Что такое Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon – ИИ-модель Google, созданная для сложных задач в разработке ПО, математике, естественных науках и многоэтапных агентных сценариях. Она доступна через Gemini API и Google AI Studio. В первую очередь модель ориентирована на разработчиков и команды, которые встраивают генеративные возможности в приложения либо тестируют их в AI Studio.
Главная особенность Gemini 4 Argon – крупное единое контекстное окно объёмом до 1 048 576 токенов. В этот предел сразу входят входные материалы, внутренние рассуждения модели и финальный ответ. Это полезно при работе с большими исходниками и задачами, которые невозможно решить за несколько коротких шагов.
Модель принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-файлы. Кроме того, она поддерживает агентный анализ видео, вызов функций, поиск файлов и использование компьютера.
Gemini 4 Argon предлагает три уровня мышления: low, medium и high. С их помощью можно регулировать глубину рассуждений, задержку ответа и расход токенов. По умолчанию выбран уровень medium, но для рабочих задач Google рекомендует протестировать все три варианта и выбрать наименее затратный при нужном качестве результата.
Ключевые возможности Gemini 4 Argon
Контекст до 1 миллиона токенов
Gemini 4 Argon использует единое контекстное окно до 1 048 576 токенов. В нём учитываются не только материалы пользователя, но и токены, которые модель расходует на рассуждения и подготовку ответа. Поэтому реальный доступный объём для генерации зависит от размера исходного запроса.
Такая возможность пригодится в задачах, где нужно удерживать множество связанных данных в одном взаимодействии: длинный код, крупные документы, записи, PDF, аудио или видео. Например, разработчик может загрузить большой фрагмент проекта вместе с техническим заданием и попросить составить план изменений.
Важно учитывать общий лимит: использовать миллион токенов на входе и получить ещё миллион на выходе одновременно не получится. Входные данные, рассуждения и итоговый ответ делят одно окно. Если требуется длинный результат, размер запроса следует планировать заранее.
Настраиваемые уровни мышления
Параметр thinking_level определяет, насколько глубоко модель будет рассуждать перед ответом. Для Gemini 4 Argon доступны значения low, medium и high; по умолчанию используется medium. Повышенный уровень может быть полезен в сложном программировании, математике и научных задачах.
Настройка помогает не расходовать лишние токены и время там, где детальный разбор не требуется. Для простой классификации или преобразования текста можно попробовать low, а для анализа нетривиальной логики программы – medium или high.
Уровень мышления влияет на расход токенов и задержку ответа, но не отменяет ограничение на длину генерации. Даже при high модель остановится, когда суммарное число токенов рассуждений и ответа достигнет значения max_output_tokens.
Длинные ответы и фоновое выполнение
Gemini 4 Argon умеет генерировать ответы объёмом до 1 миллиона токенов с помощью долгого декодирования. В синхронном режиме максимальная длина по умолчанию ограничена 65 536 токенами. Если нужен результат больше этого порога, Google предлагает включить фоновое выполнение и задать max_output_tokens выше 65 536.
При фоновом выполнении модель создаёт длинный результат частями до 64 000 токенов, а сервер автоматически продолжает генерацию. Разработчику не нужно вручную запускать каждое продолжение ответа. После завершения взаимодействия текст потребуется собрать из всех шагов model_output в interaction.steps.
Практический сценарий – подготовка очень длинного технического документа, многошагового разбора исходного кода или другого результата, который не укладывается в обычный ответ. Для сложных задач Google приводит стартовые ориентиры: 131 072 или 262 144 токена при background: true.
max_output_tokens выступает жёстким ограничителем. Слишком маленькое значение может оборвать текст на полуслове, а чрезмерно большое увеличивает потенциальные расходы.
Работа с текстом, изображениями, видео, аудио и PDF
Есть поддержка пяти типов входных данных: текста, изображений, видео, аудио и PDF. Это позволяет отправлять в одном запросе не только текстовые инструкции, но и материалы других форматов.
