Daftar Isi

 

Gemini 4 Argon Sudah Bisa Dicoba di Indonesia, Ini Fitur dan Harganya 

Persaingan teknologi kecerdasan buatan (AI) semakin menarik dengan hadirnya Gemini 4 Argon, model AI terbaru dari Google yang dirancang untuk menangani pekerjaan kompleks. Model ini resmi dirilis secara global pada Selasa (13/10/2026), setelah sebelumnya diperkenalkan melalui program uji coba terbatas bagi kelompok pakar keamanan siber tepercaya.

Kabar baiknya, Gemini 4 Argon kini sudah bisa dicoba oleh pengguna di Indonesia. Namun, ada satu hal yang perlu diperhatikan sebelum mencobanya, yaitu akses ke model ini tidak tersedia secara gratis melalui aplikasi Gemini. Pengguna perlu berlangganan Google AI Pro atau Google AI Ultra untuk menikmati kemampuannya.

Kehadiran Gemini 4 Argon menjadi langkah baru Google dalam mengembangkan AI yang tidak hanya mampu menjawab pertanyaan, tetapi juga menyelesaikan pekerjaan bertahap yang membutuhkan penalaran mendalam. Mulai dari pengembangan perangkat lunak, riset ilmiah, analisis keuangan, hingga pelatihan robot humanoid, model ini dirancang untuk membantu pekerjaan yang biasanya membutuhkan keahlian teknis dan waktu pengerjaan panjang.

Lantas, apa saja kemampuan Gemini 4 Argon, bagaimana cara mengaksesnya di Indonesia, dan berapa biaya yang perlu disiapkan pengguna?

1. Gemini 4 Argon Sudah Tersedia di Indonesia

Google resmi menghadirkan Gemini 4 Argon secara global pada 13 Oktober 2026. Sebelumnya, model AI ini diumumkan pada 1 Oktober 2026 dengan akses terbatas melalui program Fairwind. Pada tahap awal tersebut, penggunaannya difokuskan kepada kelompok pakar keamanan siber tepercaya untuk membantu pengujian kemampuan model dalam menangani tugas-tugas tertentu.

Setelah melewati tahap akses terbatas, Gemini 4 Argon mulai tersedia melalui beberapa layanan Google, termasuk aplikasi Gemini, AI Mode di Google Search, serta Google AI Studio melalui API berbayar.

Meski demikian, ketersediaan model ini tidak berarti semua pengguna bisa langsung mengaksesnya. Pelanggan yang ingin menggunakan Gemini 4 Argon melalui aplikasi Gemini harus memiliki langganan Google AI Pro atau Google AI Ultra.

Ketika pengguna memilih model Argon di aplikasi Gemini tanpa memiliki paket berlangganan yang sesuai, sistem akan mengarahkan mereka untuk memilih salah satu paket tersebut.

Kebijakan ini menunjukkan bahwa Google memosisikan Gemini 4 Argon sebagai model AI kelas atas yang ditujukan untuk kebutuhan lebih berat dibandingkan penggunaan chatbot sehari-hari.

Bagi pengguna yang hanya membutuhkan AI untuk merangkum artikel, menjawab pertanyaan sederhana, atau mencari inspirasi tulisan, model reguler mungkin sudah mencukupi. Sebaliknya, Gemini 4 Argon lebih menarik bagi pengguna yang ingin mengerjakan proyek pemrograman, analisis teknis, atau penelitian yang melibatkan banyak tahapan.

2. Harga Langganan Gemini 4 Argon di Indonesia

Pengguna di Indonesia memiliki dua pilihan paket berlangganan untuk mencoba Gemini 4 Argon melalui aplikasi Gemini. Kedua paket tersebut menawarkan tingkat akses dan biaya yang berbeda.

Berikut rincian harga yang tercantum dalam informasi peluncurannya.

Paket	Harga per bulan
Google AI Pro	Rp 309.000
Google AI Ultra	Rp 1.580.000

Google AI Pro bisa menjadi pilihan bagi pengguna yang ingin mencoba model AI canggih tanpa mengeluarkan biaya terlalu besar dibandingkan paket Ultra. Sementara itu, Google AI Ultra menyasar pengguna dengan kebutuhan lebih intensif, termasuk pengembang yang ingin memanfaatkan kemampuan AI dalam proses pembuatan perangkat lunak.

