Introdução
A API Gemini 4 Argon leva o modelo de raciocínio do Google à investigação de software e ao trabalho em várias etapas, com texto, imagens e áudio no mesmo chat. O contexto de 1,048,576 tokens é compartilhado entre entrada, raciocínio e saída. No endpoint síncrono do Argon, max_tokens usa 4,096 por padrão e chega a 65,536 incluindo raciocínio; o modo long decode separado não está disponível aqui, então você deve reservar espaço para a resposta no contexto compartilhado.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Entrada | Texto |
| Saída | Texto |
| Contexto compartilhado | 1,048,576 tokens compartilhados entre entrada, raciocínio e saída do Argon |
| Limite de max_tokens | 65,536 |
| Entradas | texto / imagens / áudio |
Recursos e destaques
O contexto compartilhado do Argon para investigar
A API Gemini 4 Argon leva o modelo de raciocínio do Google à investigação de software e ao trabalho em várias etapas, com texto, imagens e áudio no mesmo chat. O contexto de 1,048,576 tokens é compartilhado entre entrada, raciocínio e saída. Em uma investigação com o Argon, peça o trecho que sustenta cada conclusão e a verificação que resolveria a dúvida antes de aceitar uma alteração de código.
Imagens e gravações ao lado da pergunta
Uma mensagem do usuário pode combinar texto com partes image_url e áudio, enviado como audio_url ou como input_audio em base64, nos formatos wav ou mp3. Gráficos, capturas de tela, páginas escaneadas e notas de voz ficam na mesma conversa das suas instruções, o que combina com investigações em que a evidência não é só texto.
Três níveis de raciocínio, um só campo
reasoning_effort aceita low, medium ou high, e o padrão é medium. Use low para consultas rápidas e reescritas, medium para análises do dia a dia e high quando uma resposta errada custa mais do que os tokens extras. O raciocínio é descontado de max_tokens, então aumente o limite junto com o nível.
Ferramentas que mantêm sua aplicação no controle
O Gemini 4 Argon pode responder com uma chamada de função em vez de texto corrido. Seu código valida os argumentos, executa a operação e devolve o resultado como mensagem de ferramenta. Assim, o modelo propõe um passo e a sua aplicação decide se o executa.
Parâmetros da requisição
| Parâmetro | Obrigatório | Descrição |
|---|---|---|
messages | Sim | Envie ao Argon os trechos originais, capturas e a conversa em messages, mantendo |
max_tokens | Não | No endpoint síncrono do Argon, |
reasoning_effort | Não | O Argon oferece |
stop | Não | O Argon aceita de um a quatro marcadores de parada e encerra a resposta antes do primeiro encontrado, sem devolver esse marcador como conteúdo. pelo menos 1 caracteres · pelo menos 1 itens · no máximo 4 itens |
temperature | Não | A temperature do Argon vai de 0 a 2; mantenha o padrão na primeira revisão das evidências e altere a amostragem apenas para mudar o estilo da resposta. |
top_p | Não | O |
tools | Não | Defina até 128 funções que o Argon pode solicitar em uma investigação de código ou documentos; seu aplicativo valida os argumentos, executa a operação e devolve o resultado com… no máximo 128 itens |
parallel_tool_calls | Não |
|
tool_choice | Não | Para o próximo passo do Argon, |
response_format | Não | Use |
Preços
Entrada $4 / Saída $20 por 1 milhão de tokens
Casos de uso
Cruze um conjunto de documentos
Envie o contrato, o aditivo e a thread de e-mails em uma só requisição e pergunte quais obrigações mudaram, citando o trecho em que cada resposta se baseia. Dê a cada fonte um rótulo curto e diga qual versão prevalece quando duas se contradizem.
Revise um repositório contra uma especificação
Coloque a especificação e os arquivos de código relevantes em uma mesma conversa e peça divergências que você consiga apontar em uma linha. Com os chamadores à vista, a revisão pode acompanhar uma função por vários arquivos. Defina reasoning_effort como high nos casos difíceis.
Entenda gráficos, capturas de tela e chamadas
Anexe a captura de um painel e a gravação de uma reunião diária, e pergunte o que mudou e o que ainda não foi decidido. Diga a que imagem ou trecho cada pergunta se refere, para que o modelo não precise adivinhar.
Conduza um ciclo de agente com suas próprias ferramentas
Defina até 128 funções, deixe o modelo pedir chamadas, execute-as você mesmo e devolva os resultados. Mantenha o ciclo curto, valide cada argumento e pare em um limite de etapas controlado pelo seu código.
Guia de prompt e dicas práticas
Organize as fontes do Argon antes da pergunta final
Posicione os documentos longos no início da conversa e faça a pergunta depois. Mantenha persona, tom e formato de saída na mensagem de sistema para que continuem valendo, não importa o tamanho do histórico.
Escolha um nível e deixe espaço para o raciocínio
Comece com medium.
max_tokenstem padrão de 4,096 e inclui o raciocínio; para um relatório longo ou uma execução de alto esforço, defina um valor bem acima do tamanho que você espera ler, até 65,536.Rotule o que você anexa
Dê nome a cada documento e diga a que imagem ou trecho de áudio uma pergunta se refere. Separe as instruções do texto de origem citado, para que uma frase dentro de um documento não seja confundida com o seu pedido.
Peça um contrato que você possa verificar
Para uma saída legível por máquina, passe um
response_formatou defina uma ferramenta cujos parâmetros sejam os campos que você quer, e valide o retorno antes de agir.
A API Gemini 4 Argon leva o modelo de raciocínio do Google à investigação de software e ao trabalho em várias etapas, com texto, imagens e áudio no mesmo chat. O contexto de 1,048,576 tokens é compartilhado entre entrada, raciocínio e saída.
google/gemini-4-argon/chat — /v1/chat/completions
No endpoint síncrono do Argon, max_tokens usa 4,096 por padrão e chega a 65,536 incluindo raciocínio; o modo long decode separado não está disponível aqui, então você deve reservar espaço para a resposta no contexto compartilhado.
O Argon oferece reasoning_effort low, medium e high, com medium por padrão; aumente o limite de saída para raciocínio mais profundo, que não pode ser desativado aqui.
Envie ao Argon os trechos originais, capturas e a conversa em messages, mantendo tool_call_id nos resultados de funções; o áudio deve estar incorporado e caber no limite combinado de mídia de 14 MB.
Em uma investigação com o Argon, peça o trecho que sustenta cada conclusão e a verificação que resolveria a dúvida antes de aceitar uma alteração de código.
Defina até 128 funções que o Argon pode solicitar em uma investigação de código ou documentos; seu aplicativo valida os argumentos, executa a operação e devolve o resultado com tool_call_id.
Use response_format para uma tabela de evidências do Argon em JSON e confira os campos e tipos no seu aplicativo antes de consumir o resultado.
As decisões de conteúdo do Argon valem também para solicitações NSFW neste chat; a SpicyAPI não garante respostas sem restrições do modelo de raciocínio do Google.
Início rápido da 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'
Consulte a referência da API para autenticação, esquema completo, polling e tratamento de erros.
