Gemini 4 Argon na prática: por que ainda prefiro o Claude

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Autoria: Rafael Quintanilha – QuantBrasil · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Gemini 4 Argon na prática: por que ainda prefiro o Claude · Canal: Rafael Quintanilha – QuantBrasil · 32:35 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Aplicações empresariais de IA, Avaliação e benchmarks de IA, Modelos de IA

Resumo

O vídeo analisa o lançamento, os preços, os benchmarks e a disponibilidade do Gemini 4 Argon, além de compará-lo com modelos da OpenAI e da Anthropic. Nos testes práticos com uma CLI, o modelo consegue ajustar uma página 404, mas o apresentador critica a lentidão e as permissões pouco convenientes. O principal problema apontado é o consumo: uma tarefa simples usou 10% da cota semanal do plano testado. Na avaliação do apresentador, o Argon pode ser útil para tarefas pontuais, mas os planos do Claude oferecem melhor custo-benefício para uso profissional diário.

Pontos-chave

• O Gemini 4 Argon foi disponibilizado para desenvolvedores e empresas, além de assinantes dos planos Google AI Pro e Ultra.
• O apresentador o situa entre modelos como Sonnet e Opus nos benchmarks, embora os resultados variem conforme o teste.
• A CLI exige ajustes nas configurações de aprovação de ações; o modo automático ainda pede permissões com frequência.
• No teste de interface, o modelo criou e revisou uma página 404, mas demorou mais do que o apresentador esperava.
• Uma tarefa prática consumiu 10% da cota semanal do plano testado, o que, segundo o apresentador, limita seu uso como daily driver.
• O apresentador considera que o plano Ultra custa caro em comparação com o Claude Max.
• Uma possível aplicação do Argon seria revisar textos e deixá-los mais naturais.
• O vídeo destaca que testes automatizados podem ajudar agentes a validar o próprio trabalho e reduzir retrabalho.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação do Gemini 4 Argon	O apresentador introduz o modelo, anuncia a comparação com concorrentes e antecipa testes práticos.
01:01	Disponibilidade, recursos e preços	O vídeo aborda o lançamento público, os planos com acesso ao modelo, seus usos anunciados e o preço de API.
06:03	Usos anunciados e acesso pelo Antigravity	O apresentador comenta os casos de uso divulgados pelo Google e explica como acessar o modelo pelo aplicativo e pela CLI.
09:18	Planos e limites de acesso	O vídeo diferencia os planos com acesso ao Argon e comenta restrições para usuários de ofertas promocionais ou gratuitas.
13:04	Benchmarks e comparação com concorrentes	O apresentador compara resultados, custos por tarefa e número de etapas do modelo com alternativas da Anthropic e da OpenAI.
16:26	Validação de trabalho com testes	O vídeo apresenta o TestSprite como opção para criar testes e permitir que um agent valide o próprio trabalho.
18:06	Teste prático com uma página 404	O apresentador usa a CLI para ajustar uma página 404 e relata problemas de permissões, velocidade e iteração.
28:17	Consumo da cota e veredito	O teste consome 10% da cota semanal, levando o apresentador a questionar o custo-benefício para uso profissional diário.
32:03	Conclusão e recomendações	O apresentador pergunta se o público trocaria de plano e recomenda formas de reduzir retrabalho e estudar programação com agentes.

Citações

O Gemini 4 Argon é o modelo para acabar com a soberania do Opus 5.5? — 00:31

O modo automático aprova automaticamente edições e comandos considerados seguros. — 21:52

Ele gastou 10% do meu limite semanal para fazer uma única tarefa. — 28:17

É um modelo interessante, mas, na prática, é difícil usá-lo no dia a dia. — 30:59

Conceitos e entidades

• Gemini 4 Argon (modelo): Modelo do Google apresentado no vídeo como concorrente de modelos de ponta.
• Claude (modelo): Família de modelos da Anthropic que o apresentador compara ao Gemini 4 Argon.
• Sonnet (modelo): Modelo da Anthropic mencionado nas comparações de preço, velocidade e desempenho.
• Opus (modelo): Modelo da Anthropic citado como referência de desempenho e opção nos planos do Claude.
• GPT-6 (modelo): Família de modelos da OpenAI mencionada na comparação inicial.
• Antigravity (ferramenta): Aplicativo e CLI apresentados como formas de usar o Gemini 4 Argon.
• TestSprite (ferramenta): CLI apresentada como uma forma de criar testes e ajudar agentes a validar seu trabalho.
• Google (empresa): Empresa responsável pelo Gemini 4 Argon e pelos planos Google AI discutidos no vídeo.
• Anthropic (empresa): Empresa responsável pelos modelos Claude comparados ao Gemini 4 Argon.
• Rafael Quintanilha (pessoa): Apresentador do vídeo no canal QuantBrasil.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 E, finalmente, o Google disponibilizou o Gemini 4 Argon, tanto via CLI quanto nos planos de inteligência artificial, desde que você tenha o plano Pro ou superior. Então, no vídeo de hoje, quero contar tudo sobre esse novo modelo que chegou para competir no topo, tanto com os modelos da família ChatGPT, GPT-6 Astra e GPT-6.1 Sol, quanto com os modelos da família Claude, Opus 5.5 e Sonnet 5.5. Quero apresentar as especificações deste

00:31 modelo e quanto custa usá-lo. Vamos comparar as opiniões da comunidade com o que dizem os benchmarks. Quero fazer testes práticos e contar se os limites estão dando conta, além de responder à pergunta: o Gemini 4 Argon é o modelo que vai acabar com a soberania do Opus 5.5? Pessoal, há algumas semanas, o Google havia anunciado o lançamento do Gemini 4 Argon, que realmente chegaria para competir no nível mais alto, mas não tínhamos

01:01 acesso a ele; estava disponível apenas para um pequeno grupo de pessoas por motivos de segurança e coisas do tipo. Agora isso mudou: ele está disponível para todos, e é exatamente sobre isso que quero conversar com vocês no vídeo de hoje, certo? Então vamos começar passando pelo anúncio oficial do lançamento, por assim dizer, certo? O lançamento público, certo? Aconteceu em 13 de outubro, e agora o Gemini 4 Argon está disponível globalmente para desenvolvedores e empresas, tanto pela API no AI Studio e pela plataforma Gemini quanto para assinantes do Google AI

01:35 Ultra, e agora também para usuários do Google AI Pro. Há algumas particularidades para os assinantes do Google AI Pro. E, se você faz parte do grupo de assinantes do Google Plus, bem, não terá acesso. Já vamos chegar a esse ponto. Você pode usá-lo no Antigravity. Excelente, muito bom. Temos um harness proprietário que podemos usar com o Gemini 4 Argon, certo? Então, quais são os principais recursos desse modelo? Bem, ele se destaca em trabalhos complexos,

02:08 certo? Trabalhos mais voltados a tarefas do mundo real em vários domínios, certo? Incluindo programação, finanças, direito, certo? Cibersegurança e ciência. Uma coisa que me chama a atenção aqui é o fato de destacarem a programação. Dá para saber, pelos anúncios das empresas, qual é o primeiro destaque que elas enfatizam, certo? E aqui elas estão realmente destacando a área de programação, o que é sempre interessante. O preço do Gemini 1.5 Pro está no que eles chamam de preço promocional de lançamento, certo,

02:42 válido até 30 de novembro, certo? Então, até 30 de novembro, temos cerca de um mês e meio em que o Pro vai custar US$ 3,50 por milhão de tokens de entrada e US$ 10,50 por milhão de tokens de saída. Então, basicamente, chega pelo mesmo preço do GPT-4o. Claude 3.5 Sonnet, certo? Se olharmos aqui no OpenRouter, podemos até comparar rapidamente esses modelos e ver o Pro ao lado do Sonnet e também do GPT-4o, que

03:16 são modelos mais ou menos na mesma faixa de preço, certo? Na verdade, acho que vale a pena, se você quiser comparar esses modelos, assistir a dois vídeos que já gravei aqui no canal. O primeiro é um vídeo em que digo que o plano Claude, o plano de assinatura Claude Pro, ficou ainda melhor depois do lançamento do Claude 3.5 e da redução de preço do Sonnet 3.5. Vou deixar o link aqui para você assistir depois. E o outro vídeo que vai ser interessante para você é um vídeo

