Google: Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon to multimodalny model rozumowania Google do inżynierii oprogramowania, pracy matematycznej i naukowej oraz wieloetapowych agentów. Łączy tekst, obrazy, dźwięk, wideo i dokumenty w kontekście 1 048 576 tokenów i zwraca tekst, z opublikowaną obsługą wywoływania narzędzi i ustrukturyzowanego wyjścia.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemini-4-argon - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgoogle/gemini-4-argon
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Gemini 4 Argon to model rozumowania Google do pracy łączącej duży zbiór dowodów z wieloetapowym celem. Opublikowany zakres wejścia obejmuje tekst, obrazy, dźwięk, wideo i pliki takie jak PDF, a wynikiem jest tekst. Pozwala to zadaniu łączyć specyfikację, wykres, zrzut ekranu i materiały wspierające zamiast polegać na pisemnym podsumowaniu każdego źródła.
Podaj modelowi zbiór dowodów i wymagany rezultat
Zacznij od jasnego pytania i rezultatu potrzebnego na końcu. Zadanie programistyczne może prosić o plan zmiany, komponenty objęte zmianą i kryteria weryfikacji. Zadanie matematyczne może prosić o wyprowadzenie z podanymi założeniami. Zadanie dokumentowe może prosić o porównanie zachowujące widoczność rozbieżności między tekstem, tabelami i ilustracjami.
Opublikowane okno kontekstu wynosi 1 048 576 tokenów. Wykorzystuj tę pojemność do utrzymywania razem odpowiednich materiałów, z nazwami dokumentów i granicami sekcji czyniącymi odniesienia jednoznacznymi. Grupuj materiały wspierające wokół pytania, zamiast dodawać niepowiązane pliki tylko dlatego, że jest miejsce. Poproś, aby odpowiedź odróżniała dowody dostarczone w zadaniu od założeń wprowadzonych podczas analizy.
Rozumowanie, narzędzia i ustrukturyzowane wyniki
Opublikowana konfiguracja rozumowania modelu jest obowiązkowa, z poziomami wysiłku low, medium i high oraz medium jako podaną wartością domyślną. Wybierz poziom odpowiadający głębokości problemu i zdefiniuj, co skuteczna odpowiedź musi ustalić. Krótkie porównanie faktów wymaga innych kryteriów weryfikacji niż zmiana kodu wpływająca na kilka komponentów.
Argon publikuje możliwości wywoływania narzędzi i ustrukturyzowanego wyjścia kierowanego schematem. Są one użyteczne, gdy aplikacja zapewnia narzędzia do pozyskiwania dodatkowych dowodów lub potrzebuje wyniku analizy czytelnego maszynowo. Oddzielaj proponowaną aktywność narzędzi modelu od aplikacji, która ją wykonuje, i zachowuj zwrócone obserwacje przed żądaniem następnej decyzji. Dla ustrukturyzowanego wyniku zdefiniuj zamierzone pola wokół decyzji biznesowej: ustalenia, odniesienia do dowodów, nierozstrzygnięte założenia i zalecane działanie.
Procesy inżynierskie i dokumentowe
Dla zadania w repozytorium dostarcz odpowiednie źródło, zachowanie, które należy utrzymać, i kontrole, które powinny przejść. Poproś o ukierunkowany plan implementacji lub przegląd konkretnej zmiany, a następnie oceń wynikową propozycję według tych kontroli. Dla raportu technicznego przedstaw podstawowe obserwacje i poproś o wyjaśnienie wiążące każdy wniosek z materiałem, który go wspiera.
Dla dokumentów mieszanych dołącz tabele i obrazy niosące znaczenie zamiast zastępować je niekompletną transkrypcją. Wyjście modelu może łączyć te wejścia w czytelny raport, zestaw wyodrębnionych ustaleń lub listę działań. Wejścia obrazowe i audio stanowią dowody dla tego wyniku tekstowego; nie zmieniają tego wpisu w model generowania obrazów lub mowy.
Planowanie wyjścia
Standardowy wpis Argon i FAQ strony modelu podają limit odpowiedzi 65 536 tokenów. Określ oczekiwaną głębokość i układ odpowiedzi przed żądaniem długiego wyniku. Zachowuj standardowy identyfikator osobno od wpisu oznaczonego jako batch, ponieważ ich opublikowane limity odpowiedzi się różnią. Dzieląc pracę na odpowiedzi, stosuj własne limity wybranego wariantu.
