Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
最大コンテキスト
1M
最大出力
65.5K
リリース日
N/A
入力$1.5 / 百万トークン
出力$7.5 / 百万トークン
Gemini 4 Argon
gemini-4-argonGemini 4 Argon は Google のフラッグシップ推論モデルで、複雑なソフトウェアエンジニアリング、高度な数学・科学問題の解決、自律的なマルチステップエージェント向けに構築されています。Google は、長いマルチステップタスク全体でコンテキストを保持し、テキスト、表、グラフ、画像が混在する長文ドキュメントを単一の根拠ある出力に変換するよう訓練しました。金融、法務、コーディング、税務業務で Vals Index をリードし、単一応答で最大 100万出力トークンの長いデコードをサポートします。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
2026年10月13日
Modalities
Gemini 4 Argon の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り | キャッシュ作成 5m |
|---|---|---|---|
| $4/M | $20/M | $0.2/M | $0.375/M |
Gemini 4 Argon の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2026-03-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Gemini 4 Argonの特長
高度な推論、継続的な開発作業、マルチモーダル理解に対応します。
高度な問題解決
難しいプログラミング、数学、科学の問題向けに設計され、推論の深さを調整できます。
長期的な開発タスク
複雑で複数段階にわたるソフトウェア開発や自律エージェントの処理で、文脈を維持するよう設計されています。
統合された100万トークン枠
入力・推論・出力で1,048,576トークンを共有し、Googleの長文出力処理により標準の64K出力上限を超えられます。
ネイティブなマルチモーダル理解
テキスト、画像、音声、動画、PDFの入力を組み合わせ、分析や統合結果をテキストで生成します。
Gemini 4 Argonのユースケース
複雑な開発、研究、文書分析に役立つ実務タスクです。
コードベースの刷新
複数ファイルのリファクタリングやレガシーコードの移行を計画・実装し、要件に照らして変更を確認します。
マルチモーダル文書の統合
文章・表・グラフ・画像を含む長い文書から、提供資料に基づいた一貫性のあるレポートを作成します。
科学・数学の分析
難しい技術的な問いを検討し、数学的な議論を組み立て、独立した検証に向けた研究分析を作成します。
反復型エージェント開発
ソフトウェアや3Dプロトタイプを複数段階で計画・作成・確認・修正するワークフローを構築します。
TokenHub API で Gemini 4 Argon を使用する方法
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)Gemini 4 Argon のベンチマーク
Gemini 4 Argon (High)
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 52.6 |
指標の出典 Artificial Analysis
Gemini 4 Argonのよくある質問
モデルの能力、実用上の考慮点、TokenHubでの利用方法を説明します。
Gemini 4 Argonとは何ですか？+
複雑なプログラミング、自律エージェント、数学、科学に向けたGoogle DeepMindの主力推論モデルです。
Gemini 4 Argonはどのような作業に適していますか？+
継続的な推論を要する複数ファイルの開発、マルチモーダル文書の統合、技術調査に適しています。
Gemini 4 Argonはどの入出力に対応していますか？+
Googleの文書ではテキスト・画像・音声・動画・PDF入力とテキスト出力に対応しています。画像や音声の生成には別のモデルが必要です。
どのような制限やトレードオフがありますか？+
誤った内容を生成することがあり、難しいリクエストは時間がかかります。100万トークン枠は共有で、64Kを超える出力にはGoogleの長文出力処理と対応する接続経路が必要です。
TokenHubでGemini 4 Argonを使うには？+
アカウントで利用可能な場合はGemini 4 Argonを選び、TokenHubに表示されるモデルID・エンドポイント・APIキーを使用します。連携前に接続経路の対応機能を確認してください。
Gemini 4 Argonの提供状況と料金は？+
Googleは有料APIを提供しています。TokenHubの料金・接続経路・アカウントでの提供状況は最新の掲載内容で確認してください。Google直接利用の料金とは異なる場合があります。
軽量モデルよりGemini 4 Argonを選ぶのはどのような場合ですか？+
深い推論、大量の複合メディア入力、継続的な開発作業が重要な場合に適しています。代表的なタスクで精度・遅延・総トークン費用を比較してください。
Gemini 4 Argon を使い始めますか？
1つの API キーで Gemini 4 Argon とその他の AI モデルにアクセスできます。
Gemini 4 Argonのメディアとデモ
確認済みの公式投稿・デモと、コミュニティの初期利用体験です。
X (Twitter)
Gemini 4 Argonのアプリ提供開始
Google Gemini ·
GeminiアプリでのGemini 4 Argon提供開始を紹介する公式発表です。
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. 🧵
原文を見るGemini 4 Argonで計画から成果物へ
Google Gemini ·
GeminiアプリでGemini 4 Argonを使い、ウェブアプリ・3Dファイル・スライド・レポートを作成する流れを紹介します。
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.jpg原文を見るGeminiアプリでのGemini 4 Argonによる開発
Google Gemini ·
プログラミングの改善と、macOS版GeminiアプリへのAntigravity開発画面の導入を発表しています。
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.jpg原文を見るReddit
Gemini 4 Argon：開発に関する初期レビュー
Gemini 4 Argon Initial review
this-is-hilarours ·
利用者がバックエンドの実装計画を比較し、コメントで評価手法やさまざまな開発体験が議論されています。
全文を読む
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：公開に関する議論
Gemini 4 Argon Release Blog
elemental-mind ·
Gemini 4 Argonの提供拡大に関するGoogleの発表を共有するコミュニティ投稿です。
原文を見るGemini 4 Argon：初期ユーザーの感想
Thanks for Gemini 4 Argon
Liberation2020 ·
Ultra契約者が良好な作業結果を報告し、処理速度、利用制限、個人の作業手順が議論されています。
全文を読む
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：10の実用デモ
Gemini 4 Argon: 10 incredible AI demos (1M token output in action)
Google Cloud Tech
コード移行、インタラクティブな3Dプロジェクト、マルチモーダルな成果物を紹介する公式デモです。
原文を見るGemini 4 Argon：構想図から3D大聖堂へ
Gemini 4 Argon and Google Antigravity: From 2D concept to 3D cathedral
Google for Developers and Google Antigravity
エージェントがGemini 4 Argon、Antigravity、Blenderを使い、2D資料から大聖堂を再構築します。
原文を見るGemini 4 Argon：レガシーコードをRustへ
Gemini 4 Argon: Modernizing 40 year code
Google Antigravity and Google for Developers
AntigravityとGemini 4 Argonで数十年前の科学計算コードをRustへ移行する公式デモです。
原文を見る