Gemini 4 Argon nutzen: App, API, OpenRouter und Antigravity

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Gemini 4 Argon ist seit dem 13. Oktober 2026 verfügbar, aber nicht überall auf dieselbe Weise. Google nennt vier Zugangswege: die Gemini-App mit Pro- und Ultra-Abo, die kostenpflichtige Gemini API in AI Studio und Antigravity für Ultra-Abonnenten. Außerdem erschien das Modell direkt bei OpenRouter. Hier finden Sie die Wege Schritt für Schritt und zwei Python-Skripte. Die OpenRouter-Variante habe ich am Abend des 13. Oktober aus Polen gestartet. Die Gemini-API-Variante konnte ich nicht testen; warum, erkläre ich weiter unten. Eine ausführliche Modellbeschreibung finden Sie im Gemini-4-Leitfaden.

Welcher Zugang passt zu Ihnen?

Die in EUR umgerechneten API- und Nutzungspreise sind Schätzwerte, keine lokalen Checkout-Preise. Umrechnung auf Basis des EZB-Referenzkurses vom 16. Oktober 2026: 1 EUR = 1,1253 USD. Quelle: EZB-Referenzkurs.

Weg 1: Gemini-App

Das ist der einfachste Zugang, aber er setzt ein kostenpflichtiges Abo voraus. Im kostenlosen Tarif gibt es nur 3.5 Flash-Lite; Google AI Plus für 4,99 EUR pro Monat führt Argon nicht auf. Sie benötigen Google AI Pro oder Ultra. Die angezeigten deutschen Abo-Preise stammen von der offiziellen Google-AI-Pläne-Seite (beobachtet am 12. Oktober 2026).

1. Rufen Sie gemini.google.com auf oder öffnen Sie die Gemini-App auf dem Smartphone.
2. Wenn Sie noch kein Abo haben, buchen Sie Google AI Pro für 21,99 EUR pro Monat oder Ultra für 99,99 bis 219,99 EUR pro Monat.
3. Klicken Sie auf die Modellauswahl oberhalb des Eingabefelds. Laut Google sind in Pro und Ultra folgende Modelle verfügbar: 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro und 4 Argon.
4. Wählen Sie 4 Argon und schreiben Sie wie gewohnt.

Der tatsächliche Stand wich davon ab: Auf meinem Pro-Konto in Polen war Argon am Abend des 13. Oktober noch nicht zu sehen. In der Modellauswahl standen nur 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash und 3.1 Pro. Google teilte mit, das Modell werde „starting to roll out“, also schrittweise eingeführt. Was Sie prüfen können, bevor Sie bei sich nach einem Fehler suchen, beschreibe ich im Beitrag Gemini 4 Argon fehlt in der App.

Argon soll außerdem im KI-Modus der Google-Suche für Pro- und Ultra-Abonnenten verfügbar werden. Google hat keine Länderliste veröffentlicht.

Weg 2: Gemini API in Google AI Studio

Bei Google heißt das Modell gemini-4-argon. Laut Dokumentation hat es den Status „stabil“. Es funktioniert nur mit der kostenpflichtigen API-Stufe. So gehen Sie vor:

1. Rufen Sie aistudio.google.com auf und melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an. Mehr zum Tool erfahren Sie im Beitrag Google AI Studio.
2. Klicken Sie auf „Get API key“ und erstellen Sie einen Schlüssel in einem neuen oder vorhandenen Google-Cloud-Projekt.
3. Aktivieren Sie die Abrechnung für das Projekt. Ohne diesen Schritt nutzen Sie die kostenlose Stufe, auf der Argon nicht verfügbar ist.
4. Speichern Sie den Schlüssel in der Umgebungsvariable GEMINI_API_KEY.
5. Geben Sie im Code die Modell-ID gemini-4-argon an (siehe Skript weiter unten).

Preise je 1 Million Token: 1,78 EUR für Eingaben und 8,89 EUR für Ausgaben (2 bzw. 10 USD); Eingaben aus dem Cache kosten 0,09 EUR (0,10 USD). Diese Einführungspreise gelten bis zum 30. November 2026. Ab dem 1. Dezember kosten Eingaben 3,55 EUR und Ausgaben 17,77 EUR (4 bzw. 20 USD); Cache-Eingaben kosten dann 0,18 EUR (0,20 USD). Das gemeinsame Kontextfenster umfasst höchstens 1 Million Token für Ein- und Ausgaben zusammen.

Ein möglicher Stolperstein: Laut 9to5Google erfordert das Testen von Argon direkt in der AI-Studio-Oberfläche, also im Chatfenster des Browsers, ein Ultra-Abo. Die kostenpflichtige API funktioniert mit jedem kostenpflichtigen Gemini-API-Konto.