Możliwości
- Multimodalne rozumowanie tekstowe na tekście, obrazach, dźwięku, wideo i dokumentach PDF.
- Opublikowany kontekst 1 048 576 tokenów i standardowy limit odpowiedzi 65 536 tokenów.
- Obowiązkowe rozumowanie z poziomami wysiłku low, medium i high.
- Wywoływanie narzędzi w wieloetapowych procesach kontrolowanych przez aplikację.
- Ustrukturyzowane wyjście tekstowe kierowane schematem.
Zastosowania
- Analiza zmian repozytorium — Odpowiednie pliki, pożądane zachowanie i kryteria weryfikacji. Wynik: Ukierunkowany plan zmiany lub przegląd powiązany z dostarczonym kodem.
- Synteza materiałów z różnych dokumentów — Dokumenty, tabele, wykresy i precyzyjne pytanie porównawcze. Wynik: Raport tekstowy zachowujący dowody uzasadniające każdy wniosek.
- Badanie matematyczne — Treść problemu, założenia i wymagana forma odpowiedzi. Wynik: Wyprowadzenie lub analiza, których kroki można sprawdzić.
- Agent korzystający z narzędzi — Cel, kontrolowane narzędzia i obserwacje zwracane przez te narzędzia. Wynik: Kolejne uzasadnione decyzje prowadzące do określonego rezultatu.
Ograniczenia
- Kontekst — Opublikowane okno kontekstu: 1 048 576 tokenów.
- Standardowa odpowiedź — Opublikowany standardowy limit odpowiedzi: 65 536 tokenów.
- Rozumowanie — Rozumowanie jest obowiązkowe; opublikowane poziomy wysiłku to low, medium i high, z medium jako wartością domyślną.
- Rodzina wyjścia — Opublikowanym wynikiem jest tekst; wejścia multimodalne wspierają analizę dostarczonych dowodów.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-4-argon
google/gemini-4-argonStart
Gemini 4 Argon to multimodalny model rozumowania Google do inżynierii oprogramowania, pracy matematycznej i naukowej oraz wieloetapowych agentów. Łączy tekst, obrazy, dźwięk, wideo i dokumenty w kontekście 1 048 576 tokenów i zwraca tekst, z opublikowaną obsługą wywoływania narzędzi i ustrukturyzowanego wyjścia.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- Tekst
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- Wejście
text- Wyjście
text- Format wyjściowy
- json lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-4-argon | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF8
messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrcontrol_scope | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
Aliasy metody: /chat/completions
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.
Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.
Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
- Wycena jawnej pamięci podręcznej
- Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.008 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.04 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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"))
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra google/gemini-4-argon
Aliasy ścieżek metod
/chat/completions
Powiązane ID modeli
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-4-argon
google/gemini-4-argonStart
Gemini 4 Argon to multimodalny model rozumowania Google do inżynierii oprogramowania, pracy matematycznej i naukowej oraz wieloetapowych agentów. Łączy tekst, obrazy, dźwięk, wideo i dokumenty w kontekście 1 048 576 tokenów i zwraca tekst, z opublikowaną obsługą wywoływania narzędzi i ustrukturyzowanego wyjścia.
- Akceptowane dane wejściowe
- Tekst
- Wyniki
- json · sse
Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- Wejście
text- Wyjście
json,sse- Format wyjściowy
- JSON lub SSE
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-4-argon | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości. |
Cykl życia: synchronous_or_streamed
Cennik
Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.
- Tryb szybki
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
- Tryb flex
- Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
- Maksymalna intensywność rozumowania
- Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)
- Wycena jawnej pamięci podręcznej
- Niewłączone Gdy zażądano jawnej pamięci podręcznej
Stawki Ailoot
Ceny według konfiguracji
| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.008 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.04 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0.0004 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache — / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "google/gemini-4-argon",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
Odbieranie i zapisywanie wyników
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON lub SSE
Zachowaj wszystkie ukończone wyniki
Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.
Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.
Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź
Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.
Pola odpowiedzi
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra google/gemini-4-argon
Aliasy ścieżek metod
/chat/completions
Powiązane ID modeli
FAQ · Google: Gemini 4 Argon
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:text→textPOST /v1/messages·google/gemini-4-argon:text→json,sse- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:model,messages,streamPOST /v1/messages·google/gemini-4-argon:model,messages,max_tokens,stream- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:messages.min_items:1