Gemini 4 Argon
Red Neuronal
Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento insignia de Google para código, matemáticas, ciencia y agentes de múltiples pasos.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones, Batch API
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento insignia de Google, diseñado para ingeniería compleja: análisis de arquitectura, refactorización de múltiples archivos, depuración, así como tareas matemáticas y científicas profundas. El modelo mantiene el contexto a larga distancia, permitiendo escenarios autónomos de múltiples pasos donde es crucial recordar pasos previos. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pagos en rublos mediante tarjetas rusas según el uso. Accede a más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas fácilmente. Para producción, ofrecemos una API compatible con OpenAI, evitando reescribir integraciones. Los diálogos están cifrados con AES-GCM y los datos no se guardan. Para empresas, ofrecemos contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel administrativo con límites. Utiliza Argon para revisar y refactorizar grandes bases de código, encontrar errores intermitentes, realizar cálculos matemáticos y STEM, análisis de investigación con cadenas de razonamiento largas y pipelines de agentes donde el modelo planifica y ejecuta pasos por sí mismo.Preguntas frecuentes sobre Gemini 4 Argon
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
gemini-4-argon es un modelo de texto de Google con razonamiento previo a la respuesta, llamada a funciones y recepción de imágenes y documentos. Es adecuado para trabajar con código, analizar documentación extensa, tareas STEM y escenarios de agentes donde se requiere una salida JSON estructurada. Ventana de contexto: 1 048 576 tokens.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens, lo que equivale a decenas de páginas: un documento técnico extenso, un análisis detallado o un archivo de código voluminoso. Si la tarea es más amplia, divídala en partes: la ventana de 1 048 576 tokens permite mantener toda la conversación en contexto.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado en las características del modelo. Antes de la respuesta final, procesa la tarea paso a paso; esto es notable en matemáticas, lógica, depuración de código e instrucciones de múltiples pasos. En preguntas simples la diferencia es pequeña, pero en las complejas aumenta significativamente la probabilidad de obtener un resultado correcto.
Sí, ambos. Usted describe las herramientas disponibles, el modelo decide cuál llamar y con qué argumentos, y devuelve el resultado en JSON estructurado. A través de la API única compatible con OpenAI de BotHub, esto se conecta a sus agentes y pipelines sin necesidad de reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí: envíe una captura de pantalla, esquema, PDF o tabla y pida analizar el contenido. La compatibilidad con audio y video no está indicada en nuestros datos, por lo que para esos archivos es más conveniente cambiar a un modelo especializado en la misma ventana de BotHub.
No tenemos mediciones separadas por idiomas en nuestros datos, por lo que no daremos cifras exactas. Es más fácil comprobarlo con su propia tarea: abra el chat en el sitio web o en el bot de Telegram de BotHub, ejecute un par de consultas típicas y, si lo desea, compare la respuesta con otro modelo en la misma ventana.