Einführung
Die Gemini 4 Argon API erschließt Googles Reasoning-Modell für Softwareanalysen und mehrstufige Wissensarbeit mit Text, Bildern und Audio im Chat. Der Kontext von 1,048,576 Token wird von Eingabe, Denken und Ausgabe gemeinsam genutzt. Am synchronen Argon-Endpunkt gilt für max_tokens standardmäßig 4,096 und höchstens 65,536 einschließlich Denken; der separate Long-Decode-Modus fehlt hier, also lassen Sie im gemeinsamen Kontext Platz für die Antwort.
| Feld | Wert |
|---|---|
| Eingabe | Text |
| Ausgabe | Text |
| Gemeinsamer Kontext | 1,048,576 Token gemeinsam für Argons Eingabe, Denken und Ausgabe |
| Obergrenze für max_tokens | 65,536 |
| Eingaben | Text / Bilder / Audio |
Wichtige Funktionen und Highlights
Argons gemeinsamer Kontext für Prüfungen
Die Gemini 4 Argon API erschließt Googles Reasoning-Modell für Softwareanalysen und mehrstufige Wissensarbeit mit Text, Bildern und Audio im Chat. Der Kontext von 1,048,576 Token wird von Eingabe, Denken und Ausgabe gemeinsam genutzt. Lassen Sie Argon für jeden Befund die belegende Passage und eine Prüfung offener Fragen nennen, bevor Sie eine vorgeschlagene Codeänderung übernehmen.
Bilder und Aufnahmen neben der Frage
Eine Nutzernachricht kann Text mit image_url-Teilen und Audio mischen; Audio wird als audio_url oder als Base64-input_audio im Format wav oder mp3 gesendet. Diagramme, Screenshots, gescannte Seiten und Sprachnotizen stehen im selben Gespräch wie Ihre Anweisungen. Das passt zu Untersuchungen, bei denen die Belege nicht nur aus Text bestehen.
Drei Denkstufen, ein Feld
reasoning_effort akzeptiert low, medium oder high; Standard ist medium. Nutzen Sie low für schnelle Nachschlagen und Umformulierungen, medium für alltägliche Analysen und high, wenn eine falsche Antwort mehr kostet als die zusätzlichen Token. Das Denken wird aus max_tokens bezahlt, deshalb sollten Sie die Obergrenze mit der Stufe anheben.
Werkzeuge, die Ihre Anwendung in der Hand behalten
Gemini 4 Argon kann statt Fließtext einen Funktionsaufruf zurückgeben. Ihr Code prüft die Argumente, führt die Operation aus und gibt das Ergebnis als Tool-Nachricht zurück. So schlägt das Modell einen Schritt vor, und Ihre Anwendung entscheidet, ob sie ihn ausführt.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
messages | Ja | Übergeben Sie Argon Quellpassagen, Bildschirmbilder und Gesprächsverlauf in messages und behalten Sie |
max_tokens | Nein | Am synchronen Argon-Endpunkt gilt für |
reasoning_effort | Nein | Argon bietet |
stop | Nein | Argon nimmt einen oder bis zu vier Stoppmarker an und beendet die Antwort vor dem ersten Treffer, ohne den Marker als Inhalt auszugeben. mindestens 1 Zeichen · mindestens 1 Einträge · höchstens 4 Einträge |
temperature | Nein | Argons temperature reicht von 0–2; behalten Sie für die erste Belegprüfung den Standard bei und ändern Sie das Sampling nur für eine andere Antwortgestaltung. |
top_p | Nein | Argons |
tools | Nein | Definieren Sie bis zu 128 Funktionen, die Argon bei einer Code- oder Dokumentprüfung anfordern kann; Ihre Anwendung prüft die Argumente, führt die Aktion aus und gibt das Ergebn… höchstens 128 Einträge |
parallel_tool_calls | Nein | Mit |
tool_choice | Nein | Für Argons nächsten Schritt erlaubt |
response_format | Nein | Fordern Sie mit |
Preis
Eingabe $4 / Ausgabe $20 je 1 Mio. Token
Anwendungsfälle
Einen Dokumentenstapel gegenprüfen
Senden Sie Vertrag, Nachtrag und E-Mail-Verlauf in einer Anfrage und fragen Sie, welche Pflichten sich geändert haben, mit Zitat der Textstelle, auf die sich jede Antwort stützt. Geben Sie jeder Quelle eine kurze Bezeichnung und legen Sie fest, welche Fassung gilt, wenn sich zwei widersprechen.