Khusus pelanggan Google AI Ultra, Gemini 4 Argon juga dapat diakses melalui Antigravity, platform pengembangan perangkat lunak berbasis agen AI milik Google.

Perbedaan harga yang cukup besar membuat calon pengguna sebaiknya mempertimbangkan kebutuhan sebelum berlangganan. Jika tujuannya hanya mencoba beberapa kemampuan baru, biaya bulanan Google AI Ultra mungkin sulit dibenarkan. Namun, bagi profesional yang menggunakannya untuk menunjang pekerjaan rutin, paket tersebut bisa dipertimbangkan berdasarkan manfaat yang diperoleh.

Selain melalui layanan berlangganan, pengembang juga dapat mengakses Gemini 4 Argon melalui API berbayar di Google AI Studio. Jalur ini memungkinkan model diintegrasikan ke dalam aplikasi atau sistem yang dikembangkan sendiri.

Baca juga : Tidur Malam Pakai AC? Ini Suhu Ideal agar Tidur Lebih Nyenyak dan Bangun Segar

3. Biaya API Gemini 4 Argon Mulai Rp 35.800

Untuk pengembang yang membutuhkan akses programatis, Google menetapkan harga perkenalan Gemini 4 Argon sebesar 2 dollar AS atau sekitar Rp 35.800 untuk setiap satu juta token input.

Sementara itu, token output dikenakan biaya 10 dollar AS atau sekitar Rp 179.000 per satu juta token.

Token input merupakan bagian teks atau data yang dikirimkan pengguna kepada model. Adapun token output adalah bagian teks atau data yang dihasilkan model sebagai respons. Jumlah token yang digunakan bergantung pada panjang instruksi, konteks yang diproses, serta hasil yang dikeluarkan.

Sebagai contoh, aplikasi yang mengirimkan dokumen panjang untuk dianalisis akan menggunakan token input. Ketika Gemini 4 Argon menghasilkan laporan atau penjelasan berdasarkan dokumen tersebut, hasilnya akan menggunakan token output.

Google juga memberikan diskon hingga 95 persen untuk token input yang tersimpan dalam cache. Fitur ini dapat membantu mengurangi biaya ketika sistem perlu menggunakan kembali konteks atau instruksi yang sama secara berulang.

Meski harga per satu juta token terlihat terjangkau untuk sejumlah kebutuhan, pengembang tetap perlu memperhitungkan pola pemakaian. Aplikasi yang memproses banyak dokumen atau menghasilkan jawaban panjang secara terus-menerus dapat menghabiskan anggaran lebih besar daripada perkiraan awal.

Karena itu, API lebih cocok bagi pengembang yang membutuhkan fleksibilitas integrasi dan dapat memantau penggunaan token secara terukur.

4. Mampu Menangani Tugas Kompleks dan Penalaran Mendalam

Salah satu fokus utama Gemini 4 Argon adalah menyelesaikan tugas yang membutuhkan penalaran mendalam dan terdiri dari banyak tahapan.

Dalam pekerjaan sehari-hari, tidak semua masalah bisa diselesaikan melalui satu pertanyaan dan satu jawaban. Pengembangan perangkat lunak, misalnya, dapat melibatkan pemeriksaan kode lama, identifikasi kesalahan, perencanaan perubahan, pengujian, hingga evaluasi hasil.

Model AI yang hanya mampu menghasilkan potongan kode belum tentu bisa membantu menyelesaikan keseluruhan proses tersebut secara efektif. Gemini 4 Argon dirancang untuk membantu menangani rangkaian pekerjaan semacam ini.

Menurut Google, kemampuan model tersebut mencakup pemrograman, riset ilmiah, keamanan siber, serta sejumlah bidang profesional lainnya. Model ini juga dikembangkan untuk mendukung pekerjaan yang membutuhkan pemahaman konteks dan koordinasi berbagai tahapan.

