Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
Contexte total
1M
Sortie max.
65.5K
Date de sortie
N/A
Entrée$1.5 / M tokens
Sortie$7.5 / M tokens
Gemini 4 Argon
gemini-4-argonGemini 4 Argon est le modèle de raisonnement phare de Google, conçu pour l’ingénierie logicielle complexe, la résolution approfondie de problèmes mathématiques et scientifiques, et les agents autonomes multi-étapes. Google l’a entraîné à maintenir le contexte sur de longues tâches multi-étapes et à transformer de longs documents mêlant texte, tableaux, graphiques et images en une sortie unique et fondée. Il domine le Vals Index dans la finance, le juridique, la programmation et la fiscalité, et prend en charge un décodage long allant jusqu’à 1 M de tokens de sortie en une seule réponse.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
13 oct. 2026
Modalities
Prix de Gemini 4 Argon
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache | Création cache 5m |
|---|---|---|---|
| $4/M | $20/M | $0.2/M | $0.375/M |
Fonctionnalités API de Gemini 4 Argon
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2026-03-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Points forts de Gemini 4 Argon
Raisonnement approfondi, travaux de développement prolongés et compréhension multimodale.
Résolution approfondie de problèmes
Conçu pour les problèmes difficiles de programmation, de mathématiques et de sciences, avec une profondeur de raisonnement réglable.
Développement sur des tâches prolongées
Conçu pour conserver le contexte tout au long de travaux logiciels complexes et de processus agentiques à plusieurs étapes.
Budget unifié d’un million de tokens
Entrée, raisonnement et sortie partagent 1 048 576 tokens ; le processus de décodage long de Google dépasse la limite de sortie standard de 64K.
Compréhension multimodale native
Combine des entrées texte, image, audio, vidéo et PDF pour produire des analyses et des synthèses textuelles.
Cas d’usage de Gemini 4 Argon
Des tâches concrètes de développement complexe, de recherche et d’analyse documentaire.
Modernisation de bases de code
Planifiez et réalisez des refactorisations sur plusieurs fichiers ou des migrations de code ancien, puis vérifiez les changements selon les exigences du projet.
Synthèse de documents multimodaux
Transformez de longs documents mêlant textes, tableaux, graphiques et images en rapports cohérents fondés sur les documents fournis.
Analyse scientifique et mathématique
Explorez des questions techniques difficiles, développez des raisonnements mathématiques et rédigez des analyses de recherche à vérifier indépendamment.
Projets agentiques itératifs
Créez des processus qui planifient, produisent, inspectent et révisent des logiciels ou des prototypes 3D en plusieurs étapes.
Comment utiliser Gemini 4 Argon via l’API TokenHub
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Benchmark de Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon (High)
| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 52.6 |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Questions fréquentes sur Gemini 4 Argon
Capacités, compromis pratiques et conseils d’intégration dans TokenHub.
Qu’est-ce que Gemini 4 Argon ?+
C’est le modèle de raisonnement phare de Google DeepMind pour la programmation complexe, les agents autonomes, les mathématiques et les sciences.
Quelles tâches conviennent à Gemini 4 Argon ?+
Il convient au développement sur plusieurs fichiers, à la synthèse documentaire multimodale et aux investigations techniques nécessitant un raisonnement prolongé.
Quelles entrées et sorties Gemini 4 Argon prend-il en charge ?+
Google indique des entrées texte, image, audio, vidéo et PDF, avec une sortie textuelle. La génération d’images ou d’audio nécessite d’autres modèles.
Quelles limites et quels compromis faut-il considérer ?+
Des hallucinations et des lenteurs sont possibles. Le budget de 1M de tokens est partagé ; dépasser 64K en sortie exige le processus de décodage long de Google et un routage compatible.
Comment utiliser Gemini 4 Argon via TokenHub ?+
S’il est proposé à votre compte, sélectionnez Gemini 4 Argon et utilisez l’identifiant de modèle, le point d’accès et la clé API affichés par TokenHub. Vérifiez les fonctions du routage choisi.
Gemini 4 Argon est-il disponible et à quel tarif ?+
Google propose un accès API payant. Consultez la fiche actuelle de TokenHub pour les tarifs, le routage et la disponibilité de votre compte ; les tarifs directs de Google peuvent différer.
Quand choisir Gemini 4 Argon plutôt qu’un modèle plus léger ?+
Choisissez-le pour le raisonnement approfondi, les entrées multimodales volumineuses ou les travaux de développement prolongés. Comparez précision, latence et coût total des tokens sur des tâches représentatives.
Prêt à utiliser Gemini 4 Argon ?
Accédez à Gemini 4 Argon et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.
MéDias Et DéMonstrations De Gemini 4 Argon
Publications et démonstrations officielles vérifiées, accompagnées de premiers retours de la communauté.