Ein Repository gegen eine Spezifikation prüfen
Legen Sie die Spezifikation und die relevanten Quelldateien in eine Unterhaltung und bitten Sie um Abweichungen, die Sie einer bestimmten Zeile zuordnen können. Mit den Aufrufern im Blick kann die Prüfung eine Funktion über mehrere Dateien verfolgen. Setzen Sie reasoning_effort für die schwierigen Fälle auf high.
Diagramme, Screenshots und Gespräche verstehen
Hängen Sie einen Dashboard-Screenshot und eine aufgezeichnete Stand-up-Besprechung an und fragen Sie, was sich geändert hat und was noch offen ist. Nennen Sie, welches Bild oder welcher Clip zu welcher Frage gehört, damit das Modell nicht raten muss.
Eine Agentenschleife mit eigenen Werkzeugen steuern
Definieren Sie bis zu 128 Funktionen, lassen Sie das Modell Aufrufe anfordern, führen Sie sie selbst aus und geben Sie die Ergebnisse zurück. Halten Sie die Schleife kurz, prüfen Sie jedes Argument und beenden Sie sie an einer Schrittgrenze, die Ihr Code kontrolliert.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Argons Quellen vor der Schlussfrage ordnen
Platzieren Sie lange Dokumente früh in der Unterhaltung und stellen Sie die Frage danach. Halten Sie Rolle, Ton und Ausgabeformat in der System-Nachricht, damit sie gelten, egal wie lang der Verlauf wird.
Stufe wählen, dann Platz für das Denken lassen
Beginnen Sie mit medium.
max_tokensist standardmäßig 4,096 und schließt das Denken ein. Setzen Sie bei einem langen Bericht oder einem Lauf mit hohem Aufwand den Wert deutlich über die erwartete Länge, bis zu 65,536.Anhänge beschriften
Benennen Sie jedes Dokument und sagen Sie, welches Bild oder welcher Audioclip gemeint ist. Trennen Sie Anweisungen vom zitierten Quelltext, damit ein Satz im Dokument nicht als Ihre Anfrage missverstanden wird.
Ein überprüfbares Ergebnis verlangen
Für maschinenlesbare Ausgaben übergeben Sie ein
response_formatoder definieren ein Tool, dessen Parameter die gewünschten Felder sind. Prüfen Sie die Antwort, bevor Sie danach handeln.
Die Gemini 4 Argon API erschließt Googles Reasoning-Modell für Softwareanalysen und mehrstufige Wissensarbeit mit Text, Bildern und Audio im Chat. Der Kontext von 1,048,576 Token wird von Eingabe, Denken und Ausgabe gemeinsam genutzt.
google/gemini-4-argon/chat — /v1/chat/completions
Am synchronen Argon-Endpunkt gilt für max_tokens standardmäßig 4,096 und höchstens 65,536 einschließlich Denken; der separate Long-Decode-Modus fehlt hier, also lassen Sie im gemeinsamen Kontext Platz für die Antwort.
Argon bietet reasoning_effort mit low, medium und high, voreingestellt auf medium; erhöhen Sie für tieferes Denken das Ausgabelimit, denn abschalten lässt es sich hier nicht.
Übergeben Sie Argon Quellpassagen, Bildschirmbilder und Gesprächsverlauf in messages und behalten Sie tool_call_id für Funktionsergebnisse bei; Audio muss inline übertragen werden und in das gemeinsame Medienlimit von 14 MB passen.
Lassen Sie Argon für jeden Befund die belegende Passage und eine Prüfung offener Fragen nennen, bevor Sie eine vorgeschlagene Codeänderung übernehmen.
Definieren Sie bis zu 128 Funktionen, die Argon bei einer Code- oder Dokumentprüfung anfordern kann; Ihre Anwendung prüft die Argumente, führt die Aktion aus und gibt das Ergebnis mit tool_call_id zurück.
Fordern Sie mit response_format eine Argon-Belegtabelle als JSON an und prüfen Sie Felder und Typen in Ihrer Anwendung vor der Weiterverarbeitung.
Argons Inhaltsentscheidungen gelten auch für NSFW-Anfragen in diesem Chat; uneingeschränkte Antworten von Googles Reasoning-Modell werden bei SpicyAPI nicht zugesichert.
API-Schnellstart
curl --fail-with-body -sN https://api.spicyapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" \
-d '{
"model": "google/gemini-4-argon/chat",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarise the following release notes into three bullet points."
}
],
"stream": true
}' \
| jq --unbuffered -Rrj 'select(startswith("data: ")) | .[6:] | select(. != "[DONE]") | fromjson | if .error then "\n[error] \(.error.message)\n" else (.choices[0].delta.content? // empty) end'
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.
