Source: https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-4-argon-u003a-batch/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-4-argon-u003a-batch/
Language: de

# Google: Gemini 4 Argon (batch)

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## [Google: Gemini 4 Argon (batch)](https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-4-argon-u003a-batch/)

Gemini 4 Argon (batch) ist die separat aufgeführte Batch-Variante von Googles Reasoning-Modell mit langem Kontext. Sie nimmt Text, Bilder, Audio, Video und Dokumente entgegen und erzeugt Text, mit Werkzeugaufrufen und strukturierter Ausgabe. Halten Sie ihre Kennung und Ausgabekapazitäten bei Batch-Arbeiten vom Standard-Argon getrennt.

- [**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/de/google-gemini-4-argon-u003a-batch/#method-0)

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Gemini 4 Argon (batch) ist die veröffentlichte, als Batch gekennzeichnete Variante von Googles multimodalem Reasoning-Modell. Sie behält den Schwerpunkt der Argon-Modellfamilie auf Softwareentwicklung, mathematischer und wissenschaftlicher Analyse sowie mehrstufigem Reasoning über umfangreiche Belege bei. Der Eintrag akzeptiert Text, Bilder, Audio, Video und Dateien wie PDFs und liefert Text zurück.

#### Organisieren Sie eine Sammlung unabhängiger Aufgaben

Eine hilfreiche Batch-Arbeitslast enthält viele klar definierte Elemente mit vergleichbaren Ergebnisanforderungen. Eine Dokumentensammlung kann für alle Elemente dieselben Extraktions- oder Vergleichskriterien verwenden. Eine Codeprüfungs-Arbeitslast kann dieselben Prüffragen für eine Reihe von Änderungen festlegen. Eine Forschungssammlung kann dieselben Belegfelder aus jedem Quellenpaket verlangen.

Geben Sie jedem Arbeitselement eine Kennung, die die umgebende Anwendung mit Eingabe und Ergebnis bewahrt. Halten Sie Anweisungen dort stabil, wo die Arbeit vergleichbar ist, und platzieren Sie elementspezifische Belege und Fragen in der einzelnen Aufgabe. So lassen sich abgeschlossene Ausgaben leichter vergleichen, ohne Dokumente oder Repository-Änderungen miteinander zu verwechseln.

#### Langer Kontext mit präziser Ausgabevorgabe

Das veröffentlichte Kontextfenster beträgt 1.048.576 Token. Halten Sie zusammengehöriges Quellenmaterial zusammen und kennzeichnen Sie Dokumentgrenzen, Dateinamen oder Abschnitte, die für die Aufgabe wichtig sind. Verlangen Sie eine Ausgabe, die dem Zweck der Sammlung dient: eine geprüfte Änderung, eine Belegtabelle, einen strukturierten Satz von Befunden oder einen knappen Bericht.

Die Batch-Variante veröffentlicht verpflichtendes Reasoning mit den Aufwandsstufen low, medium und high. Stimmen Sie den Aufwand auf die Fragen ab, die geklärt werden müssen, und halten Sie das Antwortformat ausdrücklich fest. Wenn ein anderer Prozess die Antwort verwendet, kann die veröffentlichte Fähigkeit für strukturierte Ausgabe Felder unterstützen, die innerhalb der Sammlung vergleichbar bleiben. Werkzeugaufrufe sind ebenfalls als Modellfähigkeit aufgeführt; die Anwendung definiert und führt die der Aufgabe bereitgestellten Werkzeuge aus.

#### Verbinden Sie die Variantenkennung mit der Arbeit

Standard- und Batch-Eintrag haben unterschiedliche veröffentlichte Kennungen innerhalb der Argon-Familie. Bewahren Sie bei der Auswahl dieser Variante das genaue Batch-Suffix und halten Sie diese Wahl mit dem fertigen Material fest. Verwenden Sie bei der Organisation der Sammlung die eigenen Kapazitäten und Ausgabeanforderungen der gewählten Variante.

Planen Sie für eine umfangreiche Antwort den erwarteten Inhalt und die Completion-Kapazität des ausgewählten Batch-Profils, bevor Sie die Größe eines Arbeitselements festlegen. Die Batch-Quellseite behandelt lange Ausgaben getrennt vom Standardeintrag. Halten Sie Batch-Variante und ausgewählte Completion-Kapazität mit der Sammlung verbunden, damit jedes Element derselben Ausgabeplanung folgt.

