Source: https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/ Language: pl # Google: Gemini 4 Argon [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/facts.json) ## [Google: Gemini 4 Argon](https://ailoot.ai/models/pl/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/completions` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/#method-1) 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-argon`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) Google /`google/gemini-4-argon` ### Start 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-4-argon | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Rozmowa tekstowa | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF8 `messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`messages` | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content | | Parametr`file_material` | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`control_scope` | KontraktRozmowa tekstowa; stream jest wartością logiczną i domyślnie wynosi false. | | Parametr`output_modalities` | Kontrakttext | | Parametr`hosted_operations` | Kontraktfalse | | Parametr`multimodal_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 **$0.0004** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${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")) ``` ### 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 | | --- | --- | | Pole`choices[].index` | Typinteger | | Pole`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Pole`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Pole`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Pole`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Pole`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=chat) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/pl/#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/pl/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) Google /`google/gemini-4-argon` ### Start 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 | | --- | --- | --- | --- | --- | | Pole`model` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity google/gemini-4-argon | Domyślnie— | | Pole`messages` | Typ`message[]` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`messages[].role` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— | | Pole`messages[].content` | Typ`string` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`max_tokens` | Typ`integer` | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— | | Pole`stream` | Typ`boolean` | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse | Kombinacje materiałów wejściowych **Tekst** · tekst UTF-8 `ciąg messages[].content` Parametry i cykl życia metody | Parametr | Kontrakt | | --- | --- | | Parametr`content_type` | Kontraktapplication/json | | Parametr`required` | Kontraktmodel, messages, max\_tokens | | Parametr`optional_controls` | Kontraktstream | | Parametr`material_types` | Kontrakttext | | Parametr`text_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 **$0.0004** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache **—** / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. **—** / 1K tokenów | Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. [Jak działają rezerwacja i rozliczenie →](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/reserve/) ### Przykładowe żądania #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik ```json { "model": "google/gemini-4-argon", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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)) ``` ### 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 | | --- | --- | | Pole`id` | Typstring | | Pole`model` | Typstring | | Pole`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Pole`stop_reason` | Typstring\|null | | Pole`usage` | 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`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) #### Aliasy ścieżek metod `/chat/completions` #### Powiązane ID modeli [`google/gemini-4-argon`](https://ailoot.ai/models/pl/#m=google%2Fgemini-4-argon&route=Ultra&caller=google%2Fgemini-4-argon&fmt=messages) FAQ · Google: Gemini 4 Argon Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `google/gemini-4-argon`: `text` → `json`, `sse` Jakich pól używa żądanie? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemini-4-argon`: `model`, `messages`, `stream` `POST /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` Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją. ## Firma i jej portfel projektów Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. ## Kupuj tokeny z rabatem. Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny. Subskrypcja Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań. Kod promocyjny do 50% Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji. Koszty w historii Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania. [Wybierz subskrypcję](https://ailoot.ai/docs/pl/billing/subscriptions/) · [Sprawdź ceny modeli](https://ailoot.ai/models/pl/) ## Połącz API z produktem, który sprzedajesz. SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską. Aplikacja komercyjna Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi. Licencja resellerska Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży. Dokumenty na stronie Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem. [Poproś o licencję resellerską](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta i umowa licencyjna](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=pl) ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach. ## Dostępne przez Ailoot API `gemini-4-argon` · Ultra Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 983 040 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,008 USD */ 1K* Wyjście 0,04 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00075 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00075 USD */ 1K tokens* `gemini-4-argon` · Ultra Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 983 040 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,008 USD */ 1K* Wyjście 0,04 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00075 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00075 USD */ 1K tokens* `gemini-4-argon` · Ultra Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst 983 040 *tokenów* Maks. odpowiedź 65 536 *tokenów* Wejście 0,008 USD */ 1K* Wyjście 0,04 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0004 USD */ 1K* Zapis do cache 0,00075 USD */ 1K* Zapis do cache, 5 min 0,00075 USD */ 1K tokens* [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/google-gemini-4-argon/method-additions-b471aabcba13964c8060.json)