03:48 em que pergunto se o plano ChatGPT Plus, especialmente o da OpenAI, ainda faz sentido depois do lançamento do GPT-4o. Também vou deixar o link aqui para você assistir. Nesse vídeo, também falo um pouco sobre o Pro, certo? Na época, ele tinha acabado de ser disponibilizado. Se compararmos aqui dentro de cada provedor, temos Gemini 1.5 Pro, Sonnet e GPT-4o na mesma faixa de preço, com o Sonnet saindo, sabe, como o mais barato na média ponderada, considerando as tarefas que o OpenRouter usa. Geralmente, isso acontece

04:24 porque o modelo precisa de menos etapas para chegar ao resultado final, e, normalmente, os modelos Gemini sempre precisaram de muito mais etapas para concluir uma tarefa do que um modelo como os da Anthropic ou até os modelos do ChatGPT. Isso tem uma grande influência, porque, quanto mais o modelo precisa fazer, é como se estivesse percorrendo mais caminhos; é como gastar mais gasolina no carro, certo? A gasolina do modelo são os tokens que ele produz, digamos

04:54 assim. Então, ele produz tokens de saída enquanto pensa e avalia várias probabilidades, vários caminhos, e isso gera mais tokens, tornando-o mais caro. É por isso que o Gemini 1.5 Flash, apesar de ser, no papel, um modelo mais rápido e barato, acabou não sendo tão barato, porque o modelo dava tantas voltas para chegar ao resultado que usava mais tokens e acabava custando mais. Aqui vemos o Gemini 1.5 Pro seguindo essa tendência, embora não tanto, não tanto assim. Ele sai por cerca do dobro do custo total ponderado aqui, em comparação

05:29 com o Sonnet, e seria 50% mais caro que o GPT-4o. Então, fica bem nessa faixa. Acho justo dizer que eles estão no mesmo patamar, certo? Agora, quanto a TPS, não tem jeito: a Anthropic continua muito à frente tanto das versões do GPT-4o quanto da versão Gemini 1.5 Pro. Mesmo quando trocamos de provedor, do AI Studio para o Vertex. É, o TPS fica em 30, 30, 40, bem baixo, enquanto na Anthropic podemos chegar a 95 tokens por segundo na assinatura. Se você usar a API, chega a 100, certo

06:03 ? E em outros provedores, dá até para passar de 100 TPS, certo? Então, de fato, os modelos da Anthropic são imbatíveis atualmente quando o assunto é velocidade. Mas, voltando ao anúncio, como o Google diz que está usando o Gemini 1.5 Pro dentro da própria empresa? Para resolver problemas de engenharia, certo? Refatoração de codebase, otimização tanto da codebase quanto dos workflows de negócios dentro da empresa. De novo, em vários domínios, certo? Com foco

06:37 não só em programação, cibersegurança etc. Eles têm um conjunto de coisas que fizeram, como otimização de codebase em Python, tarefas relacionadas à ciência, química quântica e otimização de pacotes. Também estão apostando bastante na geração 3D, que vimos ser algo que o GPT-4o Astra trouxe muito bem, certo? Uma geração 3D muito boa. Na verdade, também fiz um vídeo sobre isso; vou deixá-lo aqui para você assistir depois. Então, de fato, o que

07:08 o Pro parece fazer é igualar o que os modelos da Anthropic e da OpenAI já faziam, certo? Resta saber se isso basta para você usá-lo no dia a dia, que é o que veremos a seguir, porque o Gemini 1.5 Pro agora está disponível no Google AI Studio, certo? Que é este Harness, onde o Google está concentrando as tarefas de programação. Então, o GMN 4 Argon pode ser usado no Antigravity por assinantes Pro e Ultra, certo?

07:40 Está disponível no aplicativo desktop do Antigravity e também no Antigravity CLI, que é o que quero testar com vocês. Um parêntese aqui: recentemente fiz uma análise dos planos de IA do Google, em que também falo sobre o Antigravity CLI. Então vou deixar o link para você assistir depois, especialmente se estiver em dúvida se vale a pena assinar esse plano de IA. E agora, sabendo que você pode ter acesso ao Gemini 4 Argon, que é o principal modelo deles, certo? E, de novo, aqui

08:13 eles dão vários exemplos, como migração de código legado, otimização de comentários do YouTube e triagem de tickets; nada muito novo aqui, certo? Fazendo isso aqui, olha: localização de texto, certo? Isso é muito bom, certo? Vamos ver pelas opiniões da comunidade que os modelos Gemini — e eu também compartilho dessa opinião — tendem a ser os que se expressam melhor. Então, se você precisa que uma tarefa produza texto, escreva de uma maneira mais natural, os modelos do Google são muito bons. Também estou curioso para ver como o Argon se sai nisso. Certo? Então, tudo bem: o Argon está disponível para assinantes do plano de IA do Google, certo? Eles liberaram o modelo, certo, depois de um tempo, certo? Então, começaram a disponibilizá-lo para as pessoas que têm o plano AI Pro. Mas há um detalhe: muita gente tem esse plano AI Pro por meio de alguma promoção. Por exemplo, há muitas pessoas aqui nos comentários do X dizendo que pagaram pelo Pixel, certo? Compraram um Pixel, o celular do Google, justamente porque receberiam esse plano por um determinado período, e essas pessoas na verdade não

08:46 certo? Então, ok, o Argon está disponível para os assinantes do plano de IA do Google, certo? Eles lançaram o modelo, certo, depois de um certo tempo, certo? Então começaram a disponibilizá-lo aqui para as pessoas que têm o plano AI Pro. Mas há um detalhe: muitas pessoas têm esse plano AI Pro por meio de alguma promoção. Por exemplo, há muitas pessoas aqui nos comentários do X dizendo que pagaram pelo Pixel, certo? Compraram um Pixel, o celular do Google, justamente porque receberiam esse plano por um determinado período, e essas pessoas, na verdade, não estão

09:18 coberto, certo? O que acontece? Se você olhar aqui na própria página do Antigravity, eles dizem: olha, o Gemini 4 Argon está disponível a partir do Google AI Pro, certo? Então, quem tem o Google AI Plus ou está no plano gratuito não vai recebê-lo. E, pelo que vou mostrar aqui, ele não está incluído nos planos, certo? Até porque, no próprio anúncio oficial, neste post de Logan K. Patry, que é a pessoa principalmente responsável por IA no Google — pelo menos, o cara que fala disso publicamente —, ele disse: olha, o Argon é

09:48 um modelo grande, certo? Então, temos disponibilidade limitada para ele, mas estamos trabalhando em versões do Gemini 4 que estarão disponíveis para bilhões de pessoas. Então, pelo que me parece, o Gemini 4 Argon, do jeito que está, não vai chegar ao plano Plus, certo? Portanto, se você está no plano Plus, não espere ter acesso ao Gemini com sua inteligência máxima. O que, vamos ser sinceros, é um tanto compreensível, porque o plano Google AI Plus — vamos até abri-lo aqui —, se abrirmos os planos do Gemini, olha, eles já estão até anunciando o Gemini 4 Argon. O AI Plus

10:23 custa R$ 24,99 por mês, ou seja, R$ 25. Estamos falando de 5 aqui, certo? Não temos nenhuma assinatura por US$ 5 que ofereça um uso elevado de um modelo tão capaz, certo? Normalmente, esses planos começam em US$ 20, que é mais ou menos o AI Pro, que é até um pouco mais barato aqui e ainda vem com todas essas coisas, como armazenamento, certo, e outros benefícios que mostrei no vídeo que mencionei para vocês. Aí tem um detalhe: muita gente consegue o desconto para estudantes aqui, e então esse preço fica muito baixo. Então, você pode estar se perguntando: o desconto para estudantes vai dar acesso ao

10:55 Gemini 4 Argon? Eles dizem que o Gemini 4 Argon só está disponível para quem não está em um período de avaliação, então você precisa estar pagando alguma coisa. Se você está no plano Google AI Pro e deixa algum dinheiro para o Google, terá acesso. Se está em um plano totalmente gratuito — por exemplo, um período de avaliação, ou se comprou um Pixel, ou até mesmo tem um plano, se não me engano, da Índia, ao qual as pessoas têm acesso de graça —, não terá acesso. Você precisa estar pagando alguma coisa ao Google; caso contrário, ele não vai deixar você usar. Agora, outra coisa curiosa, certo? Você vê

11:28 que há estes três asteriscos aqui no Gemini 4 Argon. Então, você vai ver que ele não está disponível no IDE do Antigravity. Está apenas no app do Antigravity, na CLI e na extensão do IDE. Isso me faz pensar que talvez o futuro do IDE também não seja muito promissor, certo? Pelo que me parece, vai ser o app e a CLI, o que, vamos ser sinceros, é também a abordagem adotada pela OpenAI, que tem o app Codex Desktop e a CLI, certo? E também pela Anthropic, que tem o app Claude Desktop e o Claude Code, certo?

