Source: https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/ Language: nb # Google: Gemini 4 Argon [Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/facts.json) ## [Google: Gemini 4 Argon](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/) Gemini 4 Argon er Googles multimodale resonneringsmodell for programvareutvikling, matematisk og vitenskapelig arbeid og agenter med flere trinn. Den kombinerer tekst, bilder, lyd, video og dokumenter innenfor en kontekst på 1 048 576 tokener og returnerer tekst, med publisert støtte for verktøykall og strukturerte utdata. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/#method-1) Om modellen Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden. Gemini 4 Argon er en resonneringsmodell fra Google for arbeid som kombinerer et stort underlag med et mål som krever flere trinn. Det publiserte inndataområdet inkluderer tekst, bilder, lyd, video og filer som PDF-er, mens resultatet er tekst. Dette lar en oppgave samle en spesifikasjon, et diagram, et skjermbilde og støttemateriale fremfor å være avhengig av en skriftlig oppsummering av hver kilde. #### Gi modellen et underlag og et resultat som skal leveres Begynn med et tydelig spørsmål og sluttresultatet du trenger. En programvareoppgave kan be om en endringsplan, berørte komponenter og verifiseringskriterier. En matematisk oppgave kan be om en utledning med oppgitte forutsetninger. En dokumentoppgave kan be om en sammenligning som holder uenigheter mellom tekst, tabeller og figurer synlige. Det publiserte kontekstvinduet er 1 048 576 tokener. Bruk kapasiteten til å holde relevant materiale samlet, med dokumentnavn og avsnittsgrenser som gjør referansene entydige. Grupper støttematerialet rundt spørsmålet fremfor å sette inn urelaterte filer bare fordi det er plass. Be svaret skille underlaget som er gitt i oppgaven fra antakelser som introduseres under analysen. #### Resonnering, verktøy og strukturerte resultater Modellens publiserte resonneringskonfigurasjon er obligatorisk, med innsatsnivåene low, medium og high og medium som oppgitt standard. Velg et nivå ut fra problemets dybde og definer hva et vellykket svar må fastslå. En kort faktasammenligning trenger andre verifiseringskriterier enn en kodeendring som påvirker flere komponenter. Argon publiserer funksjoner for verktøykall og skjemastyrte strukturerte utdata. Disse er nyttige når en applikasjon tilbyr verktøy for å hente inn ytterligere underlag eller trenger et maskinlesbart analyseresultat. Hold modellens foreslåtte verktøyaktivitet atskilt fra applikasjonen som utfører den, og bevar de returnerte observasjonene før du ber om neste beslutning. For et strukturert resultat kan du definere de ønskede feltene rundt forretningsbeslutningen: funn, referanser til underlaget, uløste antakelser og anbefalt handling. #### Arbeidsflyter for utvikling og dokumenter For en oppgave i et kodelager kan du oppgi den relevante kildekoden, atferden som skal bevares, og kontrollene som bør bestås. Be om en fokusert implementeringsplan eller en gjennomgang av en konkret endring, og vurder deretter forslaget mot disse kontrollene. For en teknisk rapport kan du presentere de underliggende observasjonene og be om en forklaring som knytter hver konklusjon til støttematerialet. For blandede dokumenter kan du inkludere tabellene og bildene som bærer betydning, fremfor å erstatte dem med en ufullstendig transkripsjon. Modellens utdata kan samle disse inndataene til en lesbar rapport, et sett med uttrukne funn eller en handlingsliste. Bilde- og lydinndata er underlag for dette tekstresultatet; de gjør ikke denne oppføringen til en modell for bilde- eller talegenerering. #### Planlegge utdata Standardoppføringen for Argon og modellsidens vanlige spørsmål angir en fullføringsgrense på 65 536 tokener. Angi forventet dybde og oppsett for svaret før du ber om et langt resultat. Bevar standardidentifikatoren separat fra den batch-merkede oppføringen, fordi de publiserte fullføringsrammene er forskjellige. Bruk den valgte variantens egne grenser når du fordeler arbeidet på svar. #### Funksjoner - Multimodal tekstresonnering om tekst, bilder, lyd, video og PDF-dokumenter. - Publisert kontekst på 1 048 576 tokener og standard fullføringsgrense på 65 536 tokener. - Obligatorisk resonnering med innsatsnivåene low, medium og high. - Verktøykall for applikasjonskontrollerte arbeidsflyter med flere trinn. - Skjemastyrte strukturerte tekstutdata. #### Bruksområder - **Analyse av endringer i kodelageret** — Relevante filer, ønsket atferd og verifiseringskriterier. Resultat: En fokusert endringsplan eller gjennomgang knyttet til den oppgitte koden. - **Syntese av blandede dokumenter** — Dokumenter, tabeller, diagrammer og et presist sammenligningsspørsmål. Resultat: En tekstrapport som beholder underlaget bak hver konklusjon. - **Matematisk undersøkelse** — En problemstilling, forutsetninger og den påkrevde svarformen. Resultat: En utledning eller analyse med trinn som kan kontrolleres. - **Verktøydrevet agent** — Et mål, kontrollerte verktøy og observasjonene som verktøyene returnerer. Resultat: Påfølgende begrunnede beslutninger mot et definert sluttresultat. #### Begrensninger - **Kontekst** — Publisert kontekstvindu: 1 048 576 tokener. - **Standardsvar** — Publisert standard fullføringsgrense: 65 536 tokener. - **Resonnering** — Resonnering er obligatorisk; de publiserte innsatsnivåene er low, medium og high, med medium som standard. - **Utdatafamilie** — Det publiserte resultatet er tekst; multimodale inndata støtter analyse av oppgitt underlag. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemini-4-argon` [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) Google /`google/gemini-4-argon` ### Start Gemini 4 Argon er Googles multimodale resonneringsmodell for programvareutvikling, matematisk og vitenskapelig arbeid og agenter med flere trinn. Den kombinerer tekst, bilder, lyd, video og dokumenter innenfor en kontekst på 1 048 576 tokener og returnerer tekst, med publisert støtte for verktøykall og strukturerte utdata. Godkjente inndata Tekst Resultater Tekst ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Inndatatyper `text` Utdatatyper `text` Utdataformat json eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemini-4-argon | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Tekstsamtale | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF8-tekst `messages[].content` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`messages` | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur | | Parameter`file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes | | Parameter`optional_controls` | Avtalestream | | Parameter`control_scope` | AvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard. | | Parameter`output_modalities` | Avtaletext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull | Metodealiaser: `/chat/completions` Livssyklus: `synchronous_or_streamed` Send eksakt modell-ID sammen med messages. Kontekstlengde er ikke en outputgrense. En tekstfil kan levere bokstavelig tekst; bilde-, lyd- og filobjektinput trenger eksakt binding. ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Ikke angitt Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats Priser for eksplisitt mellomlagring Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon | Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad | | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.008** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.04** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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")) ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold hvert svaralternativ med innhold, verktøykall og resonnering. Sett sammen endringer i SSE etter svaralternativets/verktøyets indeks, og behold endelig avslutningsgrunn og bruksdata. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`choices[].index` | Typeinteger | | Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) #### Aliaser for metodestier `/chat/completions` #### Tilknyttede anroper-ID-er [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/#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/nb/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) Google /`google/gemini-4-argon` ### Start Gemini 4 Argon er Googles multimodale resonneringsmodell for programvareutvikling, matematisk og vitenskapelig arbeid og agenter med flere trinn. Den kombinerer tekst, bilder, lyd, video og dokumenter innenfor en kontekst på 1 048 576 tokener og returnerer tekst, med publisert støtte for verktøykall og strukturerte utdata. Godkjente inndata Tekst Resultater json · sse ### Tilgjengelig i Ailoot · inndata & metoder **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Inndatatyper `text` Utdatatyper `json`, `sse` Utdataformat JSON eller SSE | Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser google/gemini-4-argon | Standard— | | Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— | | Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— | | Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse | Kombinasjoner av inngående materialer **Tekst** · UTF-8-tekst `messages[].content-streng` Metodeparametere og livssyklus | Parameter | Avtale | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json | | Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalestream | | Parameter`material_types` | Avtaletext | | Parameter`text_file_material` | AvtaleLes det faktiske UTF-8-dokumentet og legg teksten i den angitte input- eller meldingsinnholdsstrengen. | Livssyklus: `synchronous_or_streamed` ### Priser Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden. Hurtigmodus Ikke angitt Når hurtigmodus er valgt Flex-modus Ikke angitt Når flex-modus er valgt Maksimal resonneringsinnsats