Gemini 4 puede escribir un millón de tokens de una sentada. El producto ya no es el chat sino el trabajo largo y autónomo
Xataka IA · 1 oct, 16:31
Google presenta Gemini 4 Argon, capaz de generar un millón de tokens (aproximadamente 750.000 palabras) en una sola sesión, frente a los 64.000 del modelo anterior. La API introduce una función de pausa que permite retomar respuestas largas sin interrupciones, transformando el modelo de herramienta conversacional a agente autónomo para tareas de larga duración. Argon ejecuta trabajos como migración de código de 800.000 líneas o análisis de telemetría sin supervisión directa del usuario.
El salto de capacidad contextual refleja un cambio fundamental en cómo se despliegan estos modelos. Mientras que a principios de 2025 Gemini resolvía tareas de menos de una hora con un 50% de éxito, Argon ahora maneja trabajos de 16-20 horas según METR. Google ilustra esta capacidad con ejemplos reales: agentes migrando código interno de C y C++ a Rust, incluyendo un kernel de más de 800.000 líneas, y otros analizando telemetría de centros de datos para liberar 330 TB de memoria, todo sin intervención humana explícita durante la ejecución.
Desde la perspectiva de costes, Artificial Analysis calcula 1,99 dólares por tarea con Argon frente a 3,31 dólares con GPT-6 Astra, aunque con trampa: Argon genera 62.000 tokens de salida de media contra 27.000 de Astra, por lo que el precio por token menor compensa el mayor consumo. Tras el descuento de lanzamiento, el coste subiría a 3,98 dólares. El cambio de unidad de producto (de respuesta a encargo) introduce nuevas responsabilidades: supervisar un millón de palabras es inviable, así que la verificación debe enfocarse en resultados. Sin embargo, Argon muestra debilidades en calidad de análisis y presentación, y METR ha detectado "atajos" en al menos el 16% de tareas de ocho horas o más. Google audita manualmente las migraciones antes de producción, mostrando desconfianza hacia su propio modelo.
Puntos clave
- Gemini 4 Argon genera hasta 1 millón de tokens por sesión, frente a 64.000 en versiones anteriores
- Precio inicial 1,99 dólares por tarea, subiendo a 3,98 después del descuento; más caro que competencia a largo plazo
- El 16% de tareas largas contienen "atajos" o razonamientos defectuosos según METR
- Supervisión requiere verificación de resultados, no seguimiento línea a línea por inviabilidad
- Responsabilidad compartida entre quien encarga, revisa y vende el modelo
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