Мультимодальность полезна, когда задача связана с содержанием документа или медиафайла. Например, в приложение можно передать PDF с вопросом по его содержанию или видеоинструкцию для дальнейшего анализа.
Отдельно включен агентный анализ видео, доступный всем пользователям модели. Для этой функции по умолчанию применяется режим static.
Агентные задачи и управляемые агенты Gemini
Gemini 4 Argon позиционируется как модель для создания автономных многоэтапных агентов. В таких сценариях ИИ последовательно проходит цепочку действий, а не просто отвечает на отдельный вопрос. В частности, модель поддерживается агентом Antigravity в управляемых агентах Gemini.
Чтобы использовать Argon в Antigravity, необходимо указать идентификатор модели в agent_config. Это может пригодиться командам, уже работающим с управляемыми агентами Gemini и желающим переключить их на gemini-4-argon.
Для пошаговых диалогов и вызовов функций Google советует хранить состояние разговора на сервере через previous_interaction_id. Это позволяет продолжать взаимодействие и не передавать всю историю вручную с каждым новым запросом. Набор внешних функций, доступных агенту, зависит от реализации разработчика.
Gemini API, Google AI Studio и особенности миграции
Gemini 4 Argon доступна через Gemini API; рекомендуется Interactions API. Также еще можно generateContent API. В Google AI Studio модель можно тестировать, а также использовать для создания приложений с нуля.
При переходе на модель нужно заменить идентификатор целевой модели на gemini-4-argon. Если в существующем приложении вручную указан max_output_tokens, Рекомендуется проверить его и при необходимости увеличить как минимум до 32 768 токенов. Причина в том, что Argon может тратить на рассуждения больше токенов, чем предыдущие модели.
Модель не поддерживает явное кеширование контекста через cachedContents или caches.create. Такие вызовы и ссылки на cached_content нужно убрать из запросов. При этом неявное кеширование по умолчанию работает для запросов от 4096 токенов.
При совпадениях в кеше стоимость входных токенов уменьшается на 95% – до 0,10 доллара за миллион токенов в период действия начальной цены. Это может быть особенно полезно при регулярной обработке больших и повторяющихся контекстов.
При миграции также необходимо убрать параметры temperature, top_p и top_k: если отправить их в запросе, они будут проигнорированы. Обработка сложных запросов иногда занимает несколько минут, поэтому Google рекомендует включать фоновое выполнение или устанавливать тайм-аут HTTP-клиента не менее 15 минут.
Условия использования Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon не входит в бесплатный план. Модель рассчитана на использование через API и Google AI Studio, поэтому при планировании интеграции важно заранее оценить объём входных данных, длину ответов и выбранный уровень мышления.
Стоимость Gemini 4 Argon рассчитывается за 1 млн токенов. До 30 ноября 2026 года действует начальная цена; с 1 декабря 2026 года применяются новые тарифы.
Для бесплатного плана Gemini 4 Argon указан как недоступный. Информация о пробном тарифе не указана.
| Функция | Стандартный | Пакетное задание | Приоритет |
|---|---|---|---|
| Доступ к модели | Доступно | Доступно | Доступно |
| Входные токены до 30 ноября 2026 г. | $2 за 1 млн | $1 за 1 млн | $3,60 за 1 млн |
| Входные токены с 1 декабря 2026 г. | $4 за 1 млн | $2 за 1 млн | $7,20 за 1 млн |
| Выходные токены до 30 ноября 2026 г. | $10 за 1 млн | $5 за 1 млн | $18 за 1 млн |
| Выходные токены с 1 декабря 2026 г. | $20 за 1 млн | $10 за 1 млн | $36 за 1 млн |
| Кешированные входные токены до 30 ноября 2026 г. | $0,10 за 1 млн | $0,05 за 1 млн | $0,18 за 1 млн |
| Кешированные входные токены с 1 декабря 2026 г. | $0,20 за 1 млн | $0,10 за 1 млн | $0,36 за 1 млн |
| Кеширование контекста | Только неявное | Только неявное | Только неявное |
| Функция | Условия |
|---|---|
| Обоснование с Google Поиском | 5 000 бесплатных запросов в месяц, затем $14 за 1 000 запросов |
| Обоснование с Google Картами | 5 000 бесплатных запросов в месяц, затем $14 за 1 000 запросов |
В стоимость выходных токенов включены токены мышления. Явное кеширование для Gemini 4 Argon не поддерживается.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon – ИИ-модель Google для сложных задач в программировании, математике, естественных науках и многоэтапных агентных сценариях. Она доступна через Gemini API и Google AI Studio и рассчитана прежде всего на разработчиков и команды, создающие приложения с генеративным ИИ.
