Google lanzó Gemini 3.8 Flash con precio de lanzamiento hasta diciembre y anunció Gemini 4 Argon, aún restringido. Qué puede usar ya una pyme y qué esperar.
Google cerró septiembre de 2026 con dos modelos nuevos de Gemini. El 2 de septiembre lanzó Gemini 3.8 Flash, disponible desde el primer día en la app de Gemini, en Google Sheets y en la API, según el blog de Google. El 30 de septiembre anunció Gemini 4 Argon, que la empresa llama su modelo más potente, pero que por ahora solo reciben unos pocos socios de ciberseguridad, como reportó TechCrunch. Para una pyme latinoamericana, el primero ya se puede usar y tiene un precio de lanzamiento con fecha de vencimiento. El segundo es un anuncio que conviene seguir sin cambiar planes todavía.
Gemini 3.8 Flash cuesta 0,75 dólares por millón de tokens de entrada y 3,50 por millón de salida, según el anuncio de Google. Ese precio es introductorio y vale hasta el 31 de diciembre de 2026. Desde el 1 de enero de 2027 sube a 1,50 y 7,50, es decir, el doble en la entrada y algo más del doble en la salida. Si vas a construir una automatización sobre este modelo, haz las cuentas con el precio de 2027, no con el de hoy.
El modelo está en AI Studio, Android Studio, la app de Gemini para suscriptores Pro y Ultra, el Modo IA del buscador, Google Sheets y Gemini Enterprise. Google afirma que supera a modelos más grandes en pruebas de programación, finanzas y trabajo legal, que obtiene 54,9 % en una versión verificada de Humanity's Last Exam y que resiste mejor la inyección de instrucciones, el ataque en el que un texto escondido en una página o un correo intenta darle órdenes al modelo. Son resultados publicados por Google sobre su propio producto. Existe también una variante Cyber para defensa informática, que se entrega por el programa Fairwind.
Para marketing, el dato más práctico es que el modelo está dentro de Google Sheets. Si tu equipo lleva reportes de campañas, listas de leads o inventarios en hojas de cálculo, puede pedir clasificaciones y resúmenes sin salir del archivo.
El anuncio de Gemini 4 Argon deja claro que hoy solo lo usan defensores de ciberseguridad de confianza dentro del programa Fairwind. Google habla de un despliegue por fases que empezará por clientes de pago de la API y suscriptores de Google AI Ultra, sin fecha. Entre sus cambios está un límite de salida de un millón de tokens, frente a los 64.000 anteriores, y un 77,9 % en la prueba de programación DeepSWE. El precio introductorio será de 2 dólares de entrada y 10 de salida por millón de tokens, y después pasará a 4 y 20, con un 95 % de descuento en las entradas guardadas en caché.
TechCrunch recoge que Google afirma que Argon obtuvo puntuaciones bastante más altas que GPT-6 Astra y que los modelos Fable y Opus de Anthropic, citando a Vals AI. Mientras no esté disponible para empresas comunes, esa comparación sirve de poco a la hora de decidir. No recomendaría frenar ningún proyecto esperando a Argon.
El resumen de septiembre que Google publicó el 2 de octubre en su blog trae dos novedades que una pyme siente antes que cualquier modelo. La primera son las aplicaciones conectadas en Gemini, disponibles en todo el mundo, que incluyen Airtable, Linear, monday.com, PandaDoc, Adobe, Picsart, Squarespace, Webflow y Experian, entre otras. La segunda es una app de Gemini para Windows que se abre con el atajo Alt+Espacio.
Las aplicaciones conectadas son las que más me interesan. Si tu empresa lleva el embudo de ventas en monday.com o Airtable, o arma cotizaciones en PandaDoc, Gemini puede consultar esa información desde el chat. Eso ahorra el ir y venir entre pestañas, pero también abre la pregunta de qué datos quieres que vea. Antes de conectar, decide qué cuentas y qué tableros quedan dentro.
Aquí se cruzan las dos noticias. Cuantas más aplicaciones conectas, más textos ajenos lee el modelo, desde correos de proveedores hasta formularios que llena cualquier persona. Por eso la mejora frente a la inyección de instrucciones que Google atribuye a 3.8 Flash importa más en este contexto que cualquier puntaje de programación. Mejora no quiere decir inmunidad. Mi recomendación es empezar con permisos de solo consulta y dejar las acciones que modifican datos para cuando el equipo tenga claro qué revisar.
También conviene mirar el costo relativo. Aun con el precio de 2027, Gemini 3.8 Flash seguirá por debajo de GPT-6 Sol, que cuesta 2 dólares de entrada y 10 de salida según DataNorth, y de Claude Sonnet 5.5, con el mismo precio según la tabla de modelos de Anthropic. La diferencia existe, pero no es tan grande como para que decida sola. Pesa más en qué herramientas trabaja ya tu equipo.
Si tu equipo ya trabaja en Google Workspace, este artículo sobre Gemini en Workspace explica otros usos que siguen vigentes. Y si quieres medir si un cambio de modelo vale la pena, la calculadora de retorno de la IA te ayuda a poner números antes de decidir.
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