으로 개발자와 기업, 일반 소비자에게 순차적으로 확대한다는 계획입니다.

구체적인 일반 공개 날짜는 아직 발표되지 않았습니다.

다만 구글은 다음 단계에서 유료 API 이용자와 Google AI Ultra 구독자를 우선 대상으로 확대하겠다고 밝혔습니다.

따라서 현재 “제미나이 4가 출시됐으니 지금 바로 Gemini 앱에서 사용할 수 있다”고 이해하면 잘못입니다.

정확히는 ‘모델은 공식 발표됐지만 제한된 사용자에게 단계적으로 공개되고 있는 상태’입니다.

가격은 100만 입력 토큰 2달러, 출력 10달러

API 이용 가격도 공개됐습니다.

초기 도입 가격은 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러입니다. 캐시된 입력 토큰은 일반 입력 가격보다 95% 할인됩니다.

다만 이 가격은 영구 가격이 아닙니다.

구글은 도입 기간이 종료되면 입력 토큰 100만 개당 4달러, 출력 토큰 100만 개당 20달러로 올릴 계획이라고 공식 발표에 명시했습니다.

여기서 실제 비용을 생각해볼 필요가 있습니다.

100만 출력 토큰을 전부 생성한다면 도입 가격 기준 출력 비용만 약 10달러입니다. 이후 정상 가격이 적용되면 약 20달러가 됩니다.

다만 실제 업무에서는 입력 토큰, 반복 작업, 도구 호출, 에이전트 실행 횟수 등이 추가될 수 있기 때문에 최종 비용은 더 커질 수 있습니다.

특히 긴 작업을 여러 번 실패한 뒤 다시 실행하는 에이전트라면 ‘토큰당 가격’보다 작업 하나를 성공적으로 완료하는 데 들어가는 전체 비용이 더 중요한 기준이 될 가능성이 높습니다.

왜 구글은 일반 공개를 서두르지 않을까

이번 발표에서 성능 못지않게 중요한 부분이 안전성입니다.

구글은 아르곤의 사이버 능력이 강력해진 만큼 사이버 공격이나 화학·생물·방사성·핵 관련 위험한 요청에 악용되지 않도록 별도의 안전장치를 강화하고 있다고 밝혔습니다.

간접 프롬프트 인젝션에 대한 방어도 강화했으며, 자동 레드팀과 적대적 훈련을 통해 모델이 악의적인 외부 지시에 끌려가지 않도록 테스트했다고 설명했습니다.

또 사용자의 의도를 넘어 모델이 행동하려는 상황을 감지하기 위해 모델의 추론과 행동을 모니터링하고 필요하면 실행을 중단하는 장치도 적용하고 있습니다.

강력한 에이전트일수록 “무엇을 할 수 있는가”만큼 “어디까지 행동하도록 허용할 것인가”가 중요해지고 있다는 의미입니다.

결국 중요한 것은 ‘100만 토큰’보다 긴 업무를 끝까지 해내는 능력

제미나이 4 아르곤의 핵심을 단순히 “100만 토큰 AI”라고만 보면 중요한 부분을 놓칠 수 있습니다.

진짜 변화는 AI가 한 번에 훨씬 긴 작업 흐름을 유지하면서 분석, 실행, 수정, 검증을 반복할 수 있도록 설계됐다는 점입니다.

수십만 줄의 코드 전환이나 장기간 금융 조사, 법률 문서 작성, 취약점 발견과 패치 같은 업무는 단순히 답변을 잘 생성하는 것만으로는 부족합니다. AI가 여러 단계를 기억하면서 작업 방향을 유지하고 실제 결과물까지 완성해야 합니다.

구글이 아르곤을 일반 소비자보다 전문 개발자와 보안 인력에게 먼저 제공하는 것도 이런 성격 때문입니다.

앞으로 확인해야 할 핵심은 100만 토큰이라는 최대치 자체가 아닙니다. 실제 개발·금융·법률 업무에서 얼마나 오랫동안 오류 없이 작업을 유지하는지, 사람의 검토 시간을 얼마나 줄일 수 있는지, 그리고 장시간 에이전트 실행 비용이 어느 수준으로 형성되는지가 제미나이 4 아르곤의 경쟁력을 결정하게 될 가능성이 큽니다.

확인한 자료

구글 공식 발표에서 제미나이 4 아르곤의 100만 출력 토큰 한도, Fairwind Program을 통한 제한적 공개, 구글 내부 활용 사례를 확인했습니다.

DeepSWE v1.1 77.9%, AutomationBench 51.3%, LVBench 91.7% 등 주요 벤치마크 수치를 구글 공식 발표에서 확인했습니다.

도입 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러이며 이후 각각 4달러와 20달러로 인상된다는 내용도 구글 공식 자료에서 확인했습니다.

당신을 위한 3줄 요약

제미나이 4 아르곤의 ‘100만 토큰’은 입력 컨텍스트가 아니라 한 번에 생성할 수 있는 최대 출력 토큰이 6만4천에서 100만으로 늘었다는 의미입니다.
구글은 대규모 코드 마이그레이션·금융·법률·사이버보안 같은 장기 복합 업무를 핵심 용도로 제시했지만 현재는 Fairwind Program 참여 보안 전문가 중심으로 제한 공개 중입니다.
도입 가격은 입력 100만 토큰당 2달러·출력 10달러이며, 도입 기간 이후에는 각각 4달러와 20달러가 적용될 예정입니다.

3 line summary for you

Gemini 4 Argon expands its maximum output limit from 64K to 1 million tokens, rather than simply offering a 1-million-token input context window.
Google is positioning Argon for long-horizon coding, legal, financial and cybersecurity workflows, while access is currently limited to trusted testers.
Introductory API pricing is $2 per million input tokens and $10 per million output tokens, rising later to $4 and $20.

 

 

 

 

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