12:02 Então, é para você que veio aos comentários perguntar por que eu não fiz uma avaliação do Antigravity: está aqui. Por quê? Porque sei que o Google tem fama de descontinuar os produtos que lança sem nenhum aviso. Então, sabe, não fazia sentido, e realmente não acho que faça. CLI é diferente, porque geralmente dá para integrá-la de outras maneiras, e é isso que vou usar para testar no vídeo de hoje. Até deixei uma pergunta aqui no meu Twitter para quem tem o desconto para estudantes ver se estava funcionando, se estavam conseguindo acesso, certo? E sim, certo? Muita gente

12:32 me disse aqui que o desconto para estudantes está funcionando. Philorock Degf também, Felipe Luiz, muita gente dizendo que o desconto para estudantes está funcionando, mas os limites são bem baixos, certo? Os limites de uso dentro desse plano para estudantes, que seria o plano Pro, são bem baixos. Então, vamos fazer esse teste daqui a pouco. Mas, antes de chegarmos à parte prática deste vídeo, vamos ver o que esperar desse modelo, certo? Por quê? Porque esse modelo chegou com muitas expectativas de competir no

13:04 topo. Se olharmos os benchmarks, começando pela análise teórica, digamos assim, o Gemini 4 Argon aparece aqui com a mesma pontuação do GPT 6 Astra e do Fable 5.1, certo? Muito interessante, ainda abaixo do Sonnet e do Opus 5. Mas ali, disputando espaço com o novo Muse Wonder, que, na verdade, foi lançado esta semana. Se vocês quiserem que eu faça um vídeo sobre o Muse, me contem nos comentários. Já fiz alguns vídeos no canal. Parece que as pessoas aqui no Brasil

13:34 não têm muito interesse em testar o Muse. Então, me avisem se houver pessoas interessadas, que posso fazer um vídeo mais adiante. Mas ele aparece aqui mais ou menos à frente do GPT 6.1 Sol. Então, se você tem uma assinatura da OpenAI e talvez esteja usando o GPT 6.1 Sol Plus porque o Astra consome muitos tokens, teria ali um modelo compatível com a assinatura da OpenAI, o que é bem interessante, certo? E dá para ver que já há um salto de qualidade aqui em relação a outro grupo, que seria o grupo do Grok 4.7 e de outros modelos open source, certo? Então, pelo menos no benchmark,

14:07 certo, ele veio competir nesse grupo do GPT, do Muse e da família anterior de modelos da Anthropic, porque a família 5.5 é realmente muito boa. Então, temos boas perspectivas para esse modelo. Agora, em custo por tarefa, o Gemini fica entre o Sonnet — ou, na verdade, bem abaixo do Sonnet. Aqui, o Sonnet, na Artificial Analysis, é muito mais caro que o Argon e também muito mais caro que o GPT 6.1 Sol. Então, o GPT 6.1 Sol é realmente o modelo acessível. O Gemini Argon custaria aqui umas três vezes mais, mas

14:42 ainda custaria 40% do preço do Sonnet 5. Certo? Então, ficaria entre esses dois modelos. É verdade que o Sonnet 5.5 está à frente em inteligência, certo? Está bem à frente aqui. No benchmark do Cursor, o Gemini 4 Argon entrou na disputa. Enquanto gravo este vídeo, ele aparece em sexto lugar. Olha só: abaixo do Sonnet, mas à frente do Opus 5, no nível de raciocínio médio. Não temos testes com o GPT 6.1 aqui no Cursor porque ele não estava disponível no Cursor. Mas é interessante, veja. Ele aparece aqui para competir novamente com o Sonnet. Só que aqui no Cursor está saindo mais caro, certo? Então, dá para ver que está tudo meio confuso, certo? O Sonnet ainda parece ter um ótimo custo-benefício, pessoal. Se vocês estão preocupados com o preço, o Sonnet 5 é realmente um modelo excelente e difícil de superar. Quanto às etapas, certo? O Gemini 4 tem aqui um número razoável de etapas, mas não tantas, certo? Não muitas, certo? Temos uma distorção aqui no modo Max,

15:17 que sempre tem mais etapas, mas podemos dizer que ele está mais ou menos na faixa do Opus 5.5 Extra High, certo? O Sonnet 5.5 Extra High já vai bem mais direto ao ponto aqui. Mas, de qualquer forma, os benchmarks confirmam que o Argon está nessa disputa, está entre os modelos do nível do Sonnet 5.5, pelo menos. Parece haver consenso de que está abaixo do Opus 5.5, certo? Mas, pelo menos na disputa com o Sonnet 5.5, parece estar no mesmo nível. Agora, independentemente do modelo que você escolher, seja Sonnet, Opus, GPT,

15:50 ou Gemini 1.5 Pro, é importante que você tenha uma maneira de permitir que seu modelo faça uma autoverificação, valide o trabalho que está realizando. E uma das maneiras de fazer isso é justamente por meio de uma CLI, como a CLI do TestSprite. Pessoal, o TestSprite é um parceiro do nosso canal e tem uma CLI muito interessante que fornece uma camada de verificação para o seu agent. Se você fizer um bom planejamento e tiver uma maneira de permitir que seu agent se verifique — por exemplo, escrevendo testes de ponta a ponta

16:26 e garantindo que ele só volte para você quando esses testes estiverem passando —, não precisa ficar correndo atrás do modelo mais caro, sabe, do maior e mais inteligente possível, porque ele conta com mecanismos de validação. Talvez demore mais, mas vai chegar ao resultado que você quer, certo? Então, o TestSprite é excelente para isso, para você ter mais confiança no modelo que está usando. Dê uma tarefa a ele, peça que gere testes de ponta a ponta. Com o TestSprite, ele vai escrever esses testes e validar o próprio trabalho

16:58 testes e garantindo que ele só retorne para você quando esses testes forem aprovados, você não precisa ficar correndo atrás do modelo mais caro, sabe, do maior e mais inteligente possível, porque ele tem mecanismos de validação. Talvez demore mais, mas vai chegar ao resultado que você quer, certo? Então, o TestSprite é excelente para isso, para que você tenha mais confiança no modelo que está usando. Dê uma tarefa a ele, peça que gere testes de ponta a ponta. Com o TestSprite, ele escreverá esses testes e fará a própria validação

17:35 com esses testes, e você terá a garantia de que, quando ele devolver o resultado, esses testes estarão passando, o que aumenta muito nossa confiança ao trabalhar com programação agêntica. Certo? Se quiser testar e conhecer a CLI do TestSprite gratuitamente, o link estará tanto na descrição quanto aqui no comentário fixado. Muito bem, pessoal. Então vamos à parte prática do nosso vídeo de hoje, em que vou executar a CLI do AgentGPT. Estão vendo que estou com a CLI mais atualizada possível? Então vou iniciar a

18:06 CLI aqui usando o comando agent. 1.5 Pro com o raciocínio definido como alto. Como fazer isso? Você vem aqui em modelo e ele vai aparecer, olha. Tenho tanto o Pro quanto o Flash, e até o Opus. Aqui no AgentGPT, certo? Bem legal. Então você pode selecionar o Pro aqui e também mudar o nível de esforço, certo? Defini o esforço como alto, certo? Gosto de usar o nível de esforço alto, se os meus limites, sabe, permitirem. E falando em limites, vamos conferir nossa

18:38 cota aqui. E aqui tenho, olha, a cota dos meus modelos Gemini Pro. Certo? Então, estão vendo que está tudo no verde? Uso a CLI do AgentGPT. Quem me acompanha por aqui sabe disso, então quero muito executar esses testes, certo? A primeira coisa que vocês vão notar é que há limites separados para os modelos Gemini que não são Argon, certo? Um limite tanto para períodos semanais quanto de 5 horas. E aqui vocês têm, certo, limites separados para os modelos Claude e GPT. Neste caso, o GPT aqui é o GPT OSS, certo, que é o modelo deles de

