はじめに
Gemini 4 Argon API は、Google の推論モデルをソフトウェア調査や複数段階の知識業務に提供します。テキスト・画像・音声を同じチャットで扱い、1,048,576 トークンのコンテキストを入力・思考・出力で共有します。Argon の同期エンドポイントでは max_tokens の既定が 4,096、上限が思考込みで 65,536 です。別の long decode モードは提供していませんので、共有コンテキスト内に回答の余地を残してください。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 入力 | テキスト |
| 出力 | テキスト |
| 共有コンテキスト | Argon の入力・思考・出力で合計 1,048,576 トークンを共有します。 |
| max_tokens の上限 | 65,536 |
主な機能とハイライト
Argon の共有枠を使った調査
Gemini 4 Argon API は、Google の推論モデルをソフトウェア調査や複数段階の知識業務に提供します。テキスト・画像・音声を同じチャットで扱い、1,048,576 トークンのコンテキストを入力・思考・出力で共有します。Argon で調査するときは、コード変更を採用する前に、各結論を支える箇所と疑問を解消する確認方法を挙げてもらってください。
質問と一緒に画像や録音を渡せる
ユーザーメッセージには、テキストと image_url パーツ、音声を組み合わせられます。音声は audio_url、または wav か mp3 形式の base64 input_audio で送ります。グラフ、スクリーンショット、スキャンしたページ、ボイスメモを、指示と同じ会話に置けます。証拠がテキストだけではない調査タスクに向いています。
推論の強度は 1 つの項目で 3 段階
reasoning_effort には low、medium、high を指定でき、既定値は medium です。簡単な確認や書き換えには low、日常的な分析には medium、誤答のコストが追加トークンより大きい場合は high を使います。推論は max_tokens の中から消費されるため、強度に合わせて上限も引き上げてください。
アプリケーションが主導権を持つツール連携
Gemini 4 Argon は、文章で答える代わりに関数呼び出しで応答できます。アプリ側で引数を検証し、処理を実行して、結果をツールメッセージとして返します。モデルは次の手順を提案し、実行するかどうかはアプリケーションが決めます。
リクエストパラメーター
| パラメーター | 必須 | 説明 |
|---|---|---|
messages | はい | Argon に渡す出典の抜粋・画面画像・会話は messages に含め、関数の結果には |
max_tokens | いいえ | Argon の同期エンドポイントでは |
reasoning_effort | いいえ | Argon の |
stop | いいえ | Argon では停止文字列を一つ、または最大四つ設定できます。最初に一致した文字列の手前で回答が終わり、その文字列自体は返りません。 1 文字以上 · 1 件以上 · 4 件以内 |
temperature | いいえ | Argon の temperature は 0〜2 です。最初の根拠確認では既定値を使い、回答の書き方を変える必要がある場合にサンプリングを調整してください。 |
top_p | いいえ | Argon の |
tools | いいえ | Argon のコード・文書調査には最大 128 個の関数を定義できます。アプリケーションで引数を検証して実行し、 |
parallel_tool_calls | いいえ |
|
tool_choice | いいえ | Argon の次の手順は |
response_format | いいえ |
|
料金
入力 $4 / 出力 $20 100 万トークンあたり
ユースケース
複数の文書を照合する
契約書、変更契約、メールのやり取りを 1 回のリクエストで送り、どの義務が変わったかを、回答の根拠となる箇所を引用させて確認します。各ソースに短いラベルを付け、2 つが食い違うときにどちらの版を優先するかを伝えてください。
リポジトリを仕様に照らして確認する
仕様と関連するソースファイルを 1 つの会話に入れ、行単位で指摘できる不一致を求めます。呼び出し元も見えていれば、複数のファイルにまたがる関数を追跡できます。難しい案件では reasoning_effort を high にしてください。
グラフ、スクリーンショット、通話を読み解く
ダッシュボードのスクリーンショットと朝会の録音を添付し、何が変わったか、まだ決まっていないことは何かを尋ねます。各質問がどの画像や音声に関するものかを示せば、モデルが推測せずに済みます。
独自のツールでエージェントのループを動かす
最大 128 個の関数を定義し、モデルに呼び出しを依頼させ、自分で実行して結果を返します。ループは短く保ち、すべての引数を検証し、コードで管理するステップ上限で止まるようにしてください。
プロンプトガイドと実践のヒント
Argon への資料を質問の前に整理します
長い文書は会話の早い段階に置き、質問はその後に書きます。ペルソナ、トーン、出力形式はシステムメッセージに入れておくと、履歴が長くなっても保たれます。
レベルを決め、推論の余地を残す
まず medium から始めます。
max_tokensの既定値は 4,096 で、推論もこの中に含まれます。長いレポートや高強度の実行では、読みたい長さより十分に大きな値を、最大 65,536 まで設定してください。添付物にラベルを付ける
各文書に名前を付け、どの画像や音声クリップについての質問かを明記します。指示と引用したソース本文は分けておくと、文書内の一文を依頼と取り違えずに済みます。
検証できる形式で結果を受け取る
機械で読める出力が必要な場合は
response_formatを渡すか、欲しいフィールドをパラメータに持つツールを定義します。結果は次の処理へ進む前に検証してください。
Gemini 4 Argon API は、Google の推論モデルをソフトウェア調査や複数段階の知識業務に提供します。テキスト・画像・音声を同じチャットで扱い、1,048,576 トークンのコンテキストを入力・思考・出力で共有します。
google/gemini-4-argon/chat — /v1/chat/completions
Argon の同期エンドポイントでは max_tokens の既定が 4,096、上限が思考込みで 65,536 です。別の long decode モードは提供していませんので、共有コンテキスト内に回答の余地を残してください。
Argon の reasoning_effort は low、medium、high から選べ、既定は medium です。深く考えさせる場合は出力枠も増やしてください。このエンドポイントでは思考を無効にできません。
Argon に渡す出典の抜粋・画面画像・会話は messages に含め、関数の結果には tool_call_id を保持します。音声はインラインにし、メディア合計 14 MB の枠に収めてください。
Argon で調査するときは、コード変更を採用する前に、各結論を支える箇所と疑問を解消する確認方法を挙げてもらってください。
Argon のコード・文書調査には最大 128 個の関数を定義できます。アプリケーションで引数を検証して実行し、tool_call_id とともに結果を返してください。
response_format で Argon の根拠一覧を JSON として要求できます。利用前にアプリケーション側でフィールドと型を確認してください。
Argon の内容判断はこのチャットの NSFW リクエストにも適用されます。SpicyAPI は Google の推論モデルによる無制限の回答を保証しません。
API クイックスタート
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'
認証、完全なスキーマ、ポーリング、エラー処理は API リファレンスを参照してください。
