Gemini 4 Argon vs GPT 6 Astra: Google planta cara a OpenAI

Google presentó Gemini 4 Argon el 30 de septiembre y lo puso enseguida frente a GPT 6 Astra, el modelo insignia de OpenAI desde el 3 de septiembre. Durante dos semanas el duelo tuvo una asimetría que pesaba más que cualquier gráfica: Astra se podía contratar y Argon no. Desde el 13 de octubre los dos están a la venta, así que ya se pueden comparar en serio.

Dirijo Aivy, una agencia de automatización que nació en Melbourne y hoy trabaja con pymes españolas. Cuando sale un modelo así, la pregunta de los clientes no es quién gana, sino si les compensa esperar. Así que esta guía separa lo que ya se puede medir de Argon, que es bastante, de lo que todavía es promesa del fabricante.

Comparo al mismo esfuerzo, alto contra alto, porque Artificial Analysis solo ha medido Argon a ese nivel. Todas sus cifras son de una sola lectura, la del 1 de octubre, y los dólares van a euros al tipo del BCE del 22 de septiembre. Si vienes de la comparativa de Astra con Sol y Luna, aquí cambia el rival y cambia la casa.

Gemini 4 Argon vs GPT 6 Astra de un vistazo

A esfuerzo alto, Argon saca 52,6 puntos en el índice de inteligencia de Artificial Analysis y Astra, 50,9. Es una ventaja clara, aunque no aplastante. En coste por tarea manda Astra: cada tarea del índice le sale de media por 1,51 €, frente a 1,74 €. Y en precio por token no hay color: con su tarifa de lanzamiento, Argon cobra la quinta parte.

La ficha enseña otra diferencia: de Astra sabemos casi todo y de Argon, poco. OpenAI publica contexto, salida máxima, fecha de corte y cada tarifa. Google ha contado el precio de lanzamiento y una salida máxima de un millón de tokens, pero no la ventana de contexto ni la fecha de corte. Cómo queda Astra frente a Claude lo cuento en GPT 6 Astra frente a Opus 5.5.

Cómo abrió Google Argon el 13 de octubre

Google empezó desplegando Argon entre un grupo de ciberdefensores de confianza, a través de su programa Fairwind, y el 13 de octubre lo abrió: en el nivel de pago de la API de Gemini, en Google AI Studio y Android Studio, y en la app de Gemini para Google AI Pro y Ultra; con Ultra, también en Antigravity. En la API no tiene nivel gratuito.

El motivo es la ciberseguridad. Según Google, Argon encuentra, valida y parchea por su cuenta vulnerabilidades graves de software, y a esos defensores se lo entrega sin las salvaguardas de ciberseguridad. Para el resto, antes de abrirlo, está reforzando el rechazo de peticiones dañinas, la defensa frente a la inyección de instrucciones y la vigilancia de su razonamiento.

OpenAI pasó por algo parecido con Astra y lo resolvió de otra forma. Según su anuncio, Astra alcanza el nivel crítico de ciberseguridad de su marco de preparación, y salió con frenos: rechaza tareas avanzadas, como crear pruebas de concepto de exploits, y el acceso más abierto va por su programa Daybreak. El 3 de septiembre llegó a unas pocas organizaciones y en días, a los planes de pago.

Mientras tanto, lo que Google vende hoy como modelo más capaz en ese índice es Gemini 3.8 Flash, que a esfuerzo alto saca 40,9. Qué Gemini conviene ahora mismo frente a ChatGPT lo explico en la comparativa de ChatGPT y Gemini.

Alto contra alto en el índice de Artificial Analysis

Artificial Analysis pasa a todos los modelos por la misma batería de pruebas y publica un índice compuesto, la versión 4.3. A Argon solo lo ha medido a esfuerzo alto, que en su tablero aparece como High. A ese nivel saca 52,6, y Astra a alto, 50,9. Son 1,7 puntos para Google en una escala donde el primero del tablero, Claude Opus 5.5 a máximo, llega a 57,6.

Astra tiene dos escalones más por encima, muy alto (xhigh) y máximo (max), y subiendo llega a 52,4 y 52,7. A máximo, por tanto, empata con Argon a alto. Y es un empate razonable: en la API de Gemini, el nivel de razonamiento más alto que admiten hoy los modelos de Google es high. De Argon, Google aún no ha publicado sus niveles.

