Google: Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon est le modèle multimodal de raisonnement de Google pour le génie logiciel, les mathématiques, les sciences et les agents à plusieurs étapes. Il associe texte, images, audio, vidéo et documents dans un contexte de 1 048 576 tokens et renvoie du texte, avec prise en charge publiée des appels d’outils et de la sortie structurée.
- Ailoot Ultra · Chat OpenAI
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemini-4-argon - Ailoot Ultra · Messages Anthropic
POST /v1/messagesgoogle/gemini-4-argon
À propos du modèle
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemini 4 Argon est un modèle de raisonnement de Google pour les travaux associant un vaste ensemble d’éléments probants à un objectif à plusieurs étapes. Ses types d’entrée publiés comprennent le texte, les images, l’audio, la vidéo et des fichiers comme les PDF, tandis que le résultat est du texte. Une tâche peut ainsi réunir une spécification, un graphique, une capture d’écran et des documents justificatifs plutôt que de dépendre d’un résumé écrit de chaque source.
Donnez au modèle des éléments et un livrable à produire
Commencez par une question claire et le livrable nécessaire à la fin. Une tâche logicielle peut demander un plan de modification, les composants concernés et les critères de vérification. Une tâche mathématique peut demander une dérivation avec des hypothèses explicites. Une tâche documentaire peut demander une comparaison qui garde visibles les désaccords entre texte, tableaux et figures.
La fenêtre de contexte publiée est de 1 048 576 tokens. Utilisez cette capacité pour garder les éléments pertinents ensemble, avec des noms de documents et des limites de sections rendant les références non ambiguës. Regroupez les documents justificatifs autour de la question plutôt que d’insérer des fichiers sans rapport simplement parce qu’il reste de la place. Demandez à la réponse de distinguer les éléments fournis dans la tâche des hypothèses introduites pendant l’analyse.
Raisonnement, outils et résultats structurés
La configuration publiée du raisonnement du modèle est obligatoire, avec les niveaux d’effort low, medium et high, et medium comme valeur par défaut indiquée. Choisissez un niveau selon la profondeur du problème et définissez ce qu’une réponse réussie doit établir. Une courte comparaison factuelle demande des critères de vérification différents de ceux d’une modification de code touchant plusieurs composants.
Argon publie des capacités d’appels d’outils et de sortie structurée guidée par schéma. Elles sont utiles lorsqu’une application fournit des outils pour récupérer des éléments supplémentaires ou a besoin d’un résultat d’analyse lisible par machine. Distinguez l’activité d’outil proposée par le modèle de l’application qui l’exécute et conservez les observations renvoyées avant de demander la décision suivante. Pour un résultat structuré, définissez les champs autour de la décision métier : constats, références justificatives, hypothèses non résolues et action recommandée.
Processus d’ingénierie et de documents
Pour une tâche sur un dépôt, fournissez les sources pertinentes, le comportement à préserver et les vérifications qui devraient réussir. Demandez un plan d’implémentation ciblé ou l’examen d’une modification concrète, puis évaluez la proposition obtenue selon ces vérifications. Pour un rapport technique, présentez les observations sous-jacentes et demandez une explication reliant chaque conclusion à ses documents justificatifs.
Pour des documents mixtes, incluez les tableaux et images porteurs de sens plutôt que de les remplacer par une transcription incomplète. La sortie du modèle peut regrouper ces entrées en un rapport lisible, un ensemble de constats extraits ou une liste d’actions. Les images et l’audio en entrée constituent des éléments pour ce résultat textuel ; ils ne transforment pas cette entrée de catalogue en modèle de génération d’images ou de parole.
Planification de la sortie
L’entrée standard Argon et la FAQ de sa page de modèle indiquent une limite de complétion de 65 536 tokens. Précisez la profondeur et la présentation attendues de la réponse avant de demander un résultat long. Conservez l’identifiant standard séparément de l’entrée étiquetée batch, car leurs capacités publiées de complétion diffèrent. Utilisez les limites propres à la variante sélectionnée lorsque vous répartissez le travail en réponses.
Capacités
- Raisonnement multimodal à sortie textuelle sur texte, images, audio, vidéo et documents PDF.
- Contexte publié de 1 048 576 tokens et limite standard de complétion de 65 536 tokens.
- Raisonnement obligatoire avec les niveaux d’effort low, medium et high.
- Appels d’outils pour les processus à plusieurs étapes contrôlés par l’application.
- Sortie textuelle structurée guidée par schéma.
Cas d’utilisation
- Analyse de modifications de dépôt — Fichiers pertinents, comportement souhaité et critères de vérification. Résultat : Un plan de modification ou un examen ciblé, lié au code fourni.
- Synthèse de documents mixtes — Documents, tableaux, graphiques et question de comparaison précise. Résultat : Un rapport textuel conservant les éléments qui étayent chaque conclusion.
- Investigation mathématique — Un énoncé de problème, des hypothèses et la forme requise de la réponse. Résultat : Un développement mathématique ou une analyse dont les étapes peuvent être vérifiées.
- Agent utilisant des outils — Un objectif, des outils contrôlés et les observations renvoyées par ces outils. Résultat : Des décisions argumentées successives vers un livrable défini.
Limites
- Contexte — Fenêtre de contexte publiée : 1 048 576 tokens.
- Réponse standard — Limite standard de complétion publiée : 65 536 tokens.
- Raisonnement — Le raisonnement est obligatoire ; les niveaux d’effort publiés sont low, medium et high, avec medium par défaut.
- Type de sortie — Le résultat publié est du texte ; les entrées multimodales soutiennent l’analyse des éléments fournis.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions google/gemini-4-argon
google/gemini-4-argonPremiers pas
Gemini 4 Argon est le modèle multimodal de raisonnement de Google pour le génie logiciel, les mathématiques, les sciences et les agents à plusieurs étapes. Il associe texte, images, audio, vidéo et documents dans un contexte de 1 048 576 tokens et renvoie du texte, avec prise en charge publiée des appels d’outils et de la sortie structurée.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- Texte
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
- Entrée
text- Sortie
text- Format de sortie
- json ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-4-argon | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF8
messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | Contrattableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | Contratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.
La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.
Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.008 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.04 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
set -eu
: "${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"))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Chat OpenAI
json ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra google/gemini-4-argon
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages google/gemini-4-argon
google/gemini-4-argonPremiers pas
Gemini 4 Argon est le modèle multimodal de raisonnement de Google pour le génie logiciel, les mathématiques, les sciences et les agents à plusieurs étapes. Il associe texte, images, audio, vidéo et documents dans un contexte de 1 048 576 tokens et renvoie du texte, avec prise en charge publiée des appels d’outils et de la sortie structurée.
- Entrées acceptées
- Texte
- Résultats
- json · sse
Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
- Entrée
text- Sortie
json,sse- Format de sortie
- JSON ou SSE
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemini-4-argon | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Combinaisons d’éléments d’entrée
Texte · Texte UTF-8
chaîne messages[].content
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message. |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Tarifs
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
- Mode rapide
- Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
- Mode Flex
- Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
- Effort de raisonnement maximal
- Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)
- Tarification du cache explicite
- Non activé Lorsqu’un cache explicite est demandé
Tarifs Ailoot
Prix par configuration
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0.008 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0.04 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache $0.0004 / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
{
"model": "google/gemini-4-argon",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
Recevoir et enregistrer les résultats
Ailoot Ultra · Messages Anthropic
JSON ou SSE
Conserver tous les résultats terminés
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Si la réponse d’origine doit être vérifiée
Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.
Champs de la réponse
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
Erreurs et étapes suivantes
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra google/gemini-4-argon
Alias des chemins de méthode
/chat/completions
ID d’appel associés
FAQ · Google: Gemini 4 Argon
- Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:text→textPOST /v1/messages·google/gemini-4-argon:text→json,sse- Quels champs la requête utilise-t-elle ?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:model,messages,streamPOST /v1/messages·google/gemini-4-argon:model,messages,max_tokens,stream- Quelles limites s’appliquent ?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:messages.min_items:1