编辑判断：比较整条工作流的交付能力
Terra 适合作为高频自动化的成本基线，Gemini 4 Argon 则值得在复杂推理和长程任务上单独验证。Google 已在 10 月 13 日宣布 API 可用，不能把早期受限发布的状态继续写成当前不可用。另一方面，服务可用不意味着每个账户、地区和工具组合都具有相同配额。
对于已经依赖 Google Cloud、搜索和相关开发工具的团队，现成的权限、日志与部署方式可能降低接入成本；对于已使用 OpenAI 工具接口的团队，迁移模型之前应先比较工具行为差异。我们把生态适配视为工程成本，而不是基础模型更聪明的证据。
分数要保留配置上下文
站内本次记录的 Terminal-Bench 4.0 最高档公开值为 Terra 50.3%、Argon 57.4%。它提示 Argon 值得加入终端任务试用，但不能据此推断所有桌面操作或视觉推理都更强。终端任务、网页交互、图纸理解应分别设置验收集。模型能完成多少步骤，与最终产物是否正确，是两个必须同时记录的指标。
不同发布方提供的代理框架、工具配置和推理预算可能不同，本页公开成绩应理解为各自已报告的系统结果。我们不把缺失成绩计作失败，也不以谁收录的评测更多宣布全面胜出。
留意 Argon 的限时价格
2026 年 10 月 28 日，Terra 的标准文本短上下文费率为每百万输入/输出 token 1/5 美元；目录同时保留 Argon 的优惠费率 2/10 美元及原价 4/20 美元。Google 当前文档将优惠期列至 2026 年 11 月 30 日，采购预算应分别模拟优惠期与恢复原价后的费用，而不是把限时半价当成永久成本。
Terra 超过 272K 上下文也有更高费率。缓存、搜索、工具和推理生成量必须另算。对于每天自动执行大量任务的服务，价格期限与任务完成率同样影响长期成本。
推荐试用方式
先用一组真实任务固定工具权限、超时和输出验收，让两款模型各自完成。记录合格率、重试次数、总耗时，以及接入现有系统所需的工程工作。高频且能自动验收的任务优先考察 Terra，复杂推理与强依赖 Google 环境的任务重点考察 Argon。若任务类型混杂，可以按任务分流，不必为了单一供应商把所有工作硬塞给一个模型。
读数口径与资料
本文编辑日期为 2026 年 10 月 28 日。表格会随新来源更新，正文是这一日期的选型判断。文中公开评测保留各自的推理档与工具条件，不将厂商自报等同于独立复测，也不把未公开成绩当作零分。实际成本应包含所有尝试、工具费用与必要的人工复核。