#### Vergleichen Sie Ausgaben konsistent

Verwenden Sie eine repräsentative Stichprobe der Sammlung, um zu beurteilen, ob die gewählten Anweisungen die erforderlichen Belege und den nötigen Detailgrad erzeugen. Bewahren Sie Dokumentreferenzen, extrahierte Befunde und offene Fragen in jedem Ergebnis gemeinsam auf. Muss ein Element überarbeitet werden, erhalten Sie seine ursprünglichen Belege und Auswahl, damit das korrigierte Ergebnis mit dem Rest der Sammlung vergleichbar bleibt.

#### Fähigkeiten

- Separate veröffentlichte Argon-Kennung mit der Markierung batch.
- Text-, Bild-, Audio-, Video- und Dokumenteingaben mit Textausgabe.
- Veröffentlichtes Kontextfenster von 1.048.576 Token.
- Verpflichtendes Reasoning und veröffentlichte Unterstützung für Werkzeugaufrufe.
- Schemagesteuerte strukturierte Ausgaben für vergleichbare Ergebnisse.

#### Anwendungsfälle

- **Prüfung einer Dokumentensammlung** — Einheitliche Prüfkriterien und ein gekennzeichnetes Quellenpaket je Element. Ergebnis: Vergleichbare Befunde mit erhaltenen Dokumentreferenzen.
- **Prüfung einer Änderungssammlung** — Eine Reihe von Codeänderungen mit gemeinsamen Verhaltens- und Testkriterien. Ergebnis: Ein gekennzeichnetes Prüfergebnis für jede Änderung.
- **Strukturierte Verarbeitung von Forschungsmaterial** — Unabhängige Belegsammlungen mit denselben angeforderten Ergebnisfeldern. Ergebnis: Eine Sammlung strukturierter Befunde, die zum Vergleich bereit sind.
- **Ausführliche Zusammenführung** — Ein umfangreiches zusammengehöriges Eingabepaket und eine definierte Berichtsgliederung. Ergebnis: Ein umfangreiches Textprodukt innerhalb der Completion-Kapazität des gewählten Batch-Profils.

#### Grenzen

- **Kontext** — Veröffentlichtes Batch-Kontextfenster: 1.048.576 Token.
- **Variante** — Halten Sie google/gemini-4-argon:batch von der Standardkennung getrennt.
- **Ausgabeplanung** — Wählen Sie die Größe von Arbeitselementen anhand der Completion-Kapazität des ausgewählten Batch-Profils; legen Sie das vorgesehene Ergebnisformat ausdrücklich fest.
- **Reasoning** — Reasoning ist verpflichtend; veröffentlicht sind die Aufwandsstufen low, medium und high.

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches` `google/gemini-4-argon:batch`

[`google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&fmt=batches)

Google /`google/gemini-4-argon:batch`

### Start

Gemini 4 Argon (batch) ist die separat aufgeführte Batch-Variante von Googles Reasoning-Modell mit langem Kontext. Sie nimmt Text, Bilder, Audio, Video und Dokumente entgegen und erzeugt Text, mit Werkzeugaufrufen und strukturierter Ausgabe. Halten Sie ihre Kennung und Ausgabekapazitäten bei Batch-Arbeiten vom Standard-Argon getrennt.

Zulässige Eingaben

Text

Ergebnisse

Text

### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

**Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung** `POST /v1/batches`

Eingabetypen

`text`

Ausgabetypen

`text`

Ausgabeformat

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`endpoint` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits /v1/chat/completions | Standard— |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemini-4-argon:batch | Standard— |
| Feld`requests` | Typ`batch_item[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`requests[].custom_id` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`completion_window` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 24h | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`requests[].body.model` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits google/gemini-4-argon:batch, google/gemini-4-argon | Standard— |
| Feld`provider.only` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits google-vertex/global | Standard— |
| Feld`provider.allow_fallbacks` | Typ`boolean\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits false, null | Standard— |

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragendpoint, model, requests |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`representation` | Vertrageingebettete requests\[\]; jedes Element enthält custom\_id und body |
| Parameter`request_endpoint_profile` | Vertrag/v1/chat/completions |
| Parameter`file_material` | VertragDer Aufrufer kann tatsächliches UTF-8-JSONL lokal in requests\[\] einlesen. Es werden weder ein Upload-Zweck noch input\_file\_id oder eine Dateireferenz verwendet. Fehlendes oder leeres Kundenmaterial stoppt die Vorbereitung vor POST. |
| Parameter`serialization_order` | Vertragendpoint, model, provider (falls angegeben), completion\_window (falls angegeben), requests als letztes Feld |
| Parameter`optional_controls` | Vertragprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window |
| Parameter`schema_scope` | VertragAnfragekörper für Text Chat Completions in der dokumentierten Inline-Batch-Struktur. |