Y para tener a los tres en la misma vara: Claude Opus 5.5, también a esfuerzo alto, saca 53,6 en este índice, un punto más que Argon, y cada tarea le cuesta de media 1,59 €. Queda por encima de los dos en nota y, en coste por tarea, entre Astra y Argon.

Lo que no puedo darte es una nota de programación. El índice de programación de Artificial Analysis no tiene dato de Argon, y sin dato no hay comparación. Sí hay cuatro pruebas sueltas que veremos más abajo y la tabla del propio Google, que trae varias de código y de agentes. Si estás montando agentes de IA en tu empresa, son las que más te interesan.

Coste por tarea: aquí Astra va por delante

La tarifa por token no es la factura. Una tarea cuesta lo que cobra el modelo por token multiplicado por los tokens que gasta hasta terminarla, y Artificial Analysis mide esa factura en cada tarea de su batería. A esfuerzo alto, la tarea media le cuesta a Astra 1,51 € y a Argon 1,74 €: un 15% más, pese a cobrar, de lanzamiento, la quinta parte por token.

La única forma de que eso cuadre es que Argon gaste bastantes más tokens para llegar al mismo sitio. Por eso conviene mirar siempre el coste por tarea antes que la tarifa, y medirlo con tus propios casos, porque cada flujo gasta distinto. Para echar la cuenta con tus volúmenes tienes la calculadora de ROI.

A máximo, el orden se invierte. Astra cuesta 2,84 € por tarea para sacar 52,7: 1,11 € más que Argon a alto por prácticamente la misma nota. Pero queda una incógnita. Si Argon gastara los mismos tokens cuando termine su precio de lanzamiento, su tarea costaría el doble, unos 3,47 €, más que Astra a máximo. Es una cuenta mía, no una medición.

Precio de Gemini 4 Argon: de lanzamiento, y luego el doble

Google anuncia Argon con un precio de lanzamiento de 1,74 € por millón de tokens de entrada y 8,72 € por millón de salida, convertidos de su tarifa en dólares, con la entrada en caché un 95% más barata. Astra cuesta 8,72 € de entrada y 43,62 € de salida. Mientras dure ese precio, Argon cobra la quinta parte en las dos líneas.

La fecha ya está en la página de precios de la API de Gemini: desde el 1 de diciembre, Argon pasará a 3,49 € de entrada y 17,45 € de salida, el doble. Aun así seguiría costando 2,5 veces menos que Astra por token. Pero precio de lanzamiento significa lo que dice: dura hasta el 30 de noviembre.

La caché es donde más se nota en un agente, porque relee su contexto en cada paso. Argon, de lanzamiento, la cobra a 0,09 € el millón y Astra, a 0,87 €. Astra cobra además toda la petición al doble en entrada y caché, y a 1,5 veces en salida, si pasa de 272.000 tokens de entrada. Si vas a mover expedientes enteros, como en la automatización documental, mira esa fila.

De Argon, Google no ha publicado tramos por tamaño de petición, lotes ni modos rápidos. Astra cobra la mitad por lotes, el doble en modo Fast y seis veces la tarifa en Ultrafast, su modo más rápido en la API: 52,34 € de entrada y 261,71 € de salida por millón.

Las cuatro pruebas que Artificial Analysis publica por separado

Además del índice, Artificial Analysis publica cuatro pruebas con nota propia, ejecutadas por ellos con las mismas reglas para los dos. A esfuerzo alto, Argon gana tres: Humanity’s Last Exam, preguntas difíciles de muchas materias; SciCode, programación científica; y Terminal Bench 4.0, tareas de terminal con agentes. Astra se lleva la de contexto largo por tres décimas.

La de contexto largo, LCR, mide si el modelo razona bien con documentos enormes, y ahí empatan en la práctica: 80,0% Astra y 79,7% Argon. La mayor distancia está en SciCode, más de seis puntos. Son pruebas generales, no tu caso: una asesoría o gestoría que revisa expedientes debería probar los dos con sus expedientes.

Lo que dice Google en su tabla y lo que dice OpenAI

Google acompaña a Argon de una tabla de 19 filas donde lo enfrenta a GPT 6 Astra, Claude Fable 5.1 y Claude Opus 5.5. Frente a Astra, Argon gana 14, Astra 4 y una queda empatada. Pero es la tabla del fabricante: a Argon lo mide Google con su ajuste de razonamiento más alto, y las cifras de Astra salen de lo que publica OpenAI o de los rankings de cada prueba.

