Source: https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-4-argon-u003a-batch/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-4-argon-u003a-batch/ Language: es # Google: Gemini 4 Argon (batch) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-4-argon-u003a-batch/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-4-argon-u003a-batch/facts.json) ## [Google: Gemini 4 Argon (batch)](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-4-argon-u003a-batch/) Gemini 4 Argon (batch) es la variante batch enumerada por separado del modelo de razonamiento de contexto largo de Google. Acepta texto, imágenes, audio, vídeo y documentos y produce texto, con funciones de llamadas a herramientas y salida estructurada. Mantenga su identificador y sus asignaciones de salida separados de los de Argon estándar al organizar trabajo por lotes. - [**Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/es/google-gemini-4-argon-u003a-batch/#method-0) 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 (batch) es la variante publicada con etiqueta batch del modelo de razonamiento multimodal de Google. Mantiene el enfoque de la familia Argon en ingeniería de software, análisis matemático y científico y razonamiento de varios pasos sobre conjuntos grandes de pruebas. El registro acepta texto, imágenes, audio, vídeo y archivos como PDF y devuelve texto. #### Organice una colección de tareas independientes Un trabajo por lotes útil contiene muchos elementos claramente definidos con requisitos de resultado comparables. Una colección documental puede utilizar una rúbrica de extracción o comparación para todos los elementos. Un trabajo de revisión de código puede definir las mismas preguntas de revisión para una serie de cambios. Una colección de investigación puede solicitar los mismos campos de pruebas de cada paquete de fuentes. Dé a cada elemento de trabajo una identidad que la aplicación circundante conserve junto a su entrada y resultado. Mantenga estables las instrucciones cuando el trabajo sea comparable y sitúe las pruebas y preguntas específicas de cada elemento en su tarea individual. Esto facilita comparar las salidas completadas sin confundir un documento o cambio de repositorio con otro. #### Contexto largo con un contrato preciso de salida La ventana de contexto publicada es de 1.048.576 tokens. Mantenga junto el material de origen relacionado e identifique los límites de documentos, nombres de archivos o secciones importantes para la tarea. Solicite una salida que sirva al propósito de la colección: un cambio revisado, una tabla de pruebas, un conjunto estructurado de hallazgos o un informe breve. La variante batch publica razonamiento obligatorio con niveles de esfuerzo low, medium y high. Ajuste el esfuerzo a las preguntas que deben resolverse y mantenga explícito el formato de respuesta. Cuando otro proceso consuma la respuesta, la capacidad publicada de salida estructurada puede apoyar campos comparables en toda la colección. Las llamadas a herramientas también se enumeran como función del modelo; la aplicación define y ejecuta las herramientas proporcionadas a la tarea. #### Mantenga la identidad de la variante asociada al trabajo Las entradas estándar y batch tienen identificadores publicados distintos dentro de la familia Argon. Conserve el sufijo batch exacto al seleccionar esta variante y mantenga esa elección junto al artefacto completado. Utilice la capacidad y los requisitos de salida propios de la variante elegida al organizar la colección. Para una respuesta grande, planifique el contenido esperado y la asignación de generación del perfil batch seleccionado antes de elegir el tamaño de los elementos de trabajo. La página de origen batch trata la salida larga por separado de la entrada estándar. Mantenga la variante batch y su asignación seleccionada de generación asociadas a la colección para que cada elemento siga el mismo plan de salida. #### Compare las salidas de forma coherente Utilice una muestra representativa de la colección para evaluar si las instrucciones elegidas producen las pruebas y el nivel de detalle requeridos. Mantenga juntas las referencias documentales, los hallazgos extraídos y las preguntas abiertas en cada resultado. Si un elemento necesita revisión, conserve sus pruebas y su selección originales para que el resultado corregido siga siendo comparable con el resto de la colección. - Identificador de Argon publicado por separado y etiquetado como batch. - Entradas de texto, imagen, audio, vídeo y documentos, con salida de texto. - Ventana de contexto publicada de 1.048.576 tokens. - Razonamiento obligatorio y soporte publicado para llamadas a herramientas. - Salidas estructuradas guiadas por un esquema para obtener resultados comparables. - **Revisión de una colección de documentos** — Una rúbrica de revisión coherente y un paquete de fuentes identificado por elemento. Conclusiones comparables que conservan las referencias a los documentos. - **Revisión de un conjunto de cambios** — Una serie de cambios de código con criterios comunes de comportamiento y pruebas. Un resultado de revisión identificado para cada cambio. - **Procesamiento estructurado de investigación** — Conjuntos de pruebas independientes para los que se solicitan los mismos campos de resultado. Una colección de conclusiones estructuradas listas para compararse. - **Síntesis extensa** — Un paquete de entradas amplio y relacionado, y un esquema de informe definido. Un texto sustancial dentro del límite de generación del perfil batch elegido. - **Contexto** — Ventana de contexto batch publicada: 1.048.576 tokens. - **Variante** — Mantén google/gemini-4-argon:batch separado del identificador estándar. - **Planificación de la salida** — Elige el tamaño de los elementos de trabajo según el límite de generación del perfil batch seleccionado y explicita el formato de resultado previsto. - **Razonamiento** — El razonamiento es obligatorio; los niveles de esfuerzo publicados son low, medium y high. **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` `google/gemini-4-argon:batch` [`google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&fmt=batches) Google /`google/gemini-4-argon:batch` ### Primeros pasos Gemini 4 Argon (batch) es la variante batch enumerada por separado del modelo de razonamiento de contexto largo de Google. Acepta texto, imágenes, audio, vídeo y documentos y produce texto, con funciones de llamadas a herramientas y salida estructurada. Mantenga su identificador y sus asignaciones de salida separados de los de Argon estándar al organizar trabajo por lotes. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes** `POST /v1/batches` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Formato de salida JSON de results\[\].response.body incluido directamente | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`endpoint` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites /v1/chat/completions | Predeterminado— | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemini-4-argon:batch | Predeterminado— | | Campo`requests` | Tipo`batch_item[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`requests[].custom_id` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`completion_window` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites 24h | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`requests[].body.model` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites google/gemini-4-argon:batch, google/gemini-4-argon | Predeterminado— | | Campo`provider.only` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites google-vertex/global | Predeterminado— | | Campo`provider.allow_fallbacks` | Tipo`boolean\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites false, null | Predeterminado— | Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratoendpoint, model, requests | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`representation` | Contratorequests\[\] en la propia solicitud; cada elemento tiene custom\_id y body | | Parámetro`request_endpoint_profile` | Contrato/v1/chat/completions | | Parámetro`file_material` | ContratoEl cliente puede leer localmente el JSONL real en UTF-8 e incorporarlo a requests\[\]. No se utiliza purpose de carga, input\_file\_id ni ninguna referencia a archivos. Si falta el material del cliente o está vacío, la preparación se detiene antes del POST. | | Parámetro`serialization_order` | Contratoendpoint, model, provider (si se proporciona), completion\_window (si se proporciona), requests al final | | Parámetro`optional_controls` | Contratoprovider.only, provider.allow\_fallbacks, completion\_window | | Parámetro`schema_scope` | ContratoCuerpos de Chat Completions de texto incluidos directamente en el contenedor Batch documentado. | Ciclo de vida: `asynchronous` `GET /v1/batches/{operation_id}` · response.id real de la respuesta de creación original; mismo usuario, clave y grupo ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) Precios de caché explícita No habilitado Cuando se solicita caché explícita #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas. | Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.002** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0001** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.000375** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónTramo 1 por longitud de la solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.002** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.01** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0.0001** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0.000375** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes curl · ejemplo de prueba conservadoPython HTTP · JSONL real del clientePython · guarda cada resultado completado ```bash set -eu : "${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. ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Procesamiento por lotes JSON de results\[\].response.body incluido directamente - `GET /v1/batches/{operation_id}` ##### Consultar el estado de la tarea curl · estado de la operación original ```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 ``` ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva el JSON completo del estado original, cada resultado y su custom\_id, y el cuerpo completo de la respuesta o del error. Guarda los results\[\] completados como JSONL sin filtrarlos. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva el ID de la operación original. 503 result\_pending\_check incluye X-Should-Retry:false; nunca vuelvas a enviar un lote original cuyo resultado se desconoce. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`results[].custom_id` | Tipostring | | Campo`results[].response.body.choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`results[].error` | Tipoobject\|null | | Campo`usage` | Tipoobject\|null | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`endpoint` | Tipostring | | Campo`status` | Tipostring | | Campo`request_counts` | Tipoobject | | Campo`results[].id` | Tipostring | | Campo`results[].response.status_code` | Tipointeger | | Campo`results[].response.request_id` | Tipostring | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónEl contenedor documentado con contenido incluido directamente no es válido, hay claves duplicadas, la identidad de un elemento no es válida o existe un conflicto con las capacidades configuradas del modelo. | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de cualquier nuevo envío. | | Respuesta401 · `authentication_error` | CondiciónClave API no válida. | Siguiente pasoUsa la clave Ailoot autorizada. | | Respuesta403 · `permission_error` | CondiciónGrupo de Batch no disponible. | Siguiente pasoComprueba los permisos de la clave y del grupo. | | Respuesta422 · `invalid_request_error` | CondiciónBatch se factura con cargo al saldo; se rechaza su creación con una suscripción. | Siguiente pasoUsa el grupo autorizado que se factura con cargo al saldo. | | Respuesta422 · `price_unavailable` | CondiciónNo se puede calcular el presupuesto de la entrada de Batch. | Siguiente pasoConserva la respuesta; usa la entrada documentada para la familia. | | Respuesta402 · `billing_error` | CondiciónReserva de Batch no disponible. | Siguiente pasoResuelve la admisión antes de enviar una nueva solicitud. | | Respuesta503 · `price_unavailable` | CondiciónPrecio del método Batch o tarifas nativas no disponibles. | Siguiente pasoConserva la respuesta; no sustituyas los precios. | | Respuesta503 · `api_error` | CondiciónLa ruta exacta del proveedor no está disponible. | Siguiente pasoConserva la respuesta para reparar la ruta. | | Respuesta503 · `result_pending_check` | CondiciónEl resultado original requiere comprobación; X-Should-Retry:false. | Siguiente pasoConserva el operation\_id/id original y consulta su estado; nunca repitas el POST original. | | Respuesta404 · `not_found` | CondiciónLa operación de consulta de estado de Batch no existe o pertenece a otra identidad. | Siguiente pasoUsa el id original exacto y el mismo usuario, clave y grupo. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&fmt=batches) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`google/gemini-4-argon:batch`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon%3Abatch&fmt=batches) FAQ · Google: Gemini 4 Argon (batch) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/batches` · `google/gemini-4-argon:batch`: `text` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/batches` · `google/gemini-4-argon:batch`: `endpoint`, `model`, `requests`, `completion_window`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/batches` · `google/gemini-4-argon:batch`: `requests.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/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## 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) ## 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. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.