19:09 código aberto. Provavelmente você não vai usar esse. Então, basicamente, é um limite para usar o Opus e o Sonnet. Isso é bem legal. E, por fim, o que nos interessa no vídeo de hoje é o Gemini 1.5 Argon, o limite semanal para quem está no plano Pro ou superior, com a cota separada. E, claro, se você estiver no plano Ultra, terá limites ainda maiores. Então é isso que quero verificar hoje, certo? Vamos conferir quanto vamos gastar, certo, nos testes que eu fizer. Então, o que quero fazer com vocês hoje, pessoal? Não preparei nada muito específico. Na verdade, o que quero fazer

19:42 é corrigir algumas coisas que tenho no programa de IA, certo? O programa de IA é meu treinamento de engenharia de IA; já está em andamento, com várias aulas sendo lançadas todos os dias, e as pessoas estão gostando bastante. Então estou ajustando algumas coisinhas aqui, certo? Sei lá, se eu criar uma página aqui hoje, ela terá uma página 404 genérica. Podemos criar uma página 404 mais alinhada à identidade visual da página? Essa é a primeira coisa que podemos testar, certo? Então, uma tarefa simples de interface aqui. Vamos começar por essa. Para começar, vou pedir que ele

20:14 inicialize meu ambiente de desenvolvimento aqui. “Please init environment so locally.” Então vou fazer várias coisas aqui para incluir tarefas típicas de programação. Por quê, pessoal? Porque este é um bom modelo, isso é inegável, certo? Sei que ele vai resolver as coisas que eu passar, e não gosto desse tipo de benchmark. Criar um jogo do zero. Isso tem seu valor, mas não é o tipo de coisa que gosto de trazer para o canal. Gosto de trazer para o canal coisas do dia a dia, certo? Então, o que quero fazer aqui é simular o cotidiano

20:46 de alguém que trabalha com software, alguém que trabalha com agents de programação, e ver como é a experiência de trabalho. Vou dar minha opinião pessoal aqui; vocês podem concordar comigo ou não, e também ver como os limites se comportam, para conferir se este plano Pro é suficiente para quem trabalha com isso. A primeira coisa que vou comentar é esta parte do Google aqui, estão vendo? Por padrão, ela não vem com um sistema de permissões muito inteligente, certo? Está me pedindo autorização para ler o arquivo README. Por que, em meados de 2026, tenho que autorizar meu agent de IA a

21:19 ler um arquivo README? Então isso não vai funcionar; vou parar. Não dá para trabalhar assim, certo? Vi alguém dizendo que tinha o modo automático ativado, certo? Vamos ver se encontro algo assim aqui, olha. É por projeto. Vou fazer isso globalmente, cara. Quero global aqui, olha. Não, se eu for por aqui, vai me pedir para selecionar as ferramentas que quero. Não quero isso. Não quero esse nível de granularidade. Vamos às configurações e ver o que encontramos. Temos o modo agent, olha. Já está aqui, estão vendo? Há o padrão, aceitar edições e o modo, certo? Então, o modo automático

21:52 aprova automaticamente edições e comandos considerados seguros. Você pode usar um classificador para isso. A maioria das empresas faz assim, e ele vai perguntar quando houver uma ação irreversível, certo? Então, claro, isso deveria ser o padrão, certo? Pelo amor de Deus, não entendo por que não deixam isso como padrão. Mas tudo bem, configurei o modo automático e vamos em frente. Se não configurar isso aqui, ele vai interromper você a cada segundo para perguntar se pode ler o arquivo mais simples do mundo. Então, coloque no modo automático; essa é a primeira dica aqui, caso contrário você não vai conseguir trabalhar com o Antigrab. Olha,

22:22 assim como no outro vídeo que fiz, ele quer criar um banco de dados novo. Por quê? O banco de dados já existe. Por favor, apenas inicie o servidor. Olha, pessoal, tentei, mas até o modo automático dele é basicamente inútil, certo? Está pedindo permissão para executar o comando de desenvolvimento do servidor. Então vou parar aqui; vou ter que voltar às configurações e definir isso aqui. Cara, não tem uma única coisa que eu possa simplesmente fazer. Vá lá e execute tudo. Não me pergunte nada. Vou definir para sempre prosseguir. Aqui vai minha principal crítica, porque essa opção de “sempre prosseguir” não é boa. Ele fica me perguntando

22:55 tantas coisas que acabo aceitando tudo. Então, quando surge algo realmente perigoso, já aceitei, porque fui condicionado a dizer sim e tenho que continuar dando acesso a tudo. Então, sim, eles precisam melhorar esse modo automático, certo? Essa parte é ruim. Outra coisa que queria comentar com vocês é a velocidade, certo? Os primeiros testes aqui não estão nada satisfatórios. Acho bem lento até para executar um comando simples. Olha, cara, há coisas que simplesmente não dá para entender. Era só para executar “pnpm dev”, mas ele decidiu fazer uma migração do banco de dados. Esse negócio do Google não é tão bom assim, mas tudo bem, está funcionando. Se eu abrir aqui,

23:30 certo, carregou localmente. Então vou pedir para ele criar uma página 404 para mim, certo? Então vocês vão ver que a página 404 que temos é bem simples e não tem nada a ver com a identidade visual do aplicativo. Fico pensando se poderíamos criar uma página 404 melhor. Então, essa é uma tarefa exclusivamente de frontend, certo? Comparando diretamente com o harness do Claude Code, sinto falta do canvas do Claude Code. Hoje em dia ele é muito bom,

24:03 certo? Posso criar o design dentro do sistema de design, ver como fica e aprovar antes do desenvolvimento, certo? Neste caso, ele vai ter que criar tudo do zero, certo? Vai ter que criar a página enquanto, pelo menos, lê o sistema de design. Pelo que vi, ele já conseguiu fazer isso; olha, já conseguiu localizar o arquivo de design MD. Então, teve acesso ao meu design MD para ver como meu sistema de design está organizado. Vamos ver como ele vai criar esta página. Uma dica aqui é pressionar Ctrl + O para ver exatamente o que o modelo

24:33 está fazendo, certo? Podemos ver aqui todos os arquivos que ele está carregando, sabe, para o contexto. Isso é interessante para você corrigir o modelo caso ele esteja indo na direção errada, o que não parece ser o caso, já que ele está analisando o que realmente precisa ser feito, certo? Muito bem, pessoal. Demorou um pouco. Ele explorou algumas coisas e agora me fez uma pergunta. Achei isso interessante, certo? A pergunta era sobre como quero que esta página fique, já que eu estava sendo bem vago, certo? Então, qual direção seguir? A direção recomendada é editorial, com hero, uma grade de orientação, navbar e rodapé em fonte monoespaçada, blá-blá.

25:04 blá, certo? Declaração editorial minimalista, bastante espaço negativo, cartão de especificações técnicas, sei lá. Vou dizer algo como: “Tente algo mais alinhado à vibe do app”. Sei lá, quero que seja um pouco criativo aqui, né? Tipo uma página 404 um pouco mais criativa, digamos assim, né? É, ele sugeriu várias opções aqui que, sinceramente, não significaram muita coisa para mim, certo? Então vou deixar… estou usando isso aqui

25:36 para explorar deliberadamente o aspecto criativo do Gemini 4 Pro, né, principalmente porque estou usando o raciocínio alto aqui, certo? Vamos ver se ele consegue criar alguma coisa. Gente, depois de uma demora bem longa, o Gemini 4 Pro me respondeu. Olha só o que ele fez. Atualizou a página 404 usando o componente de página não encontrada e o mesmo layout aqui, certo? Certo. Vamos voltar para lá, então. Vamos gerar uma página aleatória aqui. E parabéns,

26:07 página não encontrada. Esta página não existe na barra de endereço, certo? Né? Nada de especial. Eu gostaria que esse 404 ficasse um pouco mais destacado aqui, certo? Achei que ficou escondido demais aqui. É, mas é isso, né? Nada de especial. A tarefa era simples, né? Demorou muito mais do que eu gostaria, certo? Demorou muito mais do que eu gostaria. Então vou pedir esse ajuste, certo? Gostaria que o 404 ficasse um pouco mais destacado. Está muito difícil de ver assim. E também vi que você estava trabalhando em dois apps. Trabalhe só no app Vite por enquanto. Um detalhe que aconteceu: eu mudei

