Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5: Vergleich

Aktualisierung (9. November 2026): Claude Fable 5.2 und Mythos 5.2 sind erschienen - Preise, Zugang und Benchmarks im Überblick zu Claude Fable 5.2.

👁 117 Aufrufe

Gemini 4 Argon gewinnt gegen GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 in 13 von 19 durch Google veröffentlichten Tests und kostet zum Einführungspreis nur ein Fünftel der Tarife von Astra. Dafür verliert das Modell in zwei von vier Programmiertests und ist als einziges des Trios derzeit noch nicht allgemein verfügbar. Wir haben ausschließlich die offiziellen Herstellerangaben zusammengetragen und die Kosten für drei typische Aufgaben durchgerechnet.

Drei Spitzenmodelle im direkten Vergleich

Hinweis zu den Währungsumrechnungen: USD-Preise wurden zum EZB-Referenzkurs vom 12.10.2026 (1 EUR = 1,1181 USD, Quelle: EZB) näherungsweise umgerechnet. Es handelt sich um Schätzwerte exklusive Mehrwertsteuer, keine finalen Kassenpreise. Die Preise für Astra und Opus sind Standardtarife aus den Preislisten der Hersteller ohne Steuern. Die Tarife für Argon stammen aus Googles Ankündigung; in der offiziellen Preisliste der Gemini API ist das Modell noch nicht gelistet. Details zu den einzelnen Systemen finden Sie in separaten Artikeln: Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5.

Benchmarks: Wer gewinnt in welcher Disziplin?

Nachfolgend finden Sie die vollständige Tabelle aus dem Methodikdokument von Google DeepMind. Die Ergebnisse für Argon hat Google selbst auf der höchsten Denkstufe ermittelt; die Werte für Astra und Opus stammen aus öffentlichen Rankings oder Modellkarten der Hersteller. Das jeweils beste Ergebnis ist hervorgehoben.

Büroarbeit und Agenten

Hier zeigt Argon den deutlichsten Vorsprung. Im juristischen Harvey-Test erzielt das Modell einen fünfmal höheren Wert als Opus 5.5, wenngleich alle drei Modelle noch weit von der Hälfte der Skala entfernt bleiben.

Programmierung und ML-Engineering

In der Praxis ein Unentschieden: Argon führt in DeepSWE und Vibe Code Bench, verliert jedoch in FrontierSWE v2 um 10,5 Punkte gegen Astra und in Terminal-Bench 4.0 um 9 Punkte gegen Opus. Laut einem Bloomberg-Bericht (zitiert via Techmeme) soll das Modell nach Einschätzung einzelner Google-Mitarbeiter in realen Coding-Aufgaben schlechter abschneiden als in Benchmarks; Google widerspricht dem. Für die Terminal-Arbeit und Coding-Agenten weist Opus 5.5 derzeit die stärksten Werte auf.

Wissenschaft und Mathematik

Langer Kontext, Computerbedienung und Multimodalität

Bei OSWorld-2.0 verweist Google darauf, dass Anthropic lediglich einen Gesamtwert für beide Testteile angibt, weshalb Opus hier fehlt. Die GraphWalks-Werte hat Google für alle Modelle selbst ermittelt.

Cybersicherheit

Das Ergebnis von Gray Swan (Resistenz gegen versteckte Befehle in gelesenen Inhalten) basiert auf Angaben von VentureBeat aus Google-Materialien. In CWE-bench meldet Google ein Unentschieden mit Astra auf Rang eins.

Gesamtbilanz

Von 19 Tabellenzeilen führt Argon in 13, teilt sich einen Spitzenplatz, während Astra 3 und Opus 5.5 2 Vergleiche für sich entscheiden. Zu beachten: Die Auswahl traf Google; etablierte Tests wie SWE-bench, GPQA, Humanity’s Last Exam oder ARC-AGI fehlen. Zudem sind Argons Werte mangels öffentlicher Verfügbarkeit noch nicht unabhängig geprüft.

Was kosten typische Aufgaben?

Nachfolgend sind reine Token-Tarife ohne Steuern, Caching-Schreibgebühren oder Batch-Rabatte aufgeführt. Dies ist eine rein rechnerische Modellierung. Die tatsächlichen Kosten hängen davon ab, wie viele Reasoning-Token ein Modell benötigt - ein für Argon noch ungemessener Faktor.

Szenario 1: Analyse eines langen Dokuments

100k Input-Token (Vertrag oder Bericht), 5k Output-Token.

Szenario 2: Sitzung eines Coding-Agenten

Insgesamt 2 Mio. Input-Token (davon 1,6 Mio. aus dem Cache, 0,4 Mio. ungecached) und 100k Output-Token. Annahme: Kein Einzelaufruf übersteigt 272k Token.

Szenario 3: Sehr lange Antwortausgabe

50k Input-Token und 400k Output-Token, etwa bei einer umfangreichen Code-Migration. Hier ist das Ausgabelimit entscheidend: Nur Argon kann dies in einem Durchlauf liefern. Astra und Opus 5.5 sind auf 128k Output-Token begrenzt und benötigen daher mindestens vier Aufrufe, bei denen jeweils erneut Kontext übertragen werden muss.