Weg 3: OpenRouter

OpenRouter ist ein Vermittler, über den Sie mit einem Schlüssel auf viele Modelle zugreifen können. Argon erschien dort am 13. Oktober unter der Modell-ID google/gemini-4-argon, zum gleichen Preis wie bei Google: 1,78 / 8,89 EUR je 1 Million Token (2 / 10 USD). Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Token. Über diesen Zugang habe ich alle meine Tests durchgeführt.

1. Erstellen Sie ein Konto auf openrouter.ai.
2. Laden Sie im Bereich „Credits“ Guthaben per Karte auf. Ein paar USD reichen lange: Meine 12 Testanfragen kosteten zusammen 0,12 EUR (0,13 USD).
3. Ohne Programmieren: Öffnen Sie „Chat“, geben Sie in der Modellauswahl „Gemini 4 Argon“ ein und schreiben Sie Ihre Anfrage.
4. Mit Code: Erstellen Sie im Bereich „Keys“ einen Schlüssel und verwenden Sie das Skript weiter unten.

Weg 4: Antigravity

Antigravity ist Googles Programmieragent, erhältlich als Desktop-App und CLI. Argon gibt es dort nur für Abonnenten von Google AI Ultra, ab 99,99 EUR pro Monat. Pro bietet zwar Zugang zu Antigravity, aber mit anderen Modellen. Installation und erste Schritte finden Sie im Beitrag Antigravity: Einstieg und erste Schritte. Forschende können sich für sechs Monate der höchsten Antigravity-Stufe kostenlos bewerben; Google nimmt laufend Anmeldungen entgegen.

Fertiges Skript: Argon über OpenRouter

Beide Skripte herunterladen (ZIP, 2 KB): argon_openrouter.py (am 13. Oktober 2026 getestet) und argon_gemini_api.py (laut Dokumentation erstellt, nicht ausgeführt).

Das Skript sendet eine Frage, lässt Sie die Reasoning-Stufe wählen und gibt Antwort, Tokenzahl, Kosten und Laufzeit aus. Ich habe es am 13. Oktober 2026 unter Windows 11 mit Python 3.13 in einem leeren Ordner getestet, der nur diese Datei enthielt. Der tatsächliche Test lief auf Polnisch; die deutsche Standardfrage im folgenden Code ist eine Übersetzung der getesteten polnischen Frage und wurde nicht erneut getestet.

1. Installieren Sie Python 3.10 oder neuer sowie die Bibliothek: pip install requests.
2. Setzen Sie den Schlüssel. In PowerShell: $env:OPENROUTER_API_KEY="Ihr-Schlüssel".
3. Speichern Sie den Code als argon_openrouter.py.
4. Starten Sie das Skript: python argon_openrouter.py "Ihre Frage" low.

# Gemini 4 Argon über OpenRouter (Test vom 13.10.2026)
# Benötigt: Python 3.10+, pip install requests
# Schlüssel: Umgebungsvariable OPENROUTER_API_KEY
# Verwendung: python argon_openrouter.py "Frage" [low|medium|high]
import os
import sys
import time
import requests

sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")

MODEL = "google/gemini-4-argon"
URL = "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions"

# Übersetzung der getesteten polnischen Originalfrage; nicht erneut getestet.
frage = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
    "Wie viel sind 17 % von 2350? Antworte in einem Satz.")
stufe = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "low"

schluessel = os.environ.get("OPENROUTER_API_KEY")
if not schluessel:
    sys.exit("Die Umgebungsvariable OPENROUTER_API_KEY fehlt.")

start = time.time()
r = requests.post(
    URL,
    headers={"Authorization": "Bearer " + schluessel},
    json={
        "model": MODEL,
        "reasoning": {"effort": stufe},
        "usage": {"include": True},
        "messages": [
            {"role": "user", "content": frage},
        ],
    },
    timeout=300,
)
r.raise_for_status()
d = r.json()
dauer = time.time() - start

print(d["choices"][0]["message"]["content"])

u = d.get("usage", {})
details = u.get("completion_tokens_details") or {}
print()
print("Modell:", d.get("model"))
print("Reasoning-Stufe:", stufe)
print("Eingabe-Token:", u.get("prompt_tokens"))
print("Ausgabe-Token:", u.get("completion_tokens"))
print("Davon Reasoning-Token:", details.get("reasoning_tokens"))
print("Kosten in USD:", u.get("cost"))
print(f"Laufzeit: {dauer:.1f} s")

