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Google: Gemini 4 Argon

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Google: Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento multimodal de Google para ingeniería de software, trabajo matemático y científico y agentes de varios pasos. Combina texto, imágenes, audio, video y documentos en un contexto de 1,048,576 tokens y devuelve texto, con compatibilidad publicada con llamadas a herramientas y salida estructurada.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Gemini 4 Argon es un modelo de razonamiento de Google para trabajo que combina un conjunto amplio de pruebas con un objetivo de varios pasos. Su rango publicado de entradas incluye texto, imágenes, audio, video y archivos como PDF, mientras que el resultado es texto. Esto permite reunir en una tarea una especificación, un gráfico, una captura de pantalla y material de apoyo, en lugar de depender de un resumen escrito de cada fuente.

Proporcione al modelo pruebas y un entregable

Empiece con una pregunta clara y el artefacto que necesita al final. Una tarea de software puede solicitar un plan de cambios, los componentes afectados y criterios de verificación. Una tarea matemática puede pedir una derivación con suposiciones indicadas. Una tarea documental puede pedir una comparación que mantenga visibles las discrepancias entre texto, tablas y figuras.

La ventana de contexto publicada es de 1,048,576 tokens. Utilice esa capacidad para mantener junto el material pertinente, con nombres de documentos y límites de secciones que hagan inequívocas las referencias. Agrupe el material de apoyo en torno a la pregunta, en lugar de insertar archivos no relacionados solo porque hay espacio. Solicite que la respuesta distinga las pruebas proporcionadas en la tarea de las suposiciones introducidas durante el análisis.

Razonamiento, herramientas y resultados estructurados

La configuración publicada de razonamiento del modelo es obligatoria, con niveles de esfuerzo low, medium y high y medium como valor predeterminado enumerado. Elija un nivel según la profundidad del problema y defina qué debe establecer una respuesta satisfactoria. Una comparación factual breve necesita criterios de verificación distintos de un cambio de código que afecte a varios componentes.

Argon publica capacidades de llamadas a herramientas y salida estructurada guiada por esquemas. Son útiles cuando una aplicación proporciona herramientas para recuperar pruebas adicionales o necesita un resultado de análisis legible por máquinas. Mantenga diferenciada la actividad de herramientas propuesta por el modelo de la aplicación que la ejecuta y conserve las observaciones devueltas antes de solicitar la siguiente decisión. Para un resultado estructurado, defina los campos previstos en torno a la decisión empresarial: hallazgos, referencias de pruebas, suposiciones sin resolver y la acción recomendada.

Flujos de ingeniería y documentos

Para una tarea de repositorio, proporcione el código fuente pertinente, el comportamiento que debe conservarse y las comprobaciones que deberían superarse. Solicite un plan de implementación enfocado o una revisión de un cambio concreto y después evalúe la propuesta resultante con esas comprobaciones. Para un informe técnico, presente las observaciones de base y pida una explicación que conecte cada conclusión con su material de apoyo.

Para documentos de medios combinados, incluya las tablas e imágenes que transmiten significado, en lugar de sustituirlas por una transcripción incompleta. La salida del modelo puede consolidar esas entradas en un informe legible, un conjunto de hallazgos extraídos o una lista de acciones. Las entradas de imagen y audio son pruebas para ese resultado textual; no convierten este registro en un modelo de generación de imágenes o voz.

Planificación de salida

El registro estándar Argon y las preguntas frecuentes de su página enumeran un límite de generación de 65,536 tokens. Especifique la profundidad y la organización esperadas de la respuesta antes de solicitar un resultado largo. Conserve el identificador estándar por separado del registro etiquetado como batch, porque sus asignaciones publicadas de generación difieren. Utilice los límites propios de la variante seleccionada al dividir el trabajo en respuestas.