Namun, kemampuan menangani tugas kompleks tidak berarti AI selalu menghasilkan jawaban yang benar. Hasilnya tetap perlu diperiksa, terutama ketika digunakan untuk mengambil keputusan penting, mengubah sistem produksi, atau menganalisis informasi yang berdampak besar.

Nilai utama Gemini 4 Argon terletak pada potensinya untuk mengurangi pekerjaan berulang dan membantu pengguna menyusun solusi terhadap masalah yang rumit.

5. Gemini 4 Argon Bisa Membantu Melatih Robot Humanoid

Salah satu demonstrasi menarik dari Gemini 4 Argon berkaitan dengan pengembangan robot humanoid, yaitu robot yang memiliki bentuk atau kemampuan gerak menyerupai manusia.

Google menjelaskan bahwa model ini dapat membantu pengembang menerjemahkan informasi visual mengenai lingkungan fisik menjadi simulasi gerakan yang bisa diterapkan pada robot. Pendekatan tersebut dikenal sebagai Video-to-Sim-to-Real.

Dalam pengujian internal yang dipaparkan Google, Gemini 4 Argon menganalisis video seseorang yang memainkan cornhole, permainan melempar kantong kecil ke papan berlubang.

Model tersebut kemudian memetakan koordinat ruang dan menghitung gerakan tubuh yang diperlukan untuk melakukan lemparan. Informasi itu digunakan untuk menghasilkan kode simulasi yang selanjutnya diterapkan pada robot humanoid Apollo buatan Apptronik.

Google mengklaim robot tersebut berhasil memasukkan tujuh lemparan secara berturut-turut dalam pengujian di dunia nyata.

Demonstrasi ini memperlihatkan bagaimana AI dapat membantu menjembatani pemahaman visual dengan tindakan fisik. Alih-alih hanya mengenali objek dalam video, model berpotensi membantu menerjemahkan informasi tersebut menjadi instruksi gerakan.

Meski begitu, keberhasilan dalam satu demonstrasi belum cukup untuk membuktikan bahwa robot humanoid dapat menjalankan seluruh aktivitas manusia secara mandiri. Gerakan robot di dunia nyata tetap dipengaruhi kondisi lingkungan, kemampuan sensor, karakteristik perangkat keras, dan tingkat ketepatan simulasi.

Walaupun demikian, kemampuan seperti ini berpotensi mempercepat proses eksperimen dalam penelitian robotika.

6. Mempercepat Pengembangan Perangkat Lunak

Bidang lain yang menjadi perhatian Google adalah pengembangan perangkat lunak. Gemini 4 Argon dirancang untuk membantu pengembang menangani basis kode yang besar, memahami hubungan antarkomponen, serta mempercepat pengerjaan tugas pemrograman.

Melalui Antigravity, Google mengklaim model ini meningkatkan jumlah pengiriman kode berbasis agen AI lebih dari 35 persen. Perusahaan tersebut juga menyebut jumlah pengembalian kode ke versi sebelumnya atau code rollback berkurang hampir sepertiga.

Pengiriman kode menunjukkan proses ketika perubahan perangkat lunak diselesaikan dan diteruskan ke tahap berikutnya dalam alur pengembangan. Sementara itu, code rollback terjadi ketika perubahan perlu dibatalkan, misalnya karena menimbulkan masalah atau tidak bekerja sesuai harapan.

Jika klaim tersebut dapat diterapkan secara konsisten, pengurangan rollback berpotensi membantu tim menghemat waktu yang sebelumnya digunakan untuk memperbaiki perubahan bermasalah.

Google juga mengungkapkan penggunaan Gemini 4 Argon dalam pengembangan Chrome. Model tersebut membantu merombak struktur kode sebuah fitur browser yang tersebar di ratusan file. Menurut Google, pekerjaan yang dapat diselesaikan dalam hitungan minggu itu biasanya membutuhkan waktu berbulan-bulan.

Kemampuan memahami hubungan antara banyak file menjadi penting karena proyek perangkat lunak modern sering memiliki struktur yang kompleks. Perubahan pada satu komponen dapat memengaruhi komponen lainnya, sehingga pengembang perlu memahami konteks sebelum melakukan modifikasi.

