Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
최대 컨텍스트
1M
최대 출력
65.5K
출시일
N/A
입력$1.5 / 백만 토큰
출력$7.5 / 백만 토큰
Gemini 4 Argon
gemini-4-argonGemini 4 Argon은 Google의 플래그십 추론 모델로, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 심층 수학·과학 문제 해결, 자율 다단계 에이전트를 위해 구축되었습니다. Google은 긴 다단계 작업 전반에서 컨텍스트를 유지하고, 텍스트·표·차트·이미지가 혼합된 긴 문서를 하나의 근거 있는 출력으로 변환하도록 훈련했습니다. 금융, 법률, 코딩, 세무 업무 전반에서 Vals Index를 선도하며, 단일 응답에서 최대 1M 출력 토큰의 긴 디코딩을 지원합니다.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
2026년 10월 13일
Modalities
Gemini 4 Argon 가격
| 입력 가격 | 출력 가격 | 캐시 읽기 | 캐시 생성 5m |
|---|---|---|---|
| $4/M | $20/M | $0.2/M | $0.375/M |
Gemini 4 Argon API 기능
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2026-03-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Gemini 4 Argon 주요 특징
심층 추론, 지속적인 개발 작업, 멀티모달 이해를 지원합니다.
심층 문제 해결
어려운 코딩·수학·과학 문제를 위해 설계되었으며 추론 깊이를 조절할 수 있습니다.
장기 개발 작업
복잡한 다단계 소프트웨어 개발과 자율 에이전트 워크플로 전반에서 맥락을 유지하도록 설계되었습니다.
통합 100만 토큰 예산
입력·추론·출력이 1,048,576개 토큰을 공유하며, Google의 장문 출력 방식으로 기본 64K 출력 한도를 넘을 수 있습니다.
네이티브 멀티모달 이해
텍스트·이미지·오디오·동영상·PDF 입력을 결합하여 텍스트 분석 및 종합 결과를 생성합니다.
Gemini 4 Argon 사용 사례
복잡한 개발, 연구 및 문서 분석을 위한 실제 작업입니다.
코드베이스 현대화
여러 파일의 리팩터링이나 레거시 코드 이전을 계획·구현하고 프로젝트 요구사항에 따라 변경을 검토합니다.
멀티모달 문서 종합
텍스트·표·차트·이미지가 포함된 긴 문서를 제공 자료에 근거한 일관된 보고서로 정리합니다.
과학 및 수학 분석
어려운 기술 문제를 탐구하고 수학적 논증을 전개하며 독립적으로 검증할 연구 분석 초안을 작성합니다.
반복형 에이전트 프로젝트
여러 단계에 걸쳐 소프트웨어나 3D 프로토타입을 계획·제작·검사·수정하는 워크플로를 구축합니다.
TokenHub API로 Gemini 4 Argon 사용하는 방법
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 벤치마크
Gemini 4 Argon (High)
| 지표 점수 | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 종합 역량 평가 | 52.6 |
지표 출처 Artificial Analysis
Gemini 4 Argon 자주 묻는 질문
모델 역량, 실제 절충점 및 TokenHub 연동 방법을 안내합니다.
Gemini 4 Argon은 무엇인가요?+
복잡한 코딩, 자율 에이전트, 수학 및 과학 작업을 위한 Google DeepMind의 주력 추론 모델입니다.
Gemini 4 Argon은 어떤 작업에 적합한가요?+
지속적인 추론이 필요한 다중 파일 개발, 멀티모달 문서 종합 및 기술 조사에 적합합니다.
Gemini 4 Argon은 어떤 입력과 출력을 지원하나요?+
Google 문서에 따르면 텍스트·이미지·오디오·동영상·PDF 입력과 텍스트 출력을 지원합니다. 이미지 및 오디오 생성에는 다른 모델이 필요합니다.