Capacidades

  • Razonamiento textual multimodal sobre texto, imágenes, audio, video y documentos PDF.
  • Contexto publicado de 1,048,576 tokens y límite estándar de completado de 65,536 tokens.
  • Razonamiento obligatorio con niveles de esfuerzo low, medium y high.
  • Llamadas a herramientas para flujos de varios pasos controlados por la aplicación.
  • Salida textual estructurada guiada por esquema.

Casos de uso

  • Análisis de cambios en repositorios — Archivos relevantes, comportamiento deseado y criterios de verificación. Resultado: Un plan de cambios o revisión concretos relacionados con el código proporcionado.
  • Síntesis de documentos combinados — Documentos, tablas, gráficos y una pregunta precisa de comparación. Resultado: Un informe textual que conserva las pruebas detrás de cada conclusión.
  • Investigación matemática — Un enunciado del problema, suposiciones y la forma requerida de la respuesta. Resultado: Un desarrollo matemático o análisis cuyos pasos pueden comprobarse.
  • Agente guiado por herramientas — Un objetivo, herramientas controladas y las observaciones devueltas por esas herramientas. Resultado: Decisiones razonadas sucesivas orientadas a un entregable definido.

Límites

  • Contexto — Ventana de contexto publicada: 1,048,576 tokens.
  • Respuesta estándar — Límite estándar de completado publicado: 65,536 tokens.
  • Razonamiento — El razonamiento es obligatorio; los niveles de esfuerzo publicados son low, medium y high, con medium como predeterminado.
  • Familia de salida — El resultado publicado es texto; las entradas multimodales permiten analizar las pruebas proporcionadas.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-4-argon

google/gemini-4-argon

Google /google/gemini-4-argon

Inicio

Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento multimodal de Google para ingeniería de software, trabajo matemático y científico y agentes de varios pasos. Combina texto, imágenes, audio, video y documentos en un contexto de 1,048,576 tokens y devuelve texto, con compatibilidad publicada con llamadas a herramientas y salida estructurada.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-4-argon
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Alias de método: /chat/completions

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.008 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.04 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"google/gemini-4-argon","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="google/gemini-4-argon", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-4-argon

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

google/gemini-4-argon

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-4-argon

google/gemini-4-argon

Google /google/gemini-4-argon

Inicio

Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento multimodal de Google para ingeniería de software, trabajo matemático y científico y agentes de varios pasos. Combina texto, imágenes, audio, video y documentos en un contexto de 1,048,576 tokens y devuelve texto, con compatibilidad publicada con llamadas a herramientas y salida estructurada.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
google/gemini-4-argon
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default
Precios de caché explícita
No habilitado Cuando se solicita caché explícita

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

ConfiguraciónTabla de tarifasCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.008 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.04 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.0004 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché — / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "google/gemini-4-argon",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-4-argon', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemini-4-argon', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra google/gemini-4-argon

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

google/gemini-4-argon

FAQ · Google: Gemini 4 Argon
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-4-argon: text → text

POST /v1/messages · google/gemini-4-argon: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-4-argon: model, messages, stream

POST /v1/messages · google/gemini-4-argon: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

POST /v1/chat/completions · google/gemini-4-argon: messages.min_items: 1

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gemini-4-argon · Ultra

Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Contexto
983,040 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.008 / 1K
Salida
USD 0.04 / 1K
Lectura de caché
USD 0.0004 / 1K
Escritura en caché
USD 0.00075 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.00075 / 1K tokens

gemini-4-argon · Ultra

Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Entrada
text
Salida
text
Contexto
983,040 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.008 / 1K
Salida
USD 0.04 / 1K
Lectura de caché
USD 0.0004 / 1K
Escritura en caché
USD 0.00075 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.00075 / 1K tokens

gemini-4-argon · Ultra

Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent
Entrada
text
Salida
text
Contexto
983,040 tokens
Respuesta máx.
65,536 tokens
Entrada
USD 0.008 / 1K
Salida
USD 0.04 / 1K
Lectura de caché
USD 0.0004 / 1K
Escritura en caché
USD 0.00075 / 1K
Escritura en caché, 5 min
USD 0.00075 / 1K tokens

JSON