Google: Gemini 4 Argon

Model Gemini paling canggih dari Google, yang dibuat untuk bernalar lebih lama pada masalah pengodean, agen, matematika, dan sains yang sulit

Bandingkan model

gemini-4-argon

TersediaGoogleObrolanInput cache 95% lebih hematBaru

Masukan / Keluaran-50%: $2.00 / $10.00$1.00 / $5.00
Konteks: 1M
Dirilis: 13 Okt 2026
Output maksimal: 64K
Modalitas: VisiObrolan
Kapabilitas: Penggunaan toolCache PromptPenalaran

Tentang Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon adalah model Gemini paling canggih dari Google, dirilis pada Oktober 2026 untuk pekerjaan pemrograman, agen, matematika, dan sains yang kompleks, serta untuk rekayasa perangkat lunak dunia nyata dan tugas pengetahuan. Google membangunnya untuk bernalar lebih lama pada masalah-masalah sulit: masukan, pemikiran, dan keluaran berbagi satu jendela konteks, sehingga model ini dapat menggunakan lebih banyak bagian dari jendela tersebut untuk berpikir dibandingkan model Gemini sebelumnya. Model ini membaca teks, gambar, video, audio, dan PDF.

Kelebihan

Dibangun untuk bernalar lebih lama pada masalah sulit, dengan tingkat pemikiran rendah, sedang, dan tinggi untuk menyeimbangkan kedalaman terhadap latensi.
Ditujukan untuk rekayasa perangkat lunak dunia nyata dan pekerjaan agen multi-langkah serta masalah matematika dan sains.
Membaca teks, gambar, video, audio, dan PDF dalam satu permintaan dan menjawab dalam bentuk teks.
Memanggil fungsi dan mengembalikan JSON yang terikat skema untuk langkah-langkah agen yang terstruktur.

Kapan harus beralih

Model Flash merespons lebih cepat dan berbiaya lebih rendah untuk tugas-tugas sederhana bervolume tinggi yang tidak memerlukan penalaran mendalam.
Caching konteks eksplisit tidak didukung; prompt panjang yang berulang hanya mengandalkan caching implisit.
Temperature, top_p, dan top_k diabaikan, sehingga pengambilan sampel tidak dapat disesuaikan untuk keluaran yang lebih bervariasi.

Memulai

Buat API key
Buat kunci di Console, gunakan untuk semua model di platform.

Kirim permintaan pertama Anda

Salin contoh untuk bahasa Anda dan jalankan terhadap endpoint tersebut.

Teks ke teksGemini API

POST/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent

Format API:

curl "https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: sk-xxx" \
  -d '{
    "contents": [
      {"role": "user", "parts": [{"text": "Hello!"}]}
    ]
  }'

Penetapan Harga

Harga Verified berlaku untuk Verified yang lebih murah di sebagian besar model. Harga Official adalah harga resmi dari pembuat model dan berlaku untuk rute Official yang lebih andal. Auto menagihkan biaya berdasarkan rute yang menyelesaikan permintaan.

Spesifikasi default

per 1M token

Harga Official: Masukan $2.00 / Keluaran $10.00 / Pembacaan cache $0.10
Harga Verified: Masukan $1.00 / Keluaran $5.00 / Pembacaan cache $0.05
Diskon: -50%

Harga cache prompt

Pembacaan cache

Harga Official: $0.10
Harga Verified: $0.05
Diskon: -50%

Biaya alat

Biaya dikenakan per panggilan, hanya saat model menggunakan alat tersebut.

Pencarian web

Harga Official: $0.014/pencarian
Harga Verified: $0.007/pencarian
Diskon: -50%

	Harga Officialper 1M token	Harga Verifiedper 1M token	Diskon
Spesifikasi default	Masukan $2.00 / Keluaran $10.00 / Pembacaan cache $0.10	Masukan $1.00 / Keluaran $5.00 / Pembacaan cache $0.05	-50%
Harga cache prompt
Pembacaan cache	$0.10	$0.05	-50%
Biaya alatBiaya dikenakan per panggilan, hanya saat model menggunakan alat tersebut.
Pencarian web	$0.014/pencarian	$0.007/pencarian	-50%

Penggunaan & aktivitas

Tingkat keberhasilan adalah proporsi permintaan yang selesai. Latensi adalah berapa lama respons penuh berlangsung; P95 berarti 95% permintaan selesai dalam waktu tersebut.