Meski AI dapat mempercepat pekerjaan tersebut, pemeriksaan kode, pengujian otomatis, dan peninjauan oleh manusia tetap dibutuhkan untuk menjaga kualitas serta keamanan perangkat lunak.

7. Mendukung Riset Ilmiah dan Analisis Keuangan

Gemini 4 Argon juga dikembangkan untuk membantu pekerjaan ilmiah yang melibatkan komputasi dan analisis data.

Salah satu contoh yang disampaikan Google adalah penggunaannya untuk mengoptimalkan xTB, perangkat lunak kimia komputasi sumber terbuka. Perangkat lunak ini digunakan dalam perhitungan kimia untuk mempelajari karakteristik dan perilaku molekul.

Google mengklaim penggunaan Gemini 4 Argon meningkatkan kecepatan prediksi struktur molekul hingga 2,3 kali lipat. Model ini juga disebut mampu meningkatkan kecepatan pencarian konformasi hingga 1,8 kali lipat.

Peningkatan tersebut berpotensi membantu peneliti menjalankan perhitungan tertentu dengan lebih efisien. Dalam penelitian kimia, efisiensi komputasi dapat menjadi faktor penting ketika peneliti perlu mengevaluasi banyak kemungkinan struktur molekul.

Selain sains, Google menyebut Gemini 4 Argon dirancang untuk mendukung pekerjaan di bidang hukum dan keuangan. Model ini juga diklaim menempati peringkat pertama dalam Vals Index, tolok ukur yang mengevaluasi kinerja AI pada sejumlah sektor ekonomi, termasuk keuangan, pemrograman, hukum, dan perpajakan.

Meski hasil pengujian dapat memberikan gambaran mengenai kemampuan model, peringkat benchmark tidak otomatis menjamin hasil terbaik dalam setiap situasi. Kinerja nyata tetap bergantung pada jenis tugas, kualitas data, instruksi pengguna, serta metode evaluasi yang digunakan.

Dalam bidang keuangan dan hukum, misalnya, informasi yang dihasilkan AI tetap perlu diverifikasi sebelum dijadikan dasar keputusan profesional.

8. Apakah Gemini 4 Argon Layak Dicoba?

Kehadiran Gemini 4 Argon memperlihatkan arah pengembangan AI yang semakin berfokus pada penyelesaian pekerjaan, bukan sekadar menghasilkan percakapan. Model ini dirancang untuk membantu pengguna menghadapi masalah kompleks melalui analisis bertahap, pemrograman, riset, hingga simulasi gerakan robot.

Bagi pengembang perangkat lunak, peneliti, dan profesional yang sering mengerjakan tugas teknis, kemampuan tersebut tentu menarik untuk dieksplorasi. Akses API juga memberikan pilihan bagi mereka yang ingin mengintegrasikan model ke dalam aplikasi sendiri.

Namun, biaya berlangganan perlu menjadi pertimbangan. Google AI Pro dibanderol Rp 309.000 per bulan, sedangkan Google AI Ultra mencapai Rp 1,58 juta per bulan. Pengguna sebaiknya menilai apakah peningkatan produktivitas yang diperoleh sebanding dengan pengeluaran tersebut.

Untuk kebutuhan ringan seperti merangkum tulisan, menyusun ide, atau menjawab pertanyaan umum, model AI yang lebih murah atau tersedia gratis bisa menjadi pilihan yang lebih rasional.

Pada akhirnya, Gemini 4 Argon menarik bukan hanya karena statusnya sebagai model AI frontier terbaru Google, tetapi juga karena cakupan tugas yang ingin ditanganinya. Meski demikian, klaim peningkatan performa yang disampaikan Google tetap perlu dinilai berdasarkan pengujian independen dan pengalaman penggunaan nyata.

AI yang lebih canggih memang berpotensi mempercepat pekerjaan, tetapi manfaat terbesarnya baru terasa ketika kemampuan teknologi tersebut sesuai dengan kebutuhan pengguna, anggaran, serta proses kerja yang dijalankan.