Astra gana en FrontierSWE v2, tareas larguísimas de ingeniería de software, con 65,5% frente a 55,0%; en Terminal Bench Science; en OSWorld 2.0, uso del ordenador; y en Terminal Bench 4.0, por ocho décimas. Las tres últimas ya las destacaba OpenAI. Argon brilla en trabajo de despacho: el Vals Index, el agente de finanzas de Vals y la prueba legal de Harvey, con 19,6% frente a 5,4%. Si trabajas en derecho, mira las herramientas de IA para abogados.

Al cruzar la tabla con el anuncio de Astra salen tres cifras que no casan. En Terminal Bench 4.0, Google da a Astra un 58,2% y OpenAI publicó un 57,9%; en Terminal Bench Science, 68,1% frente a 64,6%. En Agents’ Last Exam, Google le pone un 34,2% de aprobados y OpenAI anunció un 59,3%: con esa cifra, Astra ganaría la fila, aunque OpenAI no aclara qué métrica usa.

Cuánto cuestan en España: planes y suscripciones

Astra ya está en ChatGPT. Según la ayuda de OpenAI, Plus lo incluye en Work y en Codex con un uso limitado, y Pro 100, Pro 200, Business y Enterprise traen además GPT 6 Pro, que funciona con Astra. Pro 500 añade el modo Ultrafast. Para programar con él desde ChatGPT, te cuento qué es Codex y qué incluye cada plan.

Argon llegará primero a Google AI Ultra, que en España cuesta desde 99,99 € al mes según la página de planes de Google, y 219,99 € con veinte veces el uso de AI Pro. Ojo: pagar Ultra hoy no da acceso a Argon, y Google no ha dicho cuándo lo tendrá. Por API, la otra puerta de entrada, tampoco hay fecha.

Datos en Europa y RGPD: lo que hay escrito

Ningún benchmark responde a la pregunta que más pesa en una empresa española: dónde se procesan los datos. Con Astra hay respuesta. OpenAI tiene una región Europa, que cubre el Espacio Económico Europeo y Suiza, con almacenamiento y procesamiento en eu.api.openai.com, y Astra figura entre los modelos que admite para respuestas, chat y lotes, según su guía de datos.

Tiene condiciones. Hay que pasar por su equipo comercial para ver si eres elegible, estar aprobado en sus controles de vigilancia de abusos y firmar una adenda de retención modificada. Los modelos publicados desde el 5 de marzo de 2026, Astra incluido, llevan un recargo del 10% en esos puntos de acceso. Y ni el modo Fast ni el Ultrafast funcionan con residencia europea.

Con Argon no hay nada que revisar todavía: Google no ha publicado ni ficha técnica, ni regiones, ni condiciones de retención. Cuando lo abra, es lo primero que yo miraría, antes que cualquier benchmark. Y residencia no es cumplimiento: dónde se procesa un dato es solo una pieza del marco que explico en la guía de RGPD y AI Act.

Qué usaría hoy en un proyecto de cliente

En un proyecto real, el modelo más potente que puedo poner hoy en producción es Astra, no Argon. A esfuerzo alto si hay una persona esperando, porque el 1 de octubre tardaba de mediana unos 30 segundos en empezar a responder. A medio si la espera pesa más que la nota: unos 4 segundos. Y a máximo, lo que corre de noche y donde equivocarse sale caro.

No siempre hace falta el modelo más potente. En la misma casa, GPT 6.1 Sol a alto saca 50,2, casi lo mismo que Astra a alto, por 0,28 € la tarea. Si prefieres quedarte en Google, lo que vende hoy es Gemini 3.8 Flash: 40,9 puntos por 1,08 € la tarea, con una tarifa de 0,65 € y 3,27 € por millón hasta el 31 de diciembre. Para un chatbot de atención al cliente, eso cambia mucho la cuenta.

Argon entra en la lista de pruebas, no en la de compras. Si quieres la nota de Astra a máximo por menos dinero y puedes esperar, apúntalo para medirlo con tus prompts el día que Google lo abra, y mira entonces cuánto dura su precio de lanzamiento. Antes de cambiar de proveedor por una tabla, una consultoría de IA con tu carga real te dirá más que cualquier índice.