어떤 제한과 절충점을 고려해야 하나요?+
잘못된 내용을 생성할 수 있고 어려운 요청은 느릴 수 있습니다. 100만 토큰 예산은 공유되며 64K를 넘는 출력에는 Google의 장문 출력 방식과 해당 경로의 지원이 필요합니다.
TokenHub에서 Gemini 4 Argon을 어떻게 사용하나요?+
계정에 제공되는 경우 Gemini 4 Argon을 선택하고 TokenHub에 표시된 모델 ID, 엔드포인트 및 API 키를 사용하세요. 연동 전에 해당 경로의 기능을 확인하세요.
Gemini 4 Argon의 이용 가능 여부와 요금은 어떻게 확인하나요?+
Google은 유료 API를 제공합니다. TokenHub의 최신 모델 페이지에서 요금, 경로 및 계정별 이용 가능 여부를 확인하세요. Google 직접 이용 요금과 다를 수 있습니다.
경량 모델보다 Gemini 4 Argon을 선택해야 하는 경우는 언제인가요?+
깊은 추론, 대규모 혼합 미디어 입력 또는 장기 개발 작업이 중요할 때 선택하세요. 대표 작업으로 정확도, 지연 시간 및 총 토큰 비용을 비교하세요.
Gemini 4 Argon을 사용할 준비가 되셨나요?
하나의 API 키로 Gemini 4 Argon과 더 많은 AI 모델을 이용하세요.
Gemini 4 Argon 미디어 및 데모
확인된 공식 게시물과 데모, 커뮤니티의 초기 사용 경험입니다.
X (Twitter)
Gemini 4 Argon 앱 출시 안내
Google Gemini ·
Gemini 앱에 Gemini 4 Argon이 도입된다는 공식 발표입니다.
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. 🧵
원문 보기Gemini 4 Argon으로 계획에서 결과물까지
Google Gemini ·
Gemini 앱에서 Gemini 4 Argon으로 웹 앱, 3D 파일, 슬라이드 및 보고서를 만드는 과정을 소개합니다.
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.jpg원문 보기Gemini 앱의 Gemini 4 Argon 코딩
Google Gemini ·
코딩 역량 개선과 macOS용 Gemini 앱의 Antigravity 코딩 인터페이스를 소개합니다.
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.jpg원문 보기Reddit
Gemini 4 Argon: 초기 코딩 리뷰
Gemini 4 Argon Initial review
this-is-hilarours ·
커뮤니티 사용자가 백엔드 구현 계획을 비교하며, 댓글에서는 평가 방법과 다양한 코딩 경험을 논의합니다.
전체 게시물 읽기
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: 출시 토론
Gemini 4 Argon Release Blog
elemental-mind ·
Gemini 4 Argon의 제공 확대에 관한 Google 발표를 공유하는 커뮤니티 게시물입니다.
원문 보기Gemini 4 Argon: 초기 사용자 피드백
Thanks for Gemini 4 Argon
Liberation2020 ·
Ultra 구독자가 긍정적인 작업 결과를 공유하며, 속도·사용량 제한·개인 워크플로를 논의합니다.
전체 게시물 읽기
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: 실용 데모 10가지
Gemini 4 Argon: 10 incredible AI demos (1M token output in action)
Google Cloud Tech
코드 이전, 인터랙티브 3D 프로젝트 및 멀티모달 결과물을 다루는 공식 데모입니다.
원문 보기Gemini 4 Argon: 콘셉트에서 3D 대성당까지
Gemini 4 Argon and Google Antigravity: From 2D concept to 3D cathedral
Google for Developers and Google Antigravity
에이전트가 Gemini 4 Argon, Antigravity 및 Blender를 사용해 2D 참조 이미지로 대성당을 재구성합니다.
원문 보기Gemini 4 Argon: 레거시 코드를 Rust로 이전
Gemini 4 Argon: Modernizing 40 year code
Google Antigravity and Google for Developers
Antigravity와 Gemini 4 Argon으로 수십 년 된 과학 계산 코드를 Rust로 현대화하는 공식 데모입니다.
원문 보기