Lebenszyklus: `asynchronous`

`GET /v1/batches/{operation_id}` · die tatsächliche response.id der ursprünglichen Erstellungsantwort; derselbe Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe

### Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus

Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Preise für explizites Caching

Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.002** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.01** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.0001** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.000375** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.002** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.01** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **$0.0001** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **$0.000375** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token |

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

curl · gespeicherte BeispieldatenPython HTTP · tatsächliche JSONL-Daten des KundenPython · jedes fertiggestellte Ergebnis speichern

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-4-argon:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json
```

```python
import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-4-argon:batch', 'google/gemini-4-argon']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-4-argon:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))
```

```python
import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.
```

### Ergebnisse abrufen und speichern

#### Ailoot Ultra · Stapelverarbeitung

eingebettetes JSON unter results\[\].response.body

- `GET /v1/batches/{operation_id}`

##### Auftragsstatus prüfen

curl · Status des ursprünglichen Vorgangs

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json
```

##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Das vollständige ursprüngliche Status-JSON, jedes Ergebnis/jede custom\_id und den vollständigen Antwort- oder Fehlerkörper aufbewahren. Abgeschlossene results\[\] ohne Filterung als JSONL speichern.

##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die ursprüngliche Vorgangs-ID beibehalten. Bei 503 result\_pending\_check gilt X-Should-Retry:false; einen ursprünglichen Batch mit unbekanntem Ausgang niemals erneut einreichen.

Antwortfelder

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`results[].custom_id` | Typstring |
| Feld`results[].response.body.choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`results[].error` | Typobject\|null |
| Feld`usage` | Typobject\|null |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`endpoint` | Typstring |
| Feld`status` | Typstring |
| Feld`request_counts` | Typobject |
| Feld`results[].id` | Typstring |
| Feld`results[].response.status_code` | Typinteger |
| Feld`results[].response.request_id` | Typstring |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungUngültige Struktur der dokumentierten Inline-Einbettung, doppelte Schlüssel, ungültige Identitätsangaben zu einem Element oder ein Konflikt mit den konfigurierten Modellfähigkeiten. | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor jeder neuen Einreichung korrigieren. |
| Antwort401 · `authentication_error` | BedingungUngültiger API-Schlüssel. | Nächster SchrittDen autorisierten Ailoot-Schlüssel verwenden. |
| Antwort403 · `permission_error` | BedingungGruppe für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Berechtigung des Schlüssels bzw. der Gruppe prüfen. |
| Antwort422 · `invalid_request_error` | BedingungStapelverarbeitung wird über das Guthaben abgerechnet; die Erstellung über ein Abonnement wird abgelehnt. | Nächster SchrittDie autorisierte Gruppe mit Guthabenabrechnung verwenden. |
| Antwort422 · `price_unavailable` | BedingungFür die Batch-Eingabe kann kein Preisangebot erstellt werden. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; die dokumentierte Eingabe der API-Familie verwenden. |
| Antwort402 · `billing_error` | BedingungReservierung für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittDie Zulassung klären, bevor eine neue Anfrage gestellt wird. |
| Antwort503 · `price_unavailable` | BedingungMethodenpreis bzw. native Tarife für Stapelverarbeitung nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort aufbewahren; keine anderen Preise einsetzen. |
| Antwort503 · `api_error` | BedingungDie genaue Anbieterroute ist nicht verfügbar. | Nächster SchrittAntwort zur Reparatur der Route aufbewahren. |
| Antwort503 · `result_pending_check` | BedingungDas ursprüngliche Ergebnis muss geprüft werden; X-Should-Retry:false. | Nächster SchrittDie ursprüngliche operation\_id/id beibehalten und ihren Status lesen; den ursprünglichen POST niemals wiederholen. |
| Antwort404 · `not_found` | BedingungDer Batch-Vorgang, dessen Status abgefragt wird, ist nicht vorhanden oder gehört einer anderen Identität. | Nächster SchrittDie genaue ursprüngliche id und denselben Nutzer/Schlüssel/dieselbe Gruppe verwenden. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&fmt=batches)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&fmt=batches)

FAQ · Google: Gemini 4 Argon (batch)

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/batches` · `google/gemini-4-argon:batch`: `text` → `text`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

`POST /v1/batches` · `google/gemini-4-argon:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider`

Welche Grenzen gelten?

`POST /v1/batches` · `google/gemini-4-argon:batch`: `requests.min_items`: `1`

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