Gemini 4 Argon
Réseau Neuronal
Gemini 4 Argon est le modèle de raisonnement phare de Google pour le code, les mathématiques, la science et les agents multi-étapes.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions, Batch API
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon est le modèle de raisonnement phare de Google, conçu pour l'ingénierie complexe : analyse d'architecture, refactorisation multi-fichiers, débogage, ainsi que des tâches mathématiques et scientifiques approfondies. Le modèle maintient un contexte à long terme, permettant des scénarios autonomes multi-étapes où la mémoire des étapes précédentes est cruciale. Sur BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement en roubles par carte russe, à l'usage. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer facilement les réponses. Pour la production, une API unique compatible OpenAI est disponible, évitant de réécrire l'intégration. Les dialogues sont chiffrés en AES-GCM, les données ne sont pas conservées. Pour les entreprises : contrat, facture, EDI et panneau d'administration avec limites. Utilisez Argon pour la revue et la refactorisation de bases de code volumineuses, la recherche de bugs intermittents, les calculs STEM, l'analyse de recherche avec de longues chaînes de raisonnement et les pipelines d'agents où le modèle planifie et exécute lui-même les étapes.Questions fréquentes sur Gemini 4 Argon
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gemini-4-argon est un modèle textuel de Google avec raisonnement avant réponse, appel de fonctions et traitement d'images et de documents. Adapté au code, à l'analyse de documentation volumineuse, aux tâches STEM et aux scénarios d'agents nécessitant une sortie JSON structurée. Fenêtre contextuelle de 1 048 576 jetons.
En une réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons, soit des dizaines de pages : document technique, analyse détaillée ou fichier de code volumineux. Si la tâche est plus vaste, divisez-la : la fenêtre de 1 048 576 jetons permet de garder toute la conversation en contexte.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé dans les caractéristiques du modèle. Avant la réponse finale, il traite la tâche étape par étape, ce qui est visible en mathématiques, logique, débogage de code et instructions complexes. Sur des questions simples, la différence est faible, mais sur des questions complexes, cela augmente considérablement les chances d'obtenir un résultat correct.
Oui, les deux. Vous décrivez les outils disponibles, le modèle décide lequel appeler et avec quels arguments, puis renvoie le résultat en JSON structuré. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, cela se connecte à vos agents et pipelines sans réécrire l'intégration.
Images et documents, oui : envoyez une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un tableau pour analyse. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée dans nos données ; pour ces fichiers, il est préférable de passer à un modèle spécialisé dans la même fenêtre BotHub.
Il n'y a pas de mesures spécifiques par langue dans nos données, nous ne donnerons donc pas de chiffres précis. Le plus simple est de tester avec votre propre tâche : ouvrez un chat sur le site ou dans le bot Telegram de BotHub, lancez quelques requêtes types et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre.