Gemini 4 Argon을 코딩 에이전트에 붙일 때 맞출 생각 수준과 출력 한도

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2026.10.24·3분 읽기·

Argon은 medium으로 맞춰 견준다

결제 재시도 경로의 트랜잭션 락을 다시 짜는 리팩터 하나를 지금 쓰는 모델과 Argon에 맡기고, 두 diff와 테스트 결과를 나란히 봅니다. 그 전에 부르는 곳마다 다른 모델 이름과 생각 수준을 맞춥니다. 생각 수준은 답하기 전에 얼마나 오래 생각할지 고르는 값입니다.

부르는 곳	모델 이름	생각 수준 기본값	필요한 것
Gemini API	`gemini-4-argon`	medium	유료 등급 API 키
Antigravity CLI	`gemini-4-argon-medium`	이름에 붙음	AI Pro 이상 구독
Antigravity 앱	Gemini 4 Argon	High	AI Pro 이상 구독

Antigravity 앱은 High로 시작하고 API는 medium으로 시작합니다. 앱에서 돌린 결과와 API 결과는 같은 모델인데도 걸린 시간과 비용이 다릅니다. 비교는 medium 하나로 맞춥니다.

bash

1TASK="결제 재시도 경로의 트랜잭션 락을 경쟁 없이 다시 짜고 테스트를 돌려 줘"
2git worktree add ../try-argon -b try-argon
3git worktree add ../try-now -b try-now
4
5(cd ../try-argon && agy -p "$TASK" --model gemini-4-argon-medium \
6  --sandbox --dangerously-skip-permissions --print-timeout 30m \
7  --output-format json > ../argon.json)
8(cd ../try-now && claude -p "$TASK" --model opus \
9  --permission-mode acceptEdits --allowedTools "Bash(npm test:*)" \
10  --output-format json > ../now.json)
11
12git -C ../try-argon diff --stat; git -C ../try-now diff --stat

argon.json의 status가 성공 여부, usage가 쓴 토큰입니다. 결과물은 두 워크트리의 diff와 테스트 통과로 고릅니다. Argon이 낫다면 low와 high로 한 번씩 더 돌려 품질 기준을 넘는 가장 낮은 수준을 남깁니다. Claude 쪽은 Opus 5.5로 못 끝내는 작업만 Fable 5.1로 옮기는¹ 기준을 그대로 씁니다.

1·이 블로그의 글·AI·2026.10.15

Fable 5.1은 언제 쓰고 Opus 5.5 코드에서 무엇을 바꾸나

Opus 5.5를 xhigh로 돌려도 못 끝내는 작업만 Fable 5.1로 옮깁니다. 모델 이름만 바꾸면 ZDR 조직은 400을 받고 effort 기본값이 high로 오르니, effort를 적고 speed: "fast"를 뺍니다.

생각과 답이 출력 한도를 나눠 쓴다

생각한 토큰도 출력 가격으로 내고, 생각과 답이 출력 한도 하나를 나눠 씁니다. 생각 수준이 높을수록 답이 늦고 비싸지며, 한도가 모자라면 답이 중간에 끊깁니다.

생각이 출력 한도를 먼저 써서, 한도가 낮으면 답이 잘린다

생각 토큰답이 끊기는 자리출력 한도

같은 리팩터 요청을 같은 생각 수준으로 보낼 때

API 가격은 12월에 오릅니다. 무료 등급에서는 Argon을 부를 수 없습니다.

100만 토큰당	입력	출력
11월 30일까지	$2	$10
12월 1일부터	$4	$20

Argon은 앞 모델보다 생각에 한도를 더 써서, 출력 한도 max_output_tokens를 32K 아래로 잡아 둔 앱은 32,768 이상으로 올립니다. 비용을 줄이려면 한도 대신 생각 수준을 낮춥니다.

입력·생각·출력은 창 1,048,576토큰을 함께 씁니다. 64K를 넘는 답은 background 모드로 받습니다. background 모드는 요청을 서버에 맡겨 두고 나중에 결과를 받아 오는 실행입니다. 답이 64K씩 나뉘어 오니 조각을 이어 붙입니다.

python

1import time
2from google import genai
3
4client = genai.Client()
5it = client.interactions.create(
6    model="gemini-4-argon", input=TASK, background=True,
7    generation_config={"max_output_tokens": 262144, "thinking_level": "medium"},
8)
9while it.status in ("in_progress", "queued"):
10    time.sleep(5)
11    it = client.interactions.get(id=it.id)
12text = "".join(c.text for s in it.steps if s.type == "model_output"
13               for c in s.content if c.type == "text")

background=True만 주고 max_output_tokens를 비우면 64K에서 멈춥니다. background 없이 길게 받을 때는 HTTP 타임아웃을 15분 이상으로 둡니다.

Gemini 3.1 Pro를 부르던 코드를 옮길 때

모델 이름만 바꾸면 조용히 달라지는 곳이 둘입니다. temperature·top_p·top_k는 무시되니 요청에서 지웁니다. 명시적 캐시(cachedContents)는 쓸 수 없어서 cached_content도 지웁니다. 4,096토큰이 넘는 프롬프트는 서버가 앞부분을 알아서 재사용하고, 재사용한 부분은 입력 가격을 95% 깎아 줍니다.

개인 Google 계정으로 Gemini CLI를 쓰던 경우

개인 계정으로 로그인한 Gemini CLI는 Argon을 부르지 못하고 IneligibleTierError: This client is no longer supported for Gemini Code Assist for individuals로 끝납니다. AI Pro·Ultra 구독도 같습니다. 6월 18일부터 개인 계정 요청을 받지 않아서 Antigravity CLI agy로 옮깁니다. agy plugin import gemini가 확장을 플러그인으로 바꾸고, GEMINI.md와 AGENTS.md는 그대로 읽습니다. 작업 공간의 .gemini/skills/는 .agents/skills/로 손수 옮깁니다.

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Argon은 medium으로 맞춰 견준다

생각과 답이 출력 한도를 나눠 쓴다

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