Das ergab mein Test:

• Ohne Argumente (Stufe low): Die Antwort lautete auf Deutsch: „17 % von 2350 sind genau 399,50.“ Das ist eine Übersetzung der polnischen Originalantwort, keine neue Messung. Gemessen wurden 51 Eingabe-Token, 25 Ausgabe-Token, 0,000313 EUR (0,000352 USD) und 2,2 Sekunden.
• Frage nach dem Unterschied zwischen zwei polnischen Vertragsarten (Stufe medium): Die Antwort bestand aus drei sachlichen Sätzen. Gemessen wurden 154 Ausgabe-Token, 0,001464 EUR (0,001648 USD) und 3,0 Sekunden. Der Test erfolgte auf Polnisch; die Beschreibung hier ist übersetzt.

In beiden Fällen zeigte OpenRouter 0 Reasoning-Token an, auch bei medium. Das galt für alle meine Tests mit low. Deshalb waren die Antworten kurz und günstig. Die Zeile mit sys.stdout.reconfigure soll verhindern, dass die Windows-Konsole bei Umlauten und anderen Sonderzeichen abstürzt.

Variante mit der offiziellen Gemini API

Dieses Skript erledigt dasselbe mit Googles SDK google-genai. Der Transparenz halber: Ich habe es nicht ausgeführt, weil mir ein Gemini-API-Schlüssel für die kostenpflichtige Stufe fehlt. Ich habe es anhand der SDK-Dokumentation erstellt. Die Kosten berechnet das Skript anhand der Google-Preisliste, weil das SDK nur Tokenzahlen und keinen Betrag zurückgibt. Falls etwas nicht funktioniert, prüfen Sie zuerst, ob für das Projekt die Abrechnung aktiviert ist. Auch die deutsche Standardfrage im Code ist eine Übersetzung der getesteten polnischen Originalfrage und wurde nicht erneut getestet.

# Gemini 4 Argon über die offizielle Gemini API
# (SDK google-genai). Nicht ausgeführt: kein Schlüssel
# für die kostenpflichtige Stufe. Nach der SDK-Dokumentation erstellt.
# Benötigt: Python 3.10+, pip install google-genai
# Schlüssel: Umgebungsvariable GEMINI_API_KEY (aus AI Studio)
# Verwendung: python argon_gemini_api.py "Frage" [low|high]
import sys
from google import genai
from google.genai import types

sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")

MODEL = "gemini-4-argon"
# Einführungspreise bis 30.11.2026, USD je 1 Million Token
PREIS_EINGABE, PREIS_AUSGABE = 2.0, 10.0

# Übersetzung der getesteten polnischen Originalfrage; nicht erneut getestet.
frage = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else (
    "Wie viel sind 17 % von 2350? Antworte in einem Satz.")
stufe = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "low"

# Client() liest GEMINI_API_KEY automatisch aus der Umgebung.
client = genai.Client()
antwort = client.models.generate_content(
    model=MODEL,
    contents=frage,
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level=stufe,
        ),
    ),
)

print(antwort.text)

metadaten = antwort.usage_metadata
eingabe = metadaten.prompt_token_count or 0
ausgabe = metadaten.candidates_token_count or 0
denken = metadaten.thoughts_token_count or 0
# Reasoning-Token werden wie Ausgabe-Token berechnet.
kosten = (eingabe * PREIS_EINGABE + (ausgabe + denken) * PREIS_AUSGABE) / 1e6
print()
print("Eingabe-Token:", eingabe)
print("Ausgabe-Token:", ausgabe, "| Reasoning:", denken)
print(f"Geschätzte Kosten: {kosten:.6f} USD")

Ändern Sie die Preise im Skript ab dem 1. Dezember 2026 auf 4.0, 20.0.

Häufige Fragen

Ist Gemini 4 Argon kostenlos?

Nein. Im kostenlosen Tarif ist 3.5 Flash-Lite verfügbar. Für Argon benötigen Sie Google AI Pro oder Ultra oder eine kostenpflichtige API-Stufe.

Benötige ich ein VPN?

Für OpenRouter nicht: Der Zugang funktionierte mit meinem polnischen Konto. Google schließt Polen weder bei der App noch bei der API aus. Dass Argon auf meinem Konto fehlte, deutet auf eine schrittweise Einführung hin, nicht auf eine regionale Sperre.

Welche Reasoning-Stufe sollte ich wählen?

Beginnen Sie mit low. Mit dieser Stufe habe ich einen Vergleich mit 23 Aufgaben durchgeführt. Argon erreichte 99,5 Prozent bei Kosten von 0,20 EUR (0,22 USD).

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