Gemini 4 Argon
Rede Neural
Gemini 4 Argon é o modelo de raciocínio emblemático do Google para código, matemática, ciência e agentes de várias etapas.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 718 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções, Batch API
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon é o modelo de raciocínio emblemático do Google, criado para engenharia complexa: análise de arquitetura, refatoração de vários arquivos, depuração, além de tarefas matemáticas e científicas profundas. O modelo mantém o contexto a longo prazo e, portanto, conduz cenários autônomos de várias etapas onde é importante lembrar os passos anteriores. No BotHub, ele está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, e o pagamento é feito com cartões russos em rublos e por uso. Em uma única janela, há mais de 250 modelos: as respostas são fáceis de comparar, e para produção há uma API única compatível com OpenAI, para que a integração não precise ser reescrita. Os diálogos são criptografados via AES-GCM, os dados não são salvos; para empresas, há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Use o Argon para revisão e refatoração de grandes bases de código, busca de causas de bugs intermitentes, cálculos em matemática e disciplinas STEM, análise de pesquisa com longas cadeias de raciocínio e pipelines de agentes onde o modelo planeja e executa etapas por conta própria.Perguntas frequentes sobre Gemini 4 Argon
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
gemini-4-argon é um modelo de texto do Google com raciocínio antes da resposta, chamada de funções e aceitação de imagens e documentos. Adequado para trabalhar com código, analisar documentação volumosa, tarefas STEM e cenários de agentes onde é necessária uma saída JSON estruturada. Janela de contexto — 1.048.576 tokens.
Em uma única resposta, o modelo gera até 65.536 tokens — isso equivale a dezenas de páginas: um grande documento técnico, uma análise detalhada ou um arquivo de código volumoso. Se a tarefa for mais ampla, divida-a em partes: a janela de 1.048.576 tokens permite manter toda a conversa no contexto.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado nas especificações do modelo. Antes da resposta final, ele processa a tarefa passo a passo — isso é perceptível em matemática, lógica, depuração de código e instruções de várias etapas. Em perguntas simples, a diferença é pequena; em complexas, aumenta significativamente a chance de obter um resultado correto.
Sim, ambos. Você descreve as ferramentas disponíveis, o modelo decide qual chamar e com quais argumentos, e retorna o resultado em JSON estruturado. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, isso se conecta aos seus agentes e pipelines sem precisar reescrever a integração.
Imagens e documentos — sim: envie uma captura de tela, esquema, PDF ou tabela e peça para analisar o conteúdo. O suporte a áudio e vídeo não está indicado em nossos dados, portanto, para esses arquivos, é mais conveniente alternar para um modelo especializado na mesma janela do BotHub.
Não há medições separadas por idiomas em nossos dados, portanto, não forneceremos números exatos. É mais fácil verificar com sua própria tarefa: abra o chat no site ou no bot do Telegram do BotHub, execute algumas consultas típicas e, se desejar, compare a resposta com outro modelo na mesma janela.