26:43 o código do meu repo NextJS para Vite, para ficar inteiramente na stack da Cloudflare. E não contei isso para ele. Então, a culpa não foi do modelo, foi minha, certo? Como não contei isso para ele, trabalhou nos dois projetos, tanto no NextJS quanto no Vite. Então, preciso ser justo aqui. Isso certamente fez com que demorasse mais, porque teve que explorar duas bases de código diferentes. Ainda acho que demorou mais do que deveria, mas tudo bem. Isso, de fato, teve influência aqui, certo? Então vamos ver o que ele vai fazer agora com

27:13 essa nova interação minha com ele. Agora, enquanto o modelo trabalha aqui, é importante vocês entenderem, gente, que quanto mais liberdade vocês dão ao modelo para tomar decisões por vocês, maior a chance de terem que fazer iterações. Na verdade, esse é um dos assuntos de que falo bastante no meu curso de programação agêntica. Se forem a programa.ai e acessarem o curso de programação agêntica, esse é exatamente um dos pontos que faço questão de enfatizar, certo? Por que prompts vagos falham? Então, se quiserem evitar esse tipo de demora que estamos tendo com

27:46 o Gemini 1.5 Pro e realmente obter os mesmos tipos de resultados com modelos mais rápidos e baratos, considerem conferir o curso, que está linkado tanto na descrição quanto no comentário fixado. Certo? Ah, fez o que eu queria: desfez a alteração que não era mais necessária e mexeu apenas no app.tsx. Vamos abrir aqui agora. É, adicionou uma etiquetinha aqui, né? Não, não era exatamente o que eu tinha em mente, mas também está bom, né? Não dei nenhuma referência. Não dei referência nenhuma. Ele simplesmente criou algo aleatório aqui, certo? Usou o sistema de design. Não posso negar isso. Está funcionando no celular

28:17 . Então, certo. Vamos considerar esta tarefa concluída. E agora, uma coisa importante: vamos dar uma olhada no uso. E isso não dá, né? Esse é realmente o grande problema desse modelo do jeito que está agora, certo? Ele gastou 10% do meu limite semanal para fazer uma única tarefa, incluindo coisas que eu faria no dia a dia, como inicializar o servidor, né? Executar um prompt, pedir para ajustar outra coisa. Gastou 10%, gente. Vocês vão consumir, né, todo o limite semanal com isso. Para quem trabalha com programação, isso

28:50 vai acabar em um dia, certo? No máximo, dois dias, e já era. Então, o que podemos afirmar com segurança no momento em que estou gravando este vídeo é que o plano Pro, né, o plano que começa em US$ 100 ou mais — ou pode sair mais barato se vocês tiverem um desconto —, o plano Pro deles não vai muito longe para trabalho profissional, certo? Vocês vão precisar do plano Ultra se pretendem usar o Gemini 1.5 Pro como ferramenta principal do dia a dia. E, gente, não tem como, né, não podemos ignorar o elefante na sala: existem assinaturas pelo mesmo preço que oferecem muito mais uso, especialmente o Claude Pro, certo? Se vocês assinarem o Cloud Code hoje no plano de US$, terão acesso ao Sonnet, Haiku e Opus 3.5. São modelos excelentes. Sonnet e Opus ficam acima do Gemini 1.5 Pro nos dois benchmarks que vimos e terão um desempenho muito melhor. Mesmo que o Opus consuma mais dentro do plano de US$ 20, o Sonnet certamente será mais usado do que o Gemini 1.5 Pro. Então, embora isso seja interessante, de propósito não explorei a capacidade máxima do Gemini 1.5 Pro neste vídeo. Sei que ele

29:25 é um modelo muito mais capaz do que simplesmente criar uma página 404. Mas o que eu queria mostrar é que, dentro de um workflow diário em que vocês fazem várias tarefas — pedindo para investigar, inicializando um servidor, executando comandos para criar uma página e fazendo iterações —, em apenas alguns minutos de uso, além da latência, que eu gostaria que fosse menor, o consumo semanal realmente não é adequado para quem quer trabalhar com isso profissionalmente. Repito, especialmente se vocês estiverem no plano Pro ou no plano Ultra. Aí talvez

29:56 possam ter um caso de uso muito mais interessante. Mas, se formos para o plano Ultra, cara, estamos falando de quase R$ 800. E, se compararem isso com um plano Claude Max de US$, que acaba custando entre R$ 500 e R$ 600 dependendo do câmbio, cara, não me parece um bom negócio, certo? O plano Claude Max hoje, pelo que oferece, pelo ecossistema e pelos modelos, realmente valeria muito mais a pena do que o Google AI Ultra aqui, certo? Então, para resumir o vídeo: o que acho do Gemini 1.5 Pro? É legal,

30:27 é um modelo que veio para competir, mas, na prática, é difícil usá-lo no dia a dia porque sua assinatura teria que ser muito mais cara para vocês usarem todos os dias. E, pelo preço que pagariam por essa assinatura, seria melhor escolher outra, certo? Então, se vocês têm o plano AI Pro com desconto, pagando uns R$ 20 ou R$ 25 para desbloquear o Gemini 1.5 Pro, tudo bem? Usem no app ou na CLI; talvez consigam usá-lo para mais uma ou duas tarefas completas durante a semana, mas saibam que ele não vai conseguir

30:59 ser a ferramenta principal do dia a dia de vocês, certo? Pessoalmente, acho que talvez seja interessante usá-lo como editor de texto? Vocês geram, sabe, textos e cópias com os modelos do ChatGPT, com o modelo da Anthropic, e passam pelo Gemini 4 Argon para ele revisar o texto e deixá-lo um pouco mais natural. Esse pode ser um caso de uso que vou explorar em vídeos futuros, certo? Mas agora quero saber o que vocês acharam do Gemini 4 Argon. Acham que vale a pena? Digam

31:32 aqui nos comentários. Quero saber a opinião de vocês. Vocês trocariam o plano da OpenAI ou o plano da Anthropic pelo plano Gemini com o Gemini 4 Argon, ou prefeririam ficar com esses planos alternativos? Quero saber a opinião da comunidade. Já que ficaram comigo até aqui, inscrevam-se no canal. Muita gente assiste aos vídeos, mas não se inscreve. Ajuda muito se vocês se inscreverem, deixarem o like e compartilharem este vídeo. Se estiverem no celular, claro, deixem o like; isso ajuda bastante.

32:03 Não se esqueçam: uma boa maneira de fazer seus limites renderem mais e evitar retrabalho é dar ao modelo um jeito de verificar o próprio trabalho. Para isso, recomendo que deem uma olhada na série Testprite. E, se quiserem se aprofundar no estudo da programação agêntica e em como usar agents para desenvolver software e apps, confiram o curso de programação agêntica na Programa AI. Agradeço muito por terem assistido até aqui e até a próxima.

32:35 Não se esqueça: uma boa maneira de fazer seus limites renderem mais e evitar retrabalho é dar a ele uma forma de se autoverificar. E, para isso, recomendo que você confira a série Testprite. E, se quiser se aprofundar no estudo da programação agêntica e em como usar agents para desenvolver software e aplicativos, confira o curso de programação agêntica da Programa AI. Agradeço muito por ter assistido até aqui e até a próxima.

Transcrição original

[00:00] And finally, Google has made Gemini 4 Argon available, both via CLI and through its artificial intelligence plans, provided you are on the Pro plan or higher. So, in today’s video, I want to tell you everything about this new model that has arrived to compete at the top, both with the ChatGPT family models, GPT-6 Astra and GPT-6.1 Sol, and with the Claude family models, Op- 5.5 and Sonnet 5.5. I want to walk you through the specifications of this

[00:31] model and how much it costs to run. We will compare community opinions with what the benchmarks say. I want to perform practical tests and tell you if the limits are holding up, and answer the question: is Gemini 4 Argon the model to end the sovereignty of Op-5.5? Folks, a few weeks ago, Google had announced the launch of Gemini 4 Argon, which was indeed coming to compete at the top level, but we didn’t have

[01:01] access to it; it was only for a small group of people due to security reasons and so on. Not anymore, now it is available to everyone, and that is exactly what I want to talk to you about in today’s video, alright? So let’s start by going through the official launch post, so to speak, right? The public launch, right? Which happened on October 13th, and Gemini 4 Argon is now globally available to developers and businesses, both through the API in AI Studio and the Gemini platform, as well as for Google AI