Penggunaan & ketersediaan

24 jam terakhir

Permintaan
Tingkat keberhasilan
Latensi P95
Total token

Performa model

Terakhir diperbarui 14 Okt 2026, 18.28 UTC

Metrik akan muncul setelah ambang batas privasi dan volume data terpenuhi.

Data didasarkan pada permintaan pengguna gabungan, tidak termasuk pemeriksaan status.

Buka di Console

Buka Gemini 4 Argon di Console dengan prompt siap diedit atau dikirim.

Bantu saya mencoba gemini-4-argon dengan pesan singkat di /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent. Tampilkan balasan, latensi, dan biayanya.

Skenario penggunaan

Cocok untuk

Penalaran
Visi

Tugas pemrograman yang sulit
Berikan build yang gagal, migrasi, atau refaktor yang mencakup banyak file dan biarkan model merencanakan perubahan tersebut sebelum menulis kode.
Agen dengan banyak langkah
Jalankan agen yang memanggil alat, membaca hasilnya, dan memutuskan langkah berikutnya di sepanjang tugas yang panjang.
Masalah matematika dan sains
Kerjakan pembuktian, penurunan rumus, dan analisis kuantitatif pada tingkat pemikiran tinggi ketika akurasi lebih penting daripada kecepatan.
Analisis multimodal
Gabungkan dokumen, tangkapan layar, rekaman, dan video dalam satu permintaan lalu minta analisis tertulis atau hasil terstruktur.

Contoh prompt

Berikut adalah jejak tumpukan (stack trace) dan tiga modul yang disentuhnya. Temukan akar masalahnya, usulkan perbaikan, dan daftar pengujian yang harus diubah.

Buktikan bahwa jumlah n bilangan ganjil pertama adalah n kuadrat, lalu generalisasikan argumen tersebut ke deret aritmatika.

Tonton video demo produk ini dan PDF spesifikasi terlampir, lalu daftar setiap bagian di mana demo tersebut berbeda dari spesifikasi.

Model ini memiliki harga kondisional. Total token bulanan saja tidak dapat menghasilkan estimasi yang andal; gunakan harga detail untuk spesifikasi permintaan, cache, dan jendela waktu yang berlaku.

FAQ

Apa itu Gemini 4 Argon?

Model Gemini terbaru dan paling canggih dari Google, dirilis pada Oktober 2026. Google mendeskripsikannya sebagai model yang dibangun untuk bernalar lebih lama pada masalah sulit dalam pekerjaan pemrograman, agen, matematika, dan sains, serta untuk rekayasa perangkat lunak dunia nyata dan tugas pengetahuan.

Bagaimana cara mengontrol seberapa banyak model ini berpikir?

Atur tingkat pemikiran: rendah menggunakan token paling sedikit dan menjawab paling cepat, sedang adalah bawaan serta rekomendasi Google untuk sebagian besar tugas, dan tinggi menghabiskan token terbanyak untuk penalaran kompleks, matematika sulit, dan sains. Dalam Chat Completions, gunakan reasoning_effort dengan tiga nilai yang sama.

Apakah model ini mendukung temperature dan top_p?

Tidak. Google menyatakan bahwa temperature, top_p, dan top_k diabaikan untuk model ini, sehingga permintaan yang mengaturnya tetap berhasil tetapi nilai-nilai tersebut tidak berdampak apa pun. Hapus parameter tersebut dari integrasi Gemini yang ada untuk menghindari kebingungan.

Haruskah saya menggunakannya sebagai pengganti Gemini 3.8 Flash?

Gunakan Argon di mana suatu tugas memerlukan penalaran yang lebih lama, seperti bug yang sulit, agen multi-langkah, atau masalah matematika dan sains. Untuk pekerjaan cepat bervolume tinggi seperti obrolan, ekstraksi, atau pemrograman rutin, Gemini 3.8 Flash lebih cepat dan lebih murah; bandingkan keduanya pada evaluasi Anda sendiri.

Berapa biaya Gemini 4 Argon?

Di TokenLab, Gemini 4 Argon dikenakan Masukan $1.00 / Keluaran $5.00 per 1M token. Tabel harga di atas menampilkan rincian lengkap. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.

Berapa batas konteks dan output Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon mendukung hingga 1.048.576 token konteks dan menghasilkan hingga 65.536 token per respons.

Endpoint mana yang harus digunakan Gemini 4 Argon?

Pakai https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent sebagai default untuk Gemini 4 Argon. Jika format native penyedia didukung, API workbench juga menampilkan endpoint tersebut.

Operasi apa saja yang didukung Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon mendukung Teks ke teks. Pilih operasi di API workbench di atas untuk melihat endpoint dan contoh kode terkait.