X (Twitter)
Déploiement de Gemini 4 Argon dans l’application
Google Gemini ·
Annonce officielle présentant l’arrivée de Gemini 4 Argon dans l’application Gemini.
The moment you've been waiting 4… Our new frontier model, Gemini 4 Argon, is rolling out now in the Gemini app to bring your most complex ideas into reality. See how Gemini 4 Argon and our latest updates across the Gemini app help you get the most out of every prompt. 🧵
Voir la sourceGemini 4 Argon : du plan aux livrables
Google Gemini ·
Présente des processus dans l’application Gemini créant applications web, fichiers 3D, présentations et rapports avec Gemini 4 Argon.
Gemini 4 Argon breaks down your tasks step-by-step and instead of stopping at a text outline, Argon helps you build the real thing, whether that means: ➡️ Generating a shareable web app ➡️ Giving you ready-to-print 3D files ➡️ Producing slides and reports that are ready to go https://t.co/V4RPXun8I9
https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2110039533853212673/img/r4OrZZO4Lsf8FhNo.jpgVoir la sourceProgrammer avec Gemini 4 Argon dans l’application Gemini
Google Gemini ·
Annonce des améliorations en programmation et l’interface de développement Antigravity dans l’application Gemini pour macOS.
Gemini 4 Argon also brings major improvements in coding, so we’re making it easier to switch between chatting and coding with Google Antigravity's agentic coding interface now available directly in the Gemini app for macOS. https://t.co/waB3VmjmDI
https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2110039768579080193/img/q_yj8_IP7nVoDQHf.jpgVoir la sourceReddit
Gemini 4 Argon : premier retour en programmation
Gemini 4 Argon Initial review
this-is-hilarours ·
Un membre compare des plans d’implémentation backend ; les réponses débattent de la méthode et d’expériences variées en programmation.
Lire la publication complète
As an ultra user just got the access to Gemini 4 Argon. i made an initial test in my python backend project . the project is already in production and there was a real feature integration that i have started working today . so i was curious how it would compare against Opus 5.5 . I have a claude code subscription and i also use a factory droid subscription . so i created an implementation plan based on the spec with opus 5.5 with extra high effort level . similarly created an implementation plan with Argon high . Both of the plan was fed to Gpt 6 astra who worked as judge as i believe gpt model always works as strong review model . i asked it to carefully judge and give both of them score out of 100 . here is the score astra give Opus 5.5 Score - 77/100 Gemini 4 Argon Scores - 59/100 I gave the original score and review to Gemini in antigravity it agreed with all of that . i think more testing would be needed from my side to test it properly . but it needs at least one more reasoning level like extra high One thing surprised me It compacted the conversation relatively faster . i don't know what is the context window set here but previously i never got the context compacted this fast . pretty sure the context is not 1 million current set in antigravity app
Gemini 4 Argon : discussion sur le lancement
Gemini 4 Argon Release Blog
elemental-mind ·
Fil communautaire partageant l’annonce de Google sur l’accès élargi à Gemini 4 Argon.
Voir la sourceGemini 4 Argon : premiers retours utilisateurs
Thanks for Gemini 4 Argon
Liberation2020 ·
Un abonné Ultra rapporte des résultats positifs ; la discussion aborde la vitesse, les limites d’usage et les méthodes personnelles.
Lire la publication complète
I’m making this for the Google team that may be checking the thread. I’m an Ultra user and have patiently been waiting for this model. It is everything I need and more. I’ve been seeing others getting great results from it. As well. It’s ability to turn some of my things into skills that actually work is next level compared to what was happening before. It’s work rate is also impressive in my opinion detailed heavy task that I feel should maybe take a little while are done quite quickly. I’m still fine running my request style with it but I am quite happy with it this past couple of hours. It even did better on a task I had set to Astra to complete. (Not saying it is overall better just did that one task better) Bottom line I’m happy and I’m super excited to see nano banana pro update and also the video models!!!
YouTube
Gemini 4 Argon : dix démonstrations pratiques
Gemini 4 Argon: 10 incredible AI demos (1M token output in action)
Google Cloud Tech
Démonstrations officielles de migration de code, de projets 3D interactifs et de livrables multimodaux.
Voir la sourceGemini 4 Argon : du concept à la cathédrale 3D
Gemini 4 Argon and Google Antigravity: From 2D concept to 3D cathedral
Google for Developers and Google Antigravity
Un agent utilise Gemini 4 Argon, Antigravity et Blender pour reconstruire une cathédrale à partir d’une référence 2D.
Voir la sourceGemini 4 Argon : du code ancien vers Rust
Gemini 4 Argon: Modernizing 40 year code
Google Antigravity and Google for Developers
Démonstration officielle d’Antigravity et de Gemini 4 Argon modernisant en Rust du code scientifique vieux de plusieurs décennies.
Voir la source