Introducción
La API Gemini 4 Argon lleva el modelo de razonamiento de Google a la investigación de software y al trabajo de varios pasos con texto, imágenes y audio en un chat. Su contexto de 1,048,576 tokens se comparte entre entrada, razonamiento y salida. En el endpoint síncrono de Argon, max_tokens usa 4,096 por defecto y llega a 65,536 contando el razonamiento; aquí no está disponible el modo long decode, así que reserva espacio para la respuesta en el contexto compartido.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Entrada | Texto |
| Salida | Texto |
| Contexto compartido | 1,048,576 tokens compartidos entre entrada, razonamiento y salida de Argon |
| Límite de max_tokens | 65,536 |
| Entradas | texto / imágenes / audio |
Funciones y aspectos destacados
El contexto compartido de Argon para investigar
La API Gemini 4 Argon lleva el modelo de razonamiento de Google a la investigación de software y al trabajo de varios pasos con texto, imágenes y audio en un chat. Su contexto de 1,048,576 tokens se comparte entre entrada, razonamiento y salida. En una investigación con Argon, pide el pasaje que respalda cada hallazgo y la comprobación que resolvería la duda antes de aceptar un cambio de código.
Imágenes y grabaciones junto a la pregunta
Un mensaje de usuario puede combinar texto con partes image_url y audio, enviado como audio_url o como input_audio en base64, en formato wav o mp3. Gráficos, capturas de pantalla, páginas escaneadas y notas de voz conviven en la misma conversación que tus instrucciones, lo que encaja con investigaciones en las que la evidencia no es solo texto.
Tres niveles de razonamiento, un solo campo
reasoning_effort acepta low, medium o high, y por defecto es medium. Usa low para consultas rápidas y reescrituras, medium para el análisis cotidiano y high cuando una respuesta equivocada cuesta más que los tokens extra. El razonamiento se paga con max_tokens, así que sube el límite a medida que subes el nivel.
Herramientas que dejan tu aplicación al mando
Gemini 4 Argon puede responder con una llamada a función en lugar de prosa. Tu código valida los argumentos, ejecuta la operación y devuelve el resultado como mensaje de herramienta, así el modelo propone un paso y tu aplicación decide si lo da.
Parámetros de la solicitud
| Parámetro | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|
messages | Sí | Envía a Argon los pasajes fuente, capturas y conversación en messages, conservando |
max_tokens | No | En el endpoint síncrono de Argon, |
reasoning_effort | No | Argon ofrece |
stop | No | Argon admite un marcador de parada o hasta cuatro y termina antes del primero que coincida, sin devolver ese marcador como contenido. mínimo 1 caracteres · mínimo 1 elementos · máximo 4 elementos |
temperature | No | temperature de Argon va de 0 a 2; conserva el valor por defecto en la primera revisión de evidencias y modifica el muestreo solo si necesitas otro estilo de respuesta. |
top_p | No |
|
tools | No | Define hasta 128 funciones que Argon puede solicitar durante una investigación de código o documentos; tu aplicación revisa los argumentos, ejecuta la operación y devuelve el re… máximo 128 elementos |
parallel_tool_calls | No |
|
tool_choice | No | Para el siguiente paso de Argon, |
response_format | No | Usa |
Precios
Entrada $4 / Salida $20 por 1 millón de tokens
Casos de uso
Cruza un conjunto de documentos
Envía el contrato, la adenda y el hilo de correos en una sola solicitud y pregunta qué obligaciones cambiaron, citando el pasaje en que se basa cada respuesta. Da a cada fuente una etiqueta corta y di qué versión prevalece cuando dos se contradicen.
Revisa un repositorio frente a una especificación
Pon la especificación y los archivos fuente relevantes en una misma conversación y pide discrepancias que puedas señalar en una línea concreta. Con los llamadores a la vista, la revisión puede seguir una función a través de varios archivos. Pon reasoning_effort en high para los casos difíciles.
Interpreta gráficos, capturas y llamadas
Adjunta una captura de un panel y la grabación de un stand-up, y pregunta qué cambió y qué sigue sin decidirse. Indica a qué imagen o clip se refiere cada pregunta para que el modelo no tenga que adivinar.
Ejecuta un bucle de agente con tus propias herramientas
Define hasta 128 funciones, deja que el modelo pida llamadas, ejecútalas tú y devuelve los resultados. Mantén el bucle corto, valida cada argumento y detente en un límite de pasos que controle tu código.
Guía de prompts y consejos prácticos
Ordena las fuentes de Argon antes de la pregunta final
Coloca los documentos largos al principio de la conversación y haz la pregunta después. Mantén el rol, el tono y el formato de salida en el mensaje de sistema, para que se sostengan aunque el historial crezca.
Elige un nivel y deja espacio para razonar
Empieza en medium.
max_tokenstiene 4,096 por defecto e incluye el razonamiento. Para un informe largo o una ejecución de esfuerzo alto, ponlo bastante por encima de la extensión que esperas leer, hasta 65,536.Etiqueta lo que adjuntas
Nombra cada documento e indica a qué imagen o clip de audio se refiere una pregunta. Separa las instrucciones del texto fuente citado, para que una frase dentro de un documento no se confunda con tu solicitud.
Pide un contrato que puedas verificar
Para una salida legible por máquina, pasa un
response_formato define una herramienta cuyos parámetros sean los campos que quieres, y valida lo que llegue antes de actuar.
La API Gemini 4 Argon lleva el modelo de razonamiento de Google a la investigación de software y al trabajo de varios pasos con texto, imágenes y audio en un chat. Su contexto de 1,048,576 tokens se comparte entre entrada, razonamiento y salida.
google/gemini-4-argon/chat — /v1/chat/completions
En el endpoint síncrono de Argon, max_tokens usa 4,096 por defecto y llega a 65,536 contando el razonamiento; aquí no está disponible el modo long decode, así que reserva espacio para la respuesta en el contexto compartido.
Argon ofrece reasoning_effort low, medium y high, con medium por defecto; aumenta el límite de salida si necesitas más razonamiento y ten presente que aquí no se puede desactivar.
Envía a Argon los pasajes fuente, capturas y conversación en messages, conservando tool_call_id al devolver resultados; el audio debe ir integrado y caber en el límite combinado de medios de 14 MB.
En una investigación con Argon, pide el pasaje que respalda cada hallazgo y la comprobación que resolvería la duda antes de aceptar un cambio de código.
Define hasta 128 funciones que Argon puede solicitar durante una investigación de código o documentos; tu aplicación revisa los argumentos, ejecuta la operación y devuelve el resultado con su tool_call_id.
Usa response_format para obtener una tabla de evidencias de Argon en JSON y verifica los campos y tipos en tu aplicación antes de consumirla.
Las decisiones de contenido de Argon se aplican también a solicitudes NSFW en este chat; SpicyAPI no garantiza respuestas sin restricciones del modelo de razonamiento de Google.
Inicio rápido de la API
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'
Consulta la referencia de la API para autenticación, el esquema completo, sondeo y gestión de errores.