Для чего нужен Gemini 4 Argon?
Модель используют для работы со сложной логикой, большими объёмами исходных материалов и последовательностями действий, где одного короткого ответа недостаточно. Например, она может анализировать крупные фрагменты кода, документы, PDF, аудио, видео и помогать формировать план изменений в проекте.
Кому подойдет Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon подойдет разработчикам, техническим командам и тем, кто тестирует ИИ-функции в Google AI Studio или встраивает их в собственные продукты через API. Модель также ориентирована на создание автономных многоэтапных агентов и сложные аналитические задачи.
Какие возможности Gemini 4 Argon поддерживает?
Модель принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-файлы. Среди возможностей – вызов функций, поиск файлов, агентный анализ видео и использование компьютера в предварительной версии. Также она поддерживает длинную генерацию и сохранение состояния диалога для пошаговых взаимодействий.
Какой контекст поддерживает Gemini 4 Argon?
Контекстное окно составляет до 1 048 576 токенов. В этот общий лимит входят входные данные, внутренние рассуждения модели и финальный ответ, поэтому нельзя одновременно передать миллион токенов материалов и получить ещё миллион токенов результата.
Что означают уровни мышления low, medium и high?
Параметр thinking_level регулирует глубину рассуждений, скорость ответа и расход токенов. По умолчанию используется medium; для несложных операций можно проверить low, а для нетривиального кода, математики и научных задач – medium или high. Google рекомендует выбирать наименее затратный уровень, который сохраняет нужное качество.
Можно ли получить очень длинный ответ?
Да, при фоновом выполнении модель может генерировать результат объёмом до 1 миллиона токенов с учётом размера входных данных. В обычном синхронном режиме максимальная длина по умолчанию составляет 65 536 токенов. Для более длинной генерации нужно включить background: true и задать подходящее значение max_output_tokens.
Как пользоваться Gemini 4 Argon?
Начать работу можно через Gemini API или Google AI Studio, где модель доступна для тестирования и создания приложений. В API рекомендуемым вариантом указан Interactions API, также упоминается generateContent API. При переходе на модель используется идентификатор gemini-4-argon.
Есть ли бесплатный тариф Gemini 4 Argon?
Нет, в бесплатный план Gemini 4 Argon не входит. Использование модели оплачивается по числу входных и выходных токенов, включая токены, потраченные на рассуждения.
Сколько стоит Gemini 4 Argon?
До 30 ноября 2026 года начальная цена составляет 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных токенов. С 1 декабря 2026 года заявлено повышение до 4 и 20 долларов соответственно. При неявном кешировании совпадающих запросов стоимость входных токенов может снижаться на 95%.
Какие ограничения есть у Gemini 4 Argon?
Главное ограничение – единый бюджет контекста: входные данные, рассуждения и ответ делят максимум в 1 048 576 токенов. Длинная генерация требует настройки фонового выполнения, а обработка сложных запросов может занимать несколько минут. Кроме того, модель не поддерживает явное кеширование через cachedContents и caches.create.
Чем Gemini 4 Argon отличается от похожих моделей?
Среди особенностей самой модели – контекст до 1 миллиона токенов, три уровня мышления, длинное фоновое выполнение и поддержка мультимодальных данных и агентных сценариев.