[01:35] Ultra subscribers, and now Google AI Pro users too. There are some nuances regarding Google AI Pro subscribers. And if you are in the Google Plus subscriber group, well, then you won’t have access. We will get to that point in just a moment. You can then use it within the antigravity. Excellent, very good. We have a proprietary harness that we can use for Gemini 4 Argon, okay? So, what are the main features of this model? Well, it excels in complex

[02:08] work, right? Work more focused on real-world tasks across various domains , right? Including programming, finance , legal, right? Cybersecurity and science. One thing that catches my attention here is the fact that they are highlighting programming. We can always tell from company releases which is the first highlight they emphasize, right? And here they are indeed highlighting the programming area, which is always interesting. The price of Gemini 1.5 Pro, it’s at a price they’re calling introductory, right,

[02:42] which goes until November 30th, okay? So, until November 30th, there’s about a month and a half here for Pro to be at a price of 3.50 per million input tokens and 10.50 per million output tokens. So, basically, it’s coming in at the same price as GPT-4o. Claude 3.5 Sonnet, right? If we look here at OpenRouter, we can even compare these models quickly to see Pro alongside Sonnet and also GPT-4o, which

[03:16] are models in roughly the same price range, okay? Actually, I think it’s worth it if you want to compare these models to watch two videos I’ve already recorded here on the channel. The first is a video where I say that the Claude plan, the Claude Pro subscription plan, got even better after the release of Claude 3.5 and the price reduction for Sonnet 3.5. I’ll leave the link here for you to watch later. And the other video that will be interesting for you to watch is a video

[03:48] where I ask if the ChatGPT Plus plan, especially OpenAI’s, makes sense after the launch of GPT-4o. I’ll also leave it here for you to watch. In that video, I also talk a little bit about Pro, okay? At the time, it was when it had just been made available. If we take it here to compare within each provider, we have Gemini 1.5 Pro, Sonnet, and GPT-4o in the same price range, with Sonnet coming out, you know , as the cheapest in weighted average here, considering the tasks that OpenRouter uses. Usually, this happens

[04:24] because the model needs fewer steps to reach the final result, and typically, Gemini models always needed many more to complete a task than a model like Anthropic’s models or even ChatGPT’s models. This has a big influence because the more the model needs to do, it’s as if it were traveling more paths, it’s like you’re spending more gasoline in the car, right? The gasoline for the model is the tokens it produces, let’s put it

[04:54] that way. So it’s producing output tokens while it’s thinking and evaluating various probabilities, various paths, and this generates more tokens, making it more expensive. That’s why Gemini 1.5 Flash, despite being a faster and cheaper model on paper, didn’t end up being so, because the model took so many detours to reach the result that it used more tokens and ended up costing more. Here we see Gemini 1.5 Pro following this trend, though not quite as much, not quite as much. It’s about twice as expensive in terms of total weight here compared

[05:29] to Sonnet and 50%more expensive than GPT-4o would be. So it’s right there in that range. I think it’s fair to say here that they are in the same ballpark, okay? Now, regarding TPS, there’s no way around it. Anthropic remains far superior to both the GPT-4o versions and the Gemini 1.5 Pro version . Even when we switch providers, from AI Studio to Vertex. Yeah, the TPS is 30, 30, 40, it’s quite low, while at Anthropic we can hit 95 tokens per second on the subscription. If you run it on the API, it goes up to 100, right

[06:03] ? And on other providers, you can even exceed 100 TPS, okay? So, in fact, Anthropic models are currently unbeatable when it comes to speed. But getting back to the announcement, how does Google say they are using Gemini 1.5 Pro within Google itself? So, to solve engineering problems, right? Codebase refactoring, optimization, both of the codebase and business workflows within the company. Again, across various domains, right? Focusing

[06:37] not only on programming, cybersecurity, etc. They have a set of things they’ve done, like Python codebase optimization, science-related tasks, quantum chemistry, and package optimization. They are also really pushing 3D generation, which we saw was something GPT-4o Astra brought well to the table, right? Very good 3D generation. Actually, I made a video about this too, I’ll put it here for you to watch later. So, in fact, what

[07:08] Pro seems to do is match what models from both Anthropic and OpenAI were already doing, okay? It remains to be seen if it’s enough to make you use it as your daily driver, which is what we’ll see next, because Gemini 1.5 Pro is now available on Google AI Studio, okay? which is here, Harness, where Google is focusing its programming tasks. So, GMN 4 Argon can be used inside Antigravity there for Pro and Ultra subscribers, right?

[07:40] Available in the Antigravity desktop app and also in the Antigravity CLI, which is what I want to test with you. Parenthesis here, I recently did a review of Google’s AI plans, where I even talk about the Antigravity CLI. So I’ll put the link for you to watch later, especially if you’re in doubt about whether it makes sense to subscribe to this AI plan. And now, having this information that you can get access to Gemini 4 Argon, which is their main model, okay? And again, here

[08:13] they give several examples, eh, legacy code migration, YouTube comment optimization, ticket triage, nothing very new here, right? Doing this here, look, text localization, right? This is something very good, right? We’ll see here in the community opinions that Gemini models, and I share this opinion too, they tend to be the ones that express themselves best. So, if you need a task to produce text, write text in a more natural way, Google’s models are very good. So, I’m curious to see how Argon does in this regard too. All

[08:46] right? So, OK, Argon is available for subscribers, right, of Google’s AI plan . They rolled out the model, right, after a certain time, right? So they started releasing it here to the people who are on the AI Pro plan. But there is a detail, eh, many people have this AI Pro plan through some promotion. For example, there are many people here in the X comments saying they paid for the Pixel, right? Bought a Pixel, Google’s phone there, precisely because they would get this plan for a certain time and these people are not actually

[09:18] covered, right? What happens? If you look here on the Antigravity page itself, they say here, look, the Gemnight 4 Argon is available from Google AI Pro onwards, okay? So, Google AI Plus and those who are on the free plan won’t receive it. And from what I’ll show you here, it’s not in the plans, okay? Even because in the official release itself, right, post here by Logan K. Patry, who is the person mainly responsible for AI at Google, at least the guy who does this publicly, he said here, look, Argon is

[09:48] a large model, right? So, we have limited availability for it, but we are working on versions of Gemnight 4 that will be available to billions of people . So, it seems to me that Gemnight 4 Argon as it is won’t be coming to the Plus plan, okay? So, if you are on the Plus plan, don’t expect Gemini at its maximum intelligence. Which, let’s face it, is somewhat understandable, because Google’s AI Plus plan, let’s even open it here, if we open the Gem Nike plans here, look, they are even already marketing Gemnight 4 Argon. The AI Plus

[10:23] is R $ 24.99 per month, so R $ 25, we’re talking about 5 here, okay? We don’t have any subscription for $ where you get high usage, right, of such a capable model, okay? It usually starts at 20, which is more or less the AI Pro , it’s even a little cheaper here and still comes with all these things, like storage, right, and other benefits I showed in the video I mentioned to you. Then there is a detail that many people get the student discount here and then this price becomes very cheap. Then you might be wondering, will the student

[10:55] discount have access to GMN 4 Argo? They say that Gemnight 4 Argo is only available to those not on a Trial, so you have to be paying something. If you are on the Google AI Pro plan and leaving some change for Google, you will have access. If you are on a completely free plan, for example, a Trial, or if you bought a Pixel, or even have a plan, if I’m not mistaken, an Indian one, right, that people have access to for free. If you are on that, you won’t have access. You have to be giving something to Google there, otherwise it won’t let you use it. Now, a curious thing too, right? You see

[11:28] that there are these three asterisks here on Gemn 4 Argo, then you will see that it is not available in the Antigy IDE, so it’s only in the Antigravy app, the CLI, and the IDE extension. So this tells me that possibly we don’t have a very bright future for the IDE going forward either, okay? It seems to me it will be the app and the CLI, which let’s face it is also the same approach taken by Openi, which has the Codex Desktop app and the CLI, right? And also by Antropic, which has the cloud desktop app and also cloud code, okay?