Fazit der Zahlen: Zum Einführungspreis ist Argon das günstigste der drei Flaggschiffe bei jeder Aufgabe. Nach der Aktion liegt es auf Augenhöhe mit Opus 5.5, während Astra rund 2,5-mal teurer bleibt. Google hat nicht bekanntgegeben, wie lange der Einführungspreis gelten soll.

Welches Modell eignet sich für wen?

• Office, Finanzen, Recht und lange Dokumente: Nach den Google-Zahlen liegt Argon vorne, ist aber derzeit nicht frei verfügbar. Unter den nutzbaren Modellen übertrifft Opus 5.5 GPT-6 Astra im Vals Index und beim Finance Agent bei deutlich geringeren Kosten.
• Terminal-Agenten und Entwicklung: Opus 5.5 führt in Terminal-Bench 4.0 und PostTrainBench; bei anspruchsvollen Aufgaben im FrontierSWE schneidet Astra am besten ab.
• Wissenschaftliche Terminal-Nutzung und OS-Steuerung: Astra überzeugt in Terminal-Bench Science und OSWorld-2.0.
• Sehr lange zusammenhängende Ausgaben: Nur Argon unterstützt mehr als 128k Token pro Antwort.

Dies sind Auswertungen der Herstellerdaten. Eigene Prüfungen führen wir fortlaufend durch; Astra und Opus 5.5 wurden bereits analysiert, Argon folgt mit Erscheinen in der API. Eine Gesamtübersicht finden Sie unter KI-Modelle sowie im Überblick Gemini-Leitfaden.

Häufige Fragen (FAQ)

Ist Gemini 4 Argon besser als GPT-6 Astra?

In den Benchmarks von Google ja - in 13 von 19 Tests. Astra behält jedoch in FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science und OSWorld-2.0 die Führung. Unabhängige Messungen stehen noch aus.

Ist Gemini 4 Argon besser als Claude Opus 5.5?

Bei Büroaufgaben, extrem langem Kontext und Videoanalysen liegt Argon vorne. In Terminal-Bench 4.0 und PostTrainBench erzielt Opus 5.5 höhere Werte.

Welches der drei Modelle ist am günstigsten?

Während der Startphase Argon mit ca. 1,79 € / 8,94 € (2 / 10 USD) pro Million Token. Regulär kosten Argon und Opus 5.5 jeweils ca. 3,58 € / 17,89 € (4 / 20 USD). Astra ist mit ca. 8,94 € / 44,72 € (10 / 50 USD) deutlich kostspieliger.

Warum fehlt GPT-6.1 Sol im Leistungsvergleich?

Google hat Argon in der eigenen Vergleichstabelle nicht gegen Sol antreten lassen. Sol taucht lediglich im Preisvergleich auf, da es denselben Tarif wie der Startpreis von Argon aufweist.

Unabhängiges Ranking von Artificial Analysis (Stand: 01.10.2026)

Herstellerangaben konzentrieren sich meist auf ausgewählte Stärken. Artificial Analysis führt standardisierte Gesamttests durch und weist die Gesamtkosten für den Prüfparcours aus.

Die Halluzinationsrate ist nur dort aufgeführt, wo Artificial Analysis Werte veröffentlicht hat. Eine vollständige Übersicht bietet das KI-Modelle-Ranking; vertiefende Hintergründe zum Antwortverhalten finden Sie im Artikel Halluzinationen bei Opus 5.5. Quellen: Vergleich Argon und Sol bei Artificial Analysis sowie Beitrag von Artificial Analysis auf X vom 01.10.2026.

Leserfragen

Wann erscheint Gemini 4?

Google hat Gemini 4 Argon am 30. September 2026 vorgestellt. Vorerst läuft der Zugriff ausschließlich über das geschlossene Fairwind-Programm und GoogleAPI - regulär in der Gemini API ist das Modell noch nicht buchbar. Ein Termin für den breiten Start wurde nicht genannt.

Was kostet Gemini 4?

Zur Einführung verlangt Google ca. 1,79 € (2 USD) pro Million Input-Token und ca. 8,94 € (10 USD) für den Output. Danach verdoppeln sich die Preise auf ca. 3,58 € und 17,89 € (4 / 20 USD), womit das Niveau von Claude Opus 5.5 erreicht wird. GPT-6 Astra liegt rund 2,5-mal höher. Die Dauer des Aktionszeitraums ist offen.

// weiterlesenGemini 4 Argon im Test: 23 Aufgaben gegen Opus 5.5 und GPT-6 AstraBenchmarksGemini Omni 1.2 vs 1.1: Gleiche Prompts im VergleichBenchmarksGemini Omni 1.2 im Test: Vergleich mit Seedance, Kling, Veo und WanBenchmarks

Kinetyra