Gemini 4 Argon API

Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon 是 Google DeepMind Gemini 4 代的首款旗舰模型，面向长周期软件工程与企业知识工作。它读取文本、图片、音频、视频和 PDF，并以文字作答。输入、思考与输出共用同一个 1,048,576 token 预算，大型代码迁移、多文件补丁和跨文档审阅都可以在一次对话中持续推进。

为什么选择 Gemini 4 Argon？

• 大规模代码迁移在保留周边代码上下文的前提下，逐模块规划并完成重写，例如将 C 或 C++ 组件迁移到 Rust。Google 公布其 DeepSWE v1.1 得分为 77.9%。

• 整项任务共用一个预算提示、思考与回答共享 1,048,576 tokens：10 万 token 的提示仍可为推理和输出留出约 94.8 万 tokens。

• 理解视频、音频与 PDF通过 Gemini Native 的 inlineData 发送录像、扫描报告和截图，让模型给出对应原始材料的结论。Google 公布其 LVBench 得分为 91.7%。

• 可选思考深度按请求选择 low、medium 或 high 思考等级，在响应速度与推理深度之间取舍。

• 两种请求格式同一模型可通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions，或 Gemini Native 的 generateContent 与 streamGenerateContent 调用。

参数

使用方法

1. 01

   明确任务范围说明迁移、审阅或分析目标，以及期望的返回形式，例如补丁、表格或问题清单。

2. 02

   附上源材料加入相关代码、文档文本或媒体文件，并让提示长度明显低于共享窗口，为思考与输出留出空间。

3. 03

   选择格式与预算选择 Chat Completions 或 Gemini Native，将输出预算设为 32,768 tokens 以上；Gemini Native 请求可再选择思考等级。

4. 04

   核对并继续运行测试或对照源材料检查回答，再把结果放入下一轮对话，继续完善。

价格

输入与输出按每 100 万 tokens 计量，并以积分结算。思考 tokens 计入输出。

最佳使用场景

• 遗留代码现代化将 C++ 模块迁移到 Rust、重构大型子系统，或生成附带测试计划的完整多文件补丁。

• 会议与课程视频梳理把长录像整理为决策、待办事项和可回溯到画面的时间点。

• 基于多份 PDF 起草规格将合同、手册和需求文档整合为一份标注出处章节的结构化规格说明。

• 财务与法律文件对比并排对比申报文件或协议，列出发生变化的条款或数字。

使用技巧

• 为思考预留输出预算：32,768 tokens 或更高，可避免深度推理挤占最终回答。
• 快速提取用 low 思考，代码迁移或多步论证用 high 思考。
• Google 提示深度思考可能持续数分钟，困难请求建议将客户端超时设为 15 分钟以上。
• 在提示中用明确的指令和示例控制回答长度与格式。

使用说明

• 1,048,576 token 窗口由输入、思考与输出共享；单次响应最多返回 65,536 tokens。
• 体验区发送文本对话，默认使用 Chat Completions，输出预算为 32,768 tokens。
• Gemini Native 可通过 inlineData 接收图片、音频、视频和 PDF，响应为文本。
• 回答深度由 thinkingLevel 与提示指令决定；请求示例只包含参数表中列出的字段。