Google: Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon 是 Google 的多模態推理模型,用於軟體工程、數學與科學工作,以及多步驟代理。它在 1,048,576 個 token 的上下文中結合文字、影像、音訊、影片與文件,並回傳文字,公開能力包含工具呼叫與結構化輸出支援。
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsgoogle/gemini-4-argon - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesgoogle/gemini-4-argon
關於模型
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。
Gemini 4 Argon 是 Google 的推理模型,用於結合大量證據與多步驟目標的工作。公開的輸入範圍包含文字、影像、音訊、影片及 PDF 等檔案,結果則是文字。這讓任務可以將規格、圖表、螢幕截圖及支持素材整合在一起,不必依賴每個來源的書面摘要。
提供證據集合與成果要求
請先提出明確問題,並說明最後需要什麼成果。軟體任務可以要求修改計畫、受影響元件及驗證標準。數學任務可以要求附有明確假設的推導。文件任務則可要求比較,保留文字、表格及圖形之間的不一致之處。
公開的上下文視窗為 1,048,576 個 token。請利用這項容量將相關素材保留在一起,並用文件名稱與章節邊界讓引用清楚無歧義。圍繞問題整理支持素材,不要只是因為還有空間,就加入無關檔案。要求回覆區分任務提供的證據,以及分析過程中引入的假設。
推理、工具與結構化結果
模型公開的推理設定是必要配置,強度級別為 low、medium 及 high,列出的預設值為 medium。請依問題深度選擇級別,並定義成功答案必須確立的內容。簡短事實比較與影響多個元件的程式碼修改,需要不同的驗證標準。
Argon 公布了工具呼叫及結構描述導向的輸出能力。應用程式提供工具以取得額外證據,或需要機器可讀的分析結果時,這些能力很有用。請區分模型提議的工具活動與執行它的應用程式,並在要求下一項決策前保留回傳的觀察。結構化結果應依業務決策定義所需欄位:發現、證據參照、未解決假設及建議行動。
工程與文件流程
儲存庫任務應提供相關原始碼、要保留的行為及應通過的檢查。請要求聚焦的實作計畫或具體修改的審查,再依這些檢查評估產出的提案。技術報告應呈現原始觀察,並要求說明每項結論與支持素材的關聯。
混合形式文件應包含承載意義的表格與影像,不要用不完整的轉錄取代。模型輸出可以將這些輸入整合成可讀報告、一組擷取結果或行動清單。影像及音訊輸入是文字結果的證據;不會讓此項目變成影像或語音生成模型。
規劃輸出
標準 Argon 項目與模型頁面的 FAQ 列出 65,536 個 token 的生成上限。要求長篇結果前,請指定答案預期的深度及編排。標準識別碼應與附有 batch 標籤的項目分開保留,因為兩者公開的生成額度不同。將工作分成多個回覆時,請使用所選版本自己的限制。
- 針對文字、圖片、音訊、影片及 PDF 文件進行多模態推理,並以文字輸出。
- 公開規格為 1,048,576 個 token 的上下文與 65,536 個 token 的標準生成上限。
- 必須進行推理,並提供 low、medium 與 high 三種推理投入程度。
- 工具呼叫,支援由應用程式控制的多步驟工作流程。
- 依結構定義產生的結構化文字輸出。
- 儲存庫變更分析 — 相關檔案、預期行為與驗證準則。 針對提供的程式碼,產生聚焦的變更計畫或審查。
- 整合不同類型文件的資訊 — 文件、表格、圖表及明確的比較問題。 保留各項結論所依據證據的文字報告。
- 數學探究 — 題目敘述、假設及所需的答案形式。 可逐步檢查的推導或分析。
- 使用工具的代理 — 目標、受控工具,以及這些工具回傳的觀察結果。 逐次做出有依據的決策,朝定義好的交付成果推進。
- 上下文 — 公開規格的上下文視窗:1,048,576 個 token。
- 標準回覆 — 公開規格的標準生成上限:65,536 個 token。
- 推理 — 推理為必要步驟;公開的投入程度為 low、medium 與 high,預設為 medium。
- 輸出類型 — 公開規格的結果為文字;多模態輸入可用於分析所提供的證據。
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemini-4-argon
google/gemini-4-argon入門
Gemini 4 Argon 是 Google 的多模態推理模型,用於軟體工程、數學與科學工作,以及多步驟代理。它在 1,048,576 個 token 的上下文中結合文字、影像、音訊、影片與文件,並回傳文字,公開能力包含工具呼叫與結構化輸出支援。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 google/gemini-4-argon | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream |
參數control_scope | 規格文字對話;stream 是布林值,預設為 false。 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
方法別名: /chat/completions
生命週期: synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
- 顯式快取計價
- 未啟用 請求顯式快取時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.04 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${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"))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot Ultra google/gemini-4-argon
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemini-4-argon
google/gemini-4-argon入門
Gemini 4 Argon 是 Google 的多模態推理模型,用於軟體工程、數學與科學工作,以及多步驟代理。它在 1,048,576 個 token 的上下文中結合文字、影像、音訊、影片與文件,並回傳文字,公開能力包含工具呼叫與結構化輸出支援。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- json · sse
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- 輸入
text- 輸出
json,sse- 輸出格式
- JSON 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 google/gemini-4-argon | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
輸入素材組合
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格stream |
參數material_types | 規格text |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期: synchronous_or_streamed
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
- 顯式快取計價
- 未啟用 請求顯式快取時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.008 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.04 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0.0004 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 — / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "google/gemini-4-argon",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot Ultra google/gemini-4-argon
方法路徑別名
/chat/completions
相關呼叫用 ID
FAQ · Google: Gemini 4 Argon
- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:text→textPOST /v1/messages·google/gemini-4-argon:text→json,sse- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:model,messages,streamPOST /v1/messages·google/gemini-4-argon:model,messages,max_tokens,stream- 適用哪些限制?
POST /v1/chat/completions·google/gemini-4-argon:messages.min_items:1