Astra para trabajar hoy, Argon para probar ya

Con lo medido el 1 de octubre, Argon saca más nota que Astra al mismo esfuerzo y, de lanzamiento, cobra mucho menos por token, aunque cada tarea le sale algo más cara. Ahora que Google lo ha abierto, es un rival serio, al menos hasta el 30 de noviembre, cuando se acaba su precio de lanzamiento. Merece una prueba con tus propias tareas antes de esa fecha.

Si estás decidiendo ahora qué modelo meter en un flujo de tu empresa, empieza por lo que puedes medir: Astra o GPT 6.1 Sol con tus datos, y deja a Argon un hueco en el calendario para cuando Google lo abra. Si quieres que lo miremos juntos con tus prompts reales, reserva una llamada.

Preguntas frecuentes sobre Gemini 4 Argon vs GPT 6 Astra

¿Cuál es mejor, Gemini 4 Argon o GPT 6 Astra?

A esfuerzo alto, Gemini 4 Argon: en el índice de Artificial Analysis del 1 de octubre de 2026 saca 52,6 frente a 50,9. A máximo, Astra llega a 52,7 y lo iguala. En la tabla de Google, Argon gana 14 de 19 filas, pero es la tabla del fabricante. Y hay algo que pesa más: Astra se puede contratar hoy y Argon no.

¿Se puede usar ya Gemini 4 Argon en España?

Sí, desde el 13 de octubre de 2026. Google lo abrió en el nivel de pago de la API de Gemini, en Google AI Studio y Android Studio, y en la app de Gemini para los suscriptores de Google AI Pro y Ultra; con Ultra, también en Antigravity. En la API no tiene nivel gratuito.

¿Cuánto cuesta Gemini 4 Argon?

Su precio de lanzamiento es de 1,74 € por millón de tokens de entrada y 8,72 € de salida, al tipo del BCE del 22 de septiembre, con la caché un 95% más barata. Cuando acabe ese periodo, que Google no fecha, pasará a 3,49 € y 17,45 €. GPT 6 Astra cuesta 8,72 € y 43,62 €: cinco veces más mientras dure el precio de lanzamiento.

¿Cuál sale más barato por tarea?

GPT 6 Astra, por poco. A esfuerzo alto, Artificial Analysis mide 1,51 € por tarea para Astra y 1,74 € para Argon, aunque Argon cobre, de lanzamiento, la quinta parte por token: gasta más tokens para acabar. A máximo, Astra sube a 2,84 €. Si buscas coste por tarea dentro de OpenAI, GPT 6.1 Sol a alto la termina por 0,28 €.

¿Qué plan necesito para usar GPT 6 Astra en ChatGPT?

Según la ayuda de OpenAI, ChatGPT Plus, que cuesta 22,99 € al mes en la App Store de España, lo incluye en Work y Codex con uso limitado. Pro 100 y Pro 200, a 102,99 € y 229 €, traen además GPT 6 Pro, que funciona con Astra, igual que Business y Enterprise. Pro 500, a 509,99 €, suma el modo Ultrafast.

¿Cuál responde más rápido?

Todavía no se puede saber: Artificial Analysis seguía sin medir a 18 de octubre la velocidad y la latencia de Argon. De Astra sí: el 1 de octubre, a esfuerzo alto, escribía unos 49 tokens por segundo y tardaba unos 30 segundos en empezar a responder; a esfuerzo medio, unos 4. Son cifras que cambian de un día a otro.

¿Puedo procesar los datos en Europa con alguno de los dos?

Con GPT 6 Astra, sí: OpenAI lo procesa en su región Europa si pasas su revisión de elegibilidad, te aprueban los controles de vigilancia de abusos y firmas una adenda de retención, con un recargo del 10%. De Argon, Google no ha publicado regiones ni condiciones. Y procesar en Europa no basta por sí solo para cumplir el RGPD.

¿Programa mejor Gemini 4 Argon que GPT 6 Astra?

Depende de la prueba. Artificial Analysis no tiene índice de programación de Argon. En Terminal Bench 4.0, medido por ellos a esfuerzo alto, Argon saca 57,1% y Astra 54,0%, aunque Astra a máximo llega a 59,1%. En la tabla de Google, Argon gana DeepSWE v1.1 con 77,9% frente a 74,1%, y Astra gana FrontierSWE v2 con 65,5% frente a 55,0%. Lo sensato es probarlos con tu repositorio.

Última actualización: 20 de octubre de 2026