Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-4-argon/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-4-argon/ Language: es-mx # Google: Gemini 4 Argon [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-4-argon/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-4-argon/facts.json) ## [Google: Gemini 4 Argon](https://ailoot.ai/models/es-mx/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. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-4-argon/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/google-gemini-4-argon/#method-1) 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`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-4-argon | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`control_scope` | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | 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 | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.008** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.04** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-4-argon` [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) 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 | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-4-argon | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `cadena messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`text_file_material` | ContratoLee 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 | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.008** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.04** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0004** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "google/gemini-4-argon", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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 ``` ```python 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 | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) 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` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. 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