Gemini 4 Argon
Built for complex software engineering, mathematical and scientific problems, and long tasks requiring multi-step agent work. It accepts text, images, video, audio, and PDFs, with a unified context of about 1.05 million tokens, plus thinking, tool use, and code execution. It is a flagship reasoning model; routine short Q&A usually does not need this much context or reasoning.
- Raisonnement
- Recherche web
- Utilisation d’outils
- Appel de fonctions
- Sortie structurée
- Contexte long
- Exécution de code
La description n’est pas encore disponible dans cette langue ; elle est affichée en anglais.
gemini-4-argonUSD
Tarifs
Prix publics en dollars US. Le coût final peut varier selon le groupe de compte et le volume d’utilisation.
API
Exemples de code
import http.client
import json
conn = http.client.HTTPSConnection("api.tokenhot.cn")
payload = json.dumps({
"contents": [
{
"role": "user",
"parts": [
{
"text": "Hello"
}
]
}
]
})
headers = {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json'
}
conn.request("POST", "/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent", payload, headers)
res = conn.getresponse()
data = res.read()
print(data.decode("utf-8"))Modèles associés
FAQ
Questions fréquentes
À quels usages Gemini 4 Argon convient-il ?
Gemini 4 Argon convient aux types d’entrée, de sortie et de capacités indiqués sur cette page. Testez vos charges réelles avant un usage critique.
Comment Gemini 4 Argon est-il facturé ?
Les tarifs figurent ci-dessus. Le coût réel dépend du volume, du groupe de compte et du contenu de la requête.
Comment appeler Gemini 4 Argon ?
Utilisez l’identifiant du modèle ci-dessus avec un protocole API pris en charge. Des exemples sont affichés lorsqu’ils sont disponibles.
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