Google Gemini 4 Argon: AI stora språkmodeller

Kör Google Gemini 4 Argon via API: frontier-resonemang med 1M kontext för kodning och analys. Prova gratis — betala per generering, ingen prenumeration.

Interaktiva modellkontroller

Kör Google Gemini 4 Argon via API: frontier-resonemang med 1M kontext för kodning och analys. Prova gratis — betala per generering, ingen prenumeration.

📝

Översikt

Om denna modell

Gemini 4 Argon är Google DeepMinds frontier-resonemangsmodell, byggd för långsiktig kodning, kunskapsarbete och cybersäkerhetsanalys. Den erbjuder ett enhetligt kontext- och utdatafönster på 1M tokens, så att du kan mata in hela kodbaser, långa avtal eller forskningskorpusar och få tillbaka långa, strukturerade svar i ett enda anrop. Den tar emot text plus en valfri bild och en systemprompt. För snabbare och billigare vardagschatt, se Gemini 3.8 Flash; för den tidigare Pro-nivån, se Gemini 3.1 Pro.

1Långsiktig kodning: Planera, skriv och refaktorera kod i stora kodförråd med kontexten på 1M tokens.
2Kunskapsarbete: Analysera långa rapporter, avtal och forskningsartiklar och ta fram strukturerade sammanfattningar.
3Cybersäkerhet: Granska kod och konfiguration efter sårbarheter och utarbeta åtgärdssteg.
4Agentresonemang: Använd som plannermodell i flerstegsagenter och [arbetsflöden](/workflows).
5Visuella frågor och svar: Skicka en image_url för att ställa frågor om skärmbilder, diagram eller dokument.
💰

Prissättning & värde

Kostnadsanalys

muapiapp$2.00/M input, $10.00/M output

Tokenbaserad fakturering. Minst 0,0002 USD per samtal.

Fal.aiInte tillgänglig

No dedicated Gemini 4 Argon endpoint at this time.

ReplicateInte tillgänglig

No dedicated Gemini 4 Argon endpoint at this time.

** Konkurrentens prissättning beräknas baserat på liknande modellarkitekturer och användningsnivåer.

⚙️

Tekniska detaljer

Konfigurationsschema

uppmaningstring

för förfrågnings-/undersökningsarbetsflöden och serversända händelser

StandardvärdeReview this design doc and list the three biggest risks with suggested mitigations.
Bild URLstring

entryimageURL.

Standardvärdeundefined
Systempromptstring

, .

StandardvärdeYou are a helpful assistant that responds concisely.
📖

Implementeringsguide

Utvecklardokumentation

Så använder du Gemini 4 Argon

  1. Skriv din prompt: Lägg uppgiften i prompt. Lägg eventuellt till system_prompt för att ange roll, ton eller utdataformat.

  2. Lägg till en bild (valfritt): Ange image_url för att inkludera en bild i förfrågan.

  3. Skicka och hämta resultatet: POST returnerar ett request_id; polla /api/v1/predictions/{request_id}/result eller ange en webhook-URL.

cURL-exempel

curl -X POST "https://api.muapi.ai/api/v1/gemini-4-argon" \
  -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "Review this design doc and list the three biggest risks.",
    "system_prompt": "You are a staff engineer. Be concise and specific."
  }'
❓

Vanliga frågor

Vanliga frågor

Vad är Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon är Google DeepMinds frontier-resonemangsmodell med ett enhetligt kontext- och utdatafönster på 1M tokens, riktad mot långsiktig kodning, kunskapsarbete och cybersäkerhet.

Hur prissätts Gemini 4 Argon?

Prissättningen är tokenbaserad med $2.00 per miljon indatatokens och $10.00 per miljon utdatatokens, med en miniminivå på $0.0002 per anrop. Resonemangstokens räknas som utdata.

Tar Gemini 4 Argon emot bilder?

Ja. Skicka med en image_url tillsammans med din prompt för att ställa frågor om en skärmbild, ett diagram eller ett fotograferat dokument.

Kan jag ange en systemprompt?

Ja. Använd fältet system_prompt för att styra persona, ton och svarsformat.

Hur får jag resultatet?

Slutpunkten är asynkron: du får ett request_id direkt och pollar sedan resultatslutpunkten för förutsägelser, eller anger en webhook-URL för att få en avisering när texten är klar.

Hur skiljer sig Gemini 4 Argon från Gemini 3.8 Flash?

Argon är frontier-resonemangsnivån med ett mycket större kontextfönster, lämpad för djupgående flerstegsarbete; Flash är optimerad för chatt med låg latens och låg kostnad. Båda använder samma fält: prompt, image_url och system_prompt.