Gemini 4 Argon 正式上线 首 72 小时累计处理约 25 万亿 token

Gemini 4 Argon 正式对外发布之后，上线最初 72 小时内，全平台累计处理 token 总量达到 25 万亿，整体调用规模达到上一代 Gemini 3 同期调用量的三倍，海量请求直接带动谷歌 TPU 算力集群持续高负荷稳定运行，充分体现出这款旗舰模型在开发者与企业用户群体里旺盛的使用需求，同时也印证了长上下文、强推理模型在工程、科研、智能体场景下的算力消耗规模迎来大幅增长。本次超高 token 处理量，来源于模型本身的产品能力与开放策略双重加持，一方面 Gemini 4 Argon 把上下文窗口升级到 100 万 token，支持超长文本一次性推理，单条请求的 token 消耗量大幅提升；另一方面官方给出了友好的首发定价，进一步降低企业批量调用的成本门槛，叠加全球开发者批量接入 API 开展长代码工程、法律文书梳理、科研计算、网络安全攻防测试等任务，多重因素叠加，直接促成上线三天就跑出 25 万亿 token 的超高调用规模。谷歌底层 TPU 集群经过预先扩容优化，能够平稳承接这一波峰值流量，全程保持推理服务稳定不中断，保证每一条长任务请求都可以顺利完成全流程推理。

一、25 万亿 token 流量的构成拆解

1. 总流量时间分布 整个 72 小时分为三个时段，流量呈现稳步抬升的趋势：上线首日流量快速冲高，单日处理 token 突破 8 万亿；上线第二日维持高位平稳运行，单日处理量稳定在 9 万亿；上线第三日新增企业批量接入，单日处理量达到 8 万亿，三天合计总量稳定在 25 万亿左右。
2. 业务场景流量占比 表格 5
3. 调用来源结构 企业云端 API 调用占比 76%，AI Studio 开发者个人测试调用占比 24%；其中缓存输入 token 占到总输入量的 35%，缓存机制有效降低了重复文本带来的算力开销。

二、支撑超大 token 吞吐量的模型核心能力

1. 超大上下文窗口 统一上下文上限提升至 100 万 token，输入、内部思考、输出共用同一个窗口，支持超长解码，单次最高可生成近百万 token 内容，单条请求的 token 体量相比前代提升十余倍，单请求算力消耗成倍上涨Google AI。
2. 多级思考档位设计 提供 low、medium、high 三档思考强度，开启 high 高推理档位后，模型会增加中间思考步骤，中间推理环节会产生额外 token 开销，这也是整体 token 总量快速走高的重要原因Google AI。
3. 推理集群优化 依托谷歌自研 TPU 算力集群，搭配 vLLM 加速框架，实现连续长文本推理的高吞吐，单集群每秒可稳定处理十万级 token，能够承接大批量并发长请求，保障 25 万亿总 token 平稳跑完，没有出现服务拥堵。

三、定价策略拉动调用量增长

1. 首发推广价格：每百万输入 token 定价 2 美元，每百万输出 token 定价 10 美元，对比上一代旗舰模型，输出价格有所下调，大幅降低企业大规模批量调用的成本压力。
2. 缓存优惠机制：缓存文本输入 token 仅收取原价 5% 的费用，大量重复知识库、代码库的批量调用场景下，整体成本进一步压缩，进一步放大了企业批量调用的意愿。

四、流量峰值带来的算力运营总结

1. 峰值算力预判：上线前谷歌已经预判到长上下文模型会带来 token 消耗暴涨，但 72 小时 25 万亿的总规模依然超出前期预估，充分说明行业对超长推理模型的真实需求长期被低估。
2. 集群扩容保障：谷歌提前完成多区域 TPU 集群扩容，分区域负载分流，把海量并发请求分散到多个算力节点，保证全时段推理服务稳定运行，没有出现超时、限流等问题。
3. 长期扩容规划：结合本次上线的流量数据，谷歌后续会持续扩充 TPU 算力储备，用来承接后续持续上涨的 token 调用需求，保障后续企业大规模接入后的服务稳定性。

五、整体总结

Gemini 4 Argon 上线 72 小时处理 25 万亿 token，既是产品硬核能力带来的自然结果，也是合理定价与缓存优惠政策共同拉动的市场表现；百万级长上下文、多档位深度推理拉高了单条请求的 token 消耗，海量企业与开发者批量接入进一步放大整体流量；依托 TPU 集群的算力调度优化，平台平稳承接住短期流量高峰，为后续持续开放大规模商用打下坚实基础，也为整个行业长文本大模型的算力投入与流量预判提供了真实可参考的数据样本。

【相关 FAQ】

问题 1：Gemini 4 Argon 上线 72 小时处理约 25 万亿 token，该流量规模是上一代模型同期的几倍？

回答 1：Gemini 4 Argon 上线首 72 小时处理约 25 万亿 token，整体调用规模约为 Gemini 3 同期 token 处理量的三倍，流量增长幅度十分明显。

问题 2：Gemini 4 Argon 能够跑出 25 万亿 token 的高吞吐量，核心依靠哪一项模型能力？

回答 2：Gemini 4 Argon 核心依靠 100 万 token 超大统一上下文窗口，支持超长解码，单条请求 token 消耗量大幅提升，再叠加多级深度推理档位，直接拉高整体 token 总消耗量，支撑起 25 万亿的总处理规模Google AI。

问题 3：Gemini 4 Argon72 小时 25 万亿 token 流量里，哪一类业务场景占据最高流量占比？

回答 3：在 Gemini 4 Argon 首 72 小时 25 万亿 token 总流量中，软件工程与代码迁移场景占比达到 42%，是所有业务场景里流量占比最高的类目，长代码任务带来了极高的单请求 token 开销。

问题 4：Gemini 4 Argon 依靠什么机制降低批量调用成本，进一步推高 token 调用总量？

回答 4：Gemini 4 Argon 采用首发优惠定价 + 缓存折扣双重机制，缓存输入 token 仅收取原价 5% 费用，大幅降低企业批量重复调用的成本，有效拉动整体 token 调用量持续走高The Keywor...。

【数据来源】

[2026-10-21]（3 天狂吞 25 万亿 Token！谷歌 TPU 彻底拉满）新智元

[2026-10-21]（Gemini 4 Argon 上线 72 小时处理 25 万亿 token）财联社

[2026-10-21]（Gemini 4 Argon 长上下文参数与定价发布）Google AI 官方博客

[2026-10-21]（Gemini 4 Argon 首波调用数据出炉）腾讯云开发者社区

免责声明

本文全部数据均来自谷歌官方披露信息、行业科技媒体公开实测数据；Gemini 4 Argon 的 token 处理总量、场景流量占比、算力集群负载数据均为上线初期统计数值；后续随着接入用户持续增加，整体 token 处理规模会持续动态变化；模型上下文上限、推理档位、API 定价以谷歌云与 Google AI Studio 官方最新公告为准；不同业务场景下的单请求 token 消耗会因任务复杂度存在合理浮动。