Gemini 4 Argon Batch
Réseau Neuronal
Gemini 4 Argon : modèle de raisonnement phare de Google pour le développement complexe, les mathématiques, la science et les agents.
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
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 Batch?
Gemini 4 Argon est le modèle de raisonnement phare de Google, entraîné à maintenir le contexte sur de longues tâches multi-étapes : développement complexe, calculs mathématiques et scientifiques approfondis, agents autonomes. La variante batch est conçue pour le traitement par lots de grands ensembles de requêtes lorsque la réponse n'est pas requise en temps réel. Sur BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe uniquement pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une seule fenêtre, facilitant la comparaison et le basculement entre les modèles. Une API unique compatible OpenAI évite de réécrire les intégrations ; le trafic est chiffré AES-GCM, les conversations ne sont pas conservées, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour concevoir ou refactoriser un grand service, trouver la cause d'un bug intermittent, résoudre des problèmes complexes, créer un agent qui gère des scénarios multi-étapes, ou traiter un grand volume de tâches similaires.Questions fréquentes sur Gemini 4 Argon Batch
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.
C'est un modèle textuel de Google avec un contexte d'environ un million de jetons. Il analyse des documents et des images, écrit et refactorise du code, aide au débogage, à l'analyse et aux tâches STEM. Adapté lorsqu'il faut garder en mémoire un grand volume de matériel et s'y appuyer pour répondre.
La limite de sortie est de 943 718 jetons par réponse, soit le volume d'un livre entier ou d'un grand module de code. En pratique, il est préférable de limiter la longueur soi-même : demandez le format et la taille souhaités pour que la réponse reste structurée et lisible.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge. Le modèle construit le processus de résolution avant la réponse finale, ce qui aide considérablement en mathématiques, dans les problèmes logiques, l'analyse de longs documents et la recherche d'erreurs de code. Pour les requêtes simples, ce mode n'est pas nécessaire — la réponse sera plus rapide.
Oui, le modèle fonctionne avec l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée. Vous décrivez le schéma des outils, il décide lui-même quand les appeler et renvoie la réponse dans le format spécifié — pratique pour les agents, les pipelines et l'intégration avec vos services.
Le texte, les images et les documents sont acceptés en entrée, y compris le traitement natif des fichiers. Vous pouvez envoyer une capture d'écran d'interface, un schéma, un scan de contrat ou un grand PDF et demander d'analyser le contenu, d'extraire des données ou de faire un résumé.
Les modèles Google de la famille Gemini fonctionnent de manière fiable avec les requêtes en russe : ils comprennent les formulations, les termes et le contexte du dialogue. Sur BotHub, vous y accédez via le site, le bot Telegram ou une API unique — sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement en roubles à l'utilisation.