モデル詳細
Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argonは、複雑なソフトウェアエンジニアリング、高度な数学的・科学的問題解決、自律的なマルチステップエージェント向けに構築された、Googleの主力推論モデルです。Googleは、このモデルを、長くて複数のステップからなるタスク全体にわたってコンテキストを維持し、テキスト、表、グラフ、画像が混在する長いドキュメントを単一の論理的な出力に変換するように訓練しました。 これは、金融、法律、コーディング、税務の分野でVals Indexをリードしており、単一のレスポンスで最大1M個の出力トークンのロングデコードをサポートしています。
モデル仕様
- モデル ID
-
gemini-4-argon
- コンテキスト長
- 1.048576M
- 最大出力
- 65.536K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2026-10
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$2.0000 /1M Tokens
生成
$10.0000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.1000 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか?
マルチモーダルモデル、入出力はテキスト、画像、動画、音声、ファイル
Gemini 4 Argon はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,048,576 トークン、1 回の最大出力は 65,536 トークン。
使う前に何を確認すべきですか?
1,048,576 context、出力上限 65,536
Gemini 4 Argon の採用前に、標準入力は $2.00/100 万トークン、対応が宣言されている機能:ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2026-03、2026-10-13 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか?
base URL の変更だけで Gemini 4 Argon を利用
MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で Gemini 4 Argon を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gemini-4-argon に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gemini-4-argonは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gemini-4-argonは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gemini-4-argonはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gemini-4-argonは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gemini-4-argonはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgemini-4-argonを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合(最大100%)
09
FAQ
gemini-4-argonの記録結果:aa_intelligence_index 90.7;arena_text 100.0。ベンチマーク順位はあくまで大まかな目安です。タスクの形状やプロンプトのスタイルによって順位が変動するため、確定する前に候補モデルに対して独自のプロンプトを実行してください。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。