[12:02] So this is for you who came to the comments to ask me why I didn’t review the anti-heavy and it’s right here. Why ? Because I know Google has this reputation for killing off the products it launches without any warning. So, you know, it didn’t make sense and I really don’t think it does. CLI is different because with CLI, you can usually integrate it in other ways, and that’s what I’ll use to test in today’s video. I even left a question here on my Twitter for people who have the student discount to see if it was working, if they were getting access, right? And yes, right? A lot of people

[12:32] told me here that the student discount is working right here. Philorock Degf too, Felipe Luiz, a lot of people saying that the student discount is working, but the limits are quite low, okay? The limits you can use within this student plan, which would be the pro plan, are quite low. So, we’re going to do this test in just a moment. Before we get to the practical part of this video, though, let’s see what to expect from this model, okay? Why? Because this was a model that came with a lot of expectations to compete at the

[13:04] top. If we look here at the benchmarks, starting the theoretical analysis, let’s say, Gemini 4 Argon comes in here with the same score as GPT 6 Astra and Fable 5.1, right? Very interesting, still below Sonet and Opus 5. But right there, fighting with the new Mus Wonder , which actually came out this week. Also, if you want me to make a video about Mus, tell me in the comments. I’ve already made some videos on the channel. It seems like people in Brazil

[13:34] here don’t have much interest in testing Mus. So let me know, if there are people who want it, I can make a video later. But it came in here, more or less ahead of GPT 6.1 Sol. So, if you have an OpenAI subscription and you’re possibly using GPT 6.1 Sol Plus because Astra consumes a lot of tokens, you’d have a model there that’s compatible with the OpenAI subscription , which is quite interesting, okay? And you can see there’s already a leap in quality here compared to another group here, which would be the Grock 4.7 group and other open-source models, okay? So, at least in the benchmark,

[14:07] right, it came to compete in this little group of GPT, Muse, and the previous family of Tropic models, because the 5.5 family is really very good. So, we have good prospects regarding this model. Now, in cost per task, Gemini here sits between Sonnet, or actually well below Sonnet. Here Sonnet, in artificial analysis, is much more expensive than Argon and also much more expensive than GPT 6.1 Sol. So, GPT 6.1 Sol is truly the affordable model. Gemini Argon would be about three times more expensive here, but

[14:42] still 40%of the price compared to what Sonnet 5 would be. Right? So it would fall between these two models. It is true that Sonnet 5.5 is ahead in terms of intelligence, right? It is well ahead here. Over on the Cursor benchmark, Gemini 4 Argon has joined the fray. As I record this video, it enters in sixth place. Look there, below Sonnet, but ahead of Opus 5. In reasoning medium. We don’t have tests with GPT 6.1 here in Cursor because it

[15:17] wasn’t available in Cursor. But it’s interesting, see. It comes in here to compete with Sonnet again. Only here in Cursor, it’s turning out to be more expensive, okay? So you see it’s all kind of mixed up, right? Sonnet still seems like a very good value, guys. If you’re worried about price, Sonnet 5. It really is an excellent model and hard to beat. Regarding the steps, right? Gemini 4 is here with quite a few steps, but not too many, right? Not that many, right? We do have a distortion here from the max mode,

[15:50] which always has more steps, but we could say it’s more or less in the range of Opus 5.5 extra high, right? Sonnet 5.5 extra high is already much more direct here. But anyway, the benchmarks confirm that Argon is in this fight, it’s in the mix, at least at the Sonnet 5.5 model level. It seems to be the consensus that it is below Opus 5.5, okay? But at least in the fight with Sonnet 5.5, it seems to be there. Now, regardless of the model you select, whether it’s Sonnet, Opus, GPT,

[16:26] or Gemini 1.5 Pro, it’s important that you have a way to allow your model to self-verify, to validate the work it is doing. And one of the ways to do this is precisely through a CLI, like the TestSprite CLI. Guys, TestSprite is a partner here on our channel that has a very interesting CLI that provides a verification layer for your agent. If you do good planning and have a way to give your agent a way to verify itself, for example, by writing end-to-end

[16:58] tests and ensuring it only returns to you when those tests are passing, you don’t need to keep chasing after the most expensive model, you know, the largest and most intelligent one possible, because it has validation mechanisms. Maybe it will take longer, but it will reach the result you want, okay? So, TestSprite is excellent for this, so that you have more confidence in the model you are using. Give it a task, ask it to generate end-to-end tests. With TestSprite, it will write these tests, it will validate itself

[17:35] against these tests, and you will have the guarantee that when it returns to you, those tests will be passing, which greatly increases our confidence in working with agentic programming. Alright? If you want to test and get to know the TestSprite CLI for free, the link will be in both the description and here in the pinned comment. Very well, everyone. So let’s go to the practical part of our video today, where I will run the AgentGPT CLI. You see that I have the most up-to-date CLI possible? So I’m going to launch the

[18:06] CLI here using the agent command. 1.5 Pro with reasoning set to high. How do you do that? You come here to model and it will appear, look. I have both the Pro and Flash, and even Opus. Here in AgentGPT, right? Pretty cool. So you can select the Pro here and you can also change the effort, okay? I set the effort to high, alright? I always like to use the effort on high, if my limits , you know, allow it. And speaking of limits, let’s go ahead and check our

[18:38] quota here. And I have here, look, the quota for my Gemini Pro models. Alright ? So, you see that I have everything in the green, I use the AgentGPT CLI. Those who follow me here know this, so I really want to run these tests, okay? The first thing you’ll notice is that you’ll have separate limits for Gemini models that aren’t Argon, right? A limit for both weekly and 5-hour periods. And you have here, right, separate limits for Claude and GPT models. In this case, GPT here is the GPT OSS, right, which is their

[19:09] open-source one. This one you likely won’t use. So, basically, it’s a limit you have to use Opus and Sonnet. This is pretty cool. And finally, what interests us for today’s video is the Gemini 1.5 Argon, the weekly limit for those on the Pro plan or above, with the quota being separate. And of course , if you are on the Ultra plan, you will have even more limits. So this is what I want to verify today, okay? Let’s check how much we’re going to spend, right, on the tests I perform. So what do I want to do with you today, folks? I haven’t prepared anything very specific. Actually, what I want to do

[19:42] is fix some things I have in the AI program, right? The AI program is my AI engineering training; it’s already running with several classes coming out every day, and people are really enjoying it. And so I’m tweaking some small things here, okay? I don’t know, if I make up a page here today, it has a generic 404. Can we make a 404 that is closer to what the page’s visual identity would be? That’s a first thing we could test, okay? So, a simple UI task here. Let’s start with that one, then. So, for starters, I’ll ask it to

[20:14] initialize my development environment here. Please init environment so locally. So I’m going to do several things here to mix in typical programming work. Why, folks? Because this is a good model, that’s undeniable , right? I know it will solve the things I give it, and I don’t like that type of benchmark. Create a game from scratch. That has its value, but it’s not what I like to bring here to the channel. I like to bring to the channel things for everyday use, okay? So, what I want to do here is simulate the daily

[20:46] life of someone working with software, someone who works with programming agents, and see what the work experience is like. I’ll give you my personal opinion here, you may agree with me or not, and also see how the limits hold up to check if this pro plan is enough for those who work with this. So, the first thing I’ll mention to you is this Google part here , see? It doesn’t come with a very smart permissions system by default, okay? It’s asking me for authorization to read the readme. Why, in the middle of 2026, do I have to give authorization for my AI agent to

[21:19] read a readme file? So this won’t work, I’m going to stop this, you can’t work like this, okay? I saw someone saying they had auto mode enabled, okay ? Let’s see if I can find something like that here, look. It’s project-based. I’ll do it globally, man . I want it global right here, look. No , if I go here, it will ask me to select the tools I want. I don’t want that. I don’t want that level of granularity. Let’s go to settings and see what we can find. We have agent mode, look. It’s already here, you see? There’s default, accept edits, and the mode, alright? So, auto-mode

[21:52] auto-approves edits and commands considered safe. You can use a classifier for that. Most companies do it this way, and it will ask you when there’s an irreversible action, okay? So, of course, this should be the default, right? For heaven’s sake, I don’t understand why they don’t make this the default. But fine, I set it to auto mode and let’s go. Go on. If you don’t set it here, it will keep interrupting you every second to see if it can read the simplest file in the world. So, put it in auto mode, that’s the first tip here, otherwise you won’t be able to work with Antigrab. Look,

[22:22] just like in the other video I made, it wants to create a new database. Why is that? The BD already exists. Please just start the server. Look guys, I tried, but even its auto mode is basically useless, okay? It’s asking for permission to run the server development command. So, I’m going to stop here, I’ll have to go back to config and I’ll have to set it here. Man, there’s not a single thing I can just do. Just go and run everything. Don’t ask me anything. I’m going to set it to always proceed. Here comes my main criticism, because this “always proceed” isn’t great. It keeps asking