Ikke angitt Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats Priser for eksplisitt mellomlagring Ikke aktivert Når eksplisitt mellomlagring forespørres #### Ailoot-satser #### Priser etter konfigurasjon | Konfigurasjon | Prisplan | Kostnad | | --- | --- | --- | | KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Kostnad Inndata · Inngående tokener **$0.008** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.04** / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer **$0.0004** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer **—** / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time **—** / 1K tokener | Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. [Slik fungerer reservasjon og oppgjør →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/) ### Eksempelforespørsler #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet ```json { "model": "google/gemini-4-argon", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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)) ``` ### Motta og lagre resultater #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON eller SSE ##### Behold alle ferdige resultater Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler. Behold alle innholdsblokker, resonneringssignaturer og faktiske ID-er for verktøybruk. Sett sammen alle SSE-blokkendringer; den første tekstblokken er ikke hele resultatet. ##### Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres Behold forespørsels-/svar-ID-er og headere. Ingen generell URL for henting av tekstjobber oppgis. Svarfelter | Felt | Type | | --- | --- | | Felt`id` | Typestring | | Felt`model` | Typestring | | Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Felt`stop_reason` | Typestring\|null | | Felt`usage` | Typeobject | Feil og neste trinn | Svar | Vilkår | Neste trinn | | --- | --- | --- | | Svar400 · `invalid_request_error` | VilkårUgyldige påkrevde felter, materialrepresentasjon eller parameterverdi | Neste trinnKorriger de angitte feltene før en ny opprettelsesforespørsel. | ### Aliaser #### Modellaliaser **Ailoot Ultra** [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) #### Aliaser for metodestier `/chat/completions` #### Tilknyttede anroper-ID-er [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) FAQ · Google: Gemini 4 Argon Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-4-argon`: `text` → `json`, `sse` Hvilke felt bruker forespørselen? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `google/gemini-4-argon`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Hvilke grenser gjelder? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `messages.min_items`: `1` Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon. ## Selskapet og dets prosjektportefølje Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. ## Kjøp tokener med rabatt. Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp. Abonnement Velg et rabattabonnement for faste forespørsler. Kampanjekode opptil 50% Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje. Kostnader i historikken Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel. [Velg abonnement](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/) ## Koble API-et til produktet du selger. SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg. Kommersiell applikasjon Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten. Forhandlerlisens Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg. Dokumenter på nettstedet Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling. [Be om forhandlerlisens](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb) ## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll. Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder. Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer. ## Tilgjengelig via Ailoot API `gemini-4-argon` · Ultra Inndatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontekst 983 040 *tokener* Maks. svar 65 536 *tokener* Inndata 0,008 USD */ 1K* Utdata 0,04 USD */ 1K* Lesing fra hurtigbuffer 0,0004 USD */ 1K* Skriving til hurtigbuffer 0,00075 USD */ 1K* Skriving til hurtigbuffer, 5 min 0,00075 USD */ 1K tokens* `gemini-4-argon` · Ultra Inndatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontekst 983 040 *tokener* Maks. svar 65 536 *tokener* Inndata 0,008 USD */ 1K* Utdata 0,04 USD */ 1K* Lesing fra hurtigbuffer 0,0004 USD */ 1K* Skriving til hurtigbuffer 0,00075 USD */ 1K* Skriving til hurtigbuffer, 5 min 0,00075 USD */ 1K tokens* `gemini-4-argon` · Ultra Inndatatyper `text` Utdatatyper `text` Kontekst 983 040 *tokener* Maks. svar 65 536 *tokener* Inndata 0,008 USD */ 1K* Utdata 0,04 USD */ 1K* Lesing fra hurtigbuffer 0,0004 USD */ 1K* Skriving til hurtigbuffer 0,00075 USD */ 1K* Skriving til hurtigbuffer, 5 min 0,00075 USD */ 1K tokens* [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/google-gemini-4-argon/method-additions-74117c7568567462903a.json)