[22:55] me so many things that I end up accepting everything, so when something actually dangerous comes up, I’ve already accepted it because I’m conditioned to say yes and have to keep granting access to everything. So yeah, they need to improve this auto mode of theirs, okay? This part is bad. Another thing I wanted to talk to you about is the speed, okay? The first tests here aren’t very satisfactory, not at all. I find it quite slow just to run a simple command. So look, man, there are some things you just can’t understand. It was just supposed to run “pnpm dev” and it decided to do a database migration. This Google thing isn’t that great, but fine, it’s working. If I open it here,

[23:30] okay, it’s loaded locally. So I’m going to ask it to create, you know, a 404 page for me, alright? Alr so you gna see that the 404 page that we have pretty simple and has nothing to do with the visual identity of the app. I wonder if we could design a better 404 page. So this is a task that is meant to be strictly frontend, okay? Right? Comparing it directly to the cloud code harness, I miss having the cloud code canvas. It’s really good nowadays,

[24:03] right? I can create the design within the design system, see it there, and approve it before development, right? In this case, it’ll have to create it from scratch, right? It will have to create it while at least reading the design system. What I saw is that it already managed to do it, look, it already managed to reference the design MD. So, it had access to my design MD, to see how my design system is laid out . Let’s see how it’s going to build this page. Now, a tip here is to press Ctrl + O to see exactly what the model

[24:33] is doing, right? We can see here all the files it’s loading, you know, into its context. This is interesting for you to correct the model if it’s heading in the wrong direction, which it seems like it’s looking at what actually needs to be done, right? Alright, guys. It took a little while here. It did some exploring and now it asked me a question. I found that interesting, okay? The question about how I want this page to be, since I was being very vague, right? So, which direction? The recommended direction is editorial, hero, wayfinding grid, navbar and footer monospace, blah blah

[25:04] blah, okay? Minimal, editorial statement, generous negative space, technical spec card, I don’t know. I’m going to tell it something like: “Try something more in line with the vibe of the app”. I don’t know, I want it to be a bit creative here, right? Like a 404 page that’s a bit more creative, let’s put it that way, right? Yeah, it suggested a bunch of options here that honestly didn’t mean much to me, okay? So I’m going to let I’m using this here

[25:36] to deliberately explore the creative aspect, right, of Gemini 4 Pro, particularly because I’m on high reasoning here, okay? Let’s see if it comes up with something. Guys, after a very long delay here, Gemini 4 Pro got back to me, look, the realization of what it did. It updated the 404 page using the not found component and the same layout here, okay? OK. Let’s go back there then. Let’s generate some random page here. And congratulations,

[26:07] page not found. This page doesn’t exist in the address engine, OK? Right? Nothing special. I would like this 404 to be a little bit more highlighted here, okay? I thought it got too hidden here. Yeah, but that’s it, right? Nothing special. The task was simple, right? It took much longer than I would have liked, okay? It took much longer than I would have liked. So let me ask it for this this adjustment, okay? I’d like the 404 to be a little bit more highlighted. It’s very difficult to see this way. And also I saw you working on two apps. Work only on the Vite app for now. A detail that happened. I switched

[26:43] the program code from my NextJS repository to Vite to be entirely on the Cloudflare stack. And I didn’t tell it that. So that wasn’t the model’s fault, it was my fault, okay? Since I didn’t tell it that, it worked on both projects, both NextJS and Vite. So, I need to be fair here. This certainly made it take longer, since it had to explore two different codebases. Still, I think it took longer than it should have, but fine. This this in fact had an influence here, okay? So let’s see what it what it comes up with now with

[27:13] this new interaction of mine with it. Now, as the model works here, it’s important that you understand, guys, that the more leeway you give the model , right, to make decisions for you, the more prone you will be to having to make iterations. In fact, this is one of the topics I talk about a lot in my agentic programming course. If you go to programa.ai and head over to the agentic programming course, this is exactly one of the points I really hammer home, okay? Right? Why do vague prompts fail? So, if you want to avoid this kind of delay we’re having with

[27:46] Gemini 1.5 Pro, and actually get the same kind of results with faster and cheaper models, consider checking out the course linked in both the description and the pinned comment. All right? Oh, it did what I wanted, reverted the change that wasn’t needed anymore, and only touched the app.tsx. Let’s open it up here now. Yeah, it added a little tag here, right? No, that wasn’t exactly what I had in mind, but it’s okay too, right? I didn’t give it anything, no reference at all. It just created something random here, okay? It used the design system. I can’t deny that. It’s working on mobile

[28:17] . So, okay. Let’s consider this one done. And now a big thing, let’s take a look at the usage. And this just won’t do, right? This is truly the big problem with this model, the way it is right now, okay? It spent 10%of my weekly limit to do a single task, including what I would do day-to-day, like initializing the server, right? Running a prompt, asking it to adjust something else. It spent 10%, guys. You’re going to burn through, right, your entire weekly limit on this. For those who work with programming, this

[28:50] will be gone in a day, okay? At most two days, this is gone. So what we can firmly say at the moment I’m recording this video is that the pro plan, right, the plan starting at $ 100 and up, or if you have a discount it might be cheaper, but their pro plan for professional work isn’t going to go very far, okay? You will have to be on the ultra plan if you intend to use Gemini 1.5 Pro as your daily driver. And so, guys, there’s no way, right, we can’t talk about the elephant in the room, which is the fact that we have subscriptions at the same price that offer much more usage, especially with Claude Pro, okay? If you subscribe to

[29:25] Cloud Code today on the $ plan, you will get access to Sonnet, Haiku, and Opus 3.5. They are excellent models. Sonnet and Opus are above Gemini 1.5 Pro in the two benchmarks we saw, and they will perform much better. Even with Opus consuming more within the $ 20 plan, Sonnet will certainly see more use than Gemini 1.5 Pro. So, although this is interesting, I purposefully didn’t explore the maximum capacity of Gemini 1.5 Pro in this video. I know it

[29:56] is a much more capable model than just making a 404 page. But what I wanted to show you is that, within a daily workflow where you perform multiple tasks—asking it to investigate, initializing a server, running commands to build a page, and iterating—is that in just a few minutes of use, besides the latency I wish were faster, the weekly consumption really isn’t suitable for those who want to work with this professionally. I repeat, especially if you are on the Pro plan or the Ultra plan, then you might

[30:27] possibly have a much more interesting use case. But if we go to the Ultra plan, man, we’re talking about almost R $ 800. And if you compare that with a Claude Max plan for $, which ends up being between R $ 500 and R $ 600 depending on the conversion, man, it doesn’t seem like a good deal to me, okay? The Claude Max plan today, for what it delivers, the ecosystem, and the models, would really be much more worth it than Google AI Ultra here, okay? So, to summarize my video, what do I think of Gemini 1.5 Pro? It’s cool

[30:59] , a model that came to compete, but in practice, for daily use, it’s hard to use because your subscription would have to be much more expensive for you to use it day-to-day. And for the price you pay for that subscription, you would be better off with another one, okay? So, if you have the AI Pro plan with a discount, paying like R $ 20 or R $ 25 to unlock Gemini 1.5 Pro, alright? Use it within the app or the CLI, maybe you can use it for one or two more complete tasks during your week, but know that it won’t be able to

[31:32] be your daily driver, okay? Personally, I think it might be interesting to use it as a text editor, perhaps? You generate, you know, copy and text with your ChatGPT models, with Anthropic’s model, and pass it through Gemini 4 Argon so it reviews the text and makes it sound a bit more natural. That could be a use case I’ll explore in upcoming videos, alright? But now I want to know from you what you thought of Gemini 4 Argon. Do you think it’s worth it? Tell

[32:03] me here in the comments, I want to know your opinion. Would you switch your OpenAI plan or your Anthropic plan for the Gemini plan with Gemini 4 Argon, or would you rather stick with those alternative plans? I want to know the community’s opinion. Since you’ve stayed with me until this point, subscribe to the channel here. A lot of people watch the videos but aren’t subscribed. It helps a lot if you subscribe, like, and share this video. If you’re on your phone, of course, give it a like, it really helps us out.

[32:35] Don’t forget, a good way to make your limits go further and avoid rework is to give it a way to self-verify. And for that, I recommend you take a look at the Testprite series. And if you want to dive deeper into the study of agentic programming and how to use agents to develop software and apps, take a look at the agentic programming course over at Programa AI. I truly thank you for watching this far and see you next time.