Google: Gemini 4 Argon

Mô hình Gemini có năng lực cao nhất của Google, được xây dựng để suy luận sâu hơn về các bài toán lập trình khó, tác vụ tự trị (agentic), toán học và khoa học.

So sánh mô hình

gemini-4-argon

Sẵn sàngGoogleTrò chuyệnGiảm 95% cho đầu vào đã lưuMới

Đầu vào / Đầu ra-50%: $2.00 / $10.00$1.00 / $5.00
Ngữ cảnh: 1M
Ngày phát hành: 13 thg 10, 2026
Độ dài đầu ra tối đa: 64K
Phương thức: Thị giácTrò chuyện
Khả năng: Sử dụng công cụBộ nhớ đệm PromptSuy luận

Về Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon là mô hình Gemini có năng lực cao nhất của Google, được phát hành vào tháng 10 năm 2026 dành cho các công việc lập trình, tác nhân (agentic), toán học và khoa học phức tạp, cũng như cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm và tri thức trong thế giới thực. Google đã xây dựng mô hình này để suy luận lâu hơn đối với các bài toán khó: đầu vào, quá trình suy luận và đầu ra dùng chung một cửa sổ ngữ cảnh, nhờ đó mô hình có thể dành nhiều phần hơn của cửa sổ đó cho việc suy luận so với các thế hệ mô hình Gemini trước đây. Mô hình này đọc được văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tệp PDF.

Ưu điểm

Được xây dựng để suy luận lâu hơn đối với các bài toán khó, với các mức độ suy luận thấp, trung bình và cao nhằm cân bằng giữa độ sâu và độ trễ.
Nhắm đến các công việc kỹ thuật phần mềm trong thế giới thực và công việc tác nhân nhiều bước cũng như các bài toán toán học và khoa học.
Đọc văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và tệp PDF trong một yêu cầu duy nhất và trả lời bằng văn bản.
Gọi hàm và trả về JSON tuân thủ lược đồ (schema-bound) cho các bước tác nhân có cấu trúc.

Khi nào nên chọn model khác

Các mô hình Flash trả lời nhanh hơn và có chi phí thấp hơn cho các tác vụ đơn giản, khối lượng lớn không cần suy luận sâu.
Tính năng bộ nhớ đệm ngữ cảnh tường minh (explicit context caching) không được hỗ trợ; các đoạn nhắc (prompt) dài lặp đi lặp lại chỉ dựa vào bộ nhớ đệm ngầm định.
Temperature, top_p và top_k bị bỏ qua, do đó không thể tinh chỉnh việc lấy mẫu để tạo ra đầu ra đa dạng hơn.

Bắt đầu

Tạo API key
Tạo API key trong Console để dùng cho mọi mô hình trên nền tảng.
02
Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn
Sao chép ví dụ cho ngôn ngữ của bạn và chạy nó với endpoint.
Văn bản sang văn bảnGemini API
POST/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent
Định dạng 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!"}]} ] }'

Giá

Giá Verified áp dụng cho Verified, thường rẻ hơn trên hầu hết các model. Giá Official là giá niêm yết từ nhà phát triển, áp dụng cho route Official ổn định hơn. Auto sẽ tính phí dựa trên route hoàn thành yêu cầu.

Thông số mặc định

mỗi 1M token

Giá Official: Đầu vào $2.00 / Đầu ra $10.00 / Đọc bộ nhớ đệm $0.10
Giá Verified: Đầu vào $1.00 / Đầu ra $5.00 / Đọc bộ nhớ đệm $0.05
Giảm giá: -50%

Giá cache của prompt

Đọc bộ nhớ đệm

Giá Official: $0.10
Giá Verified: $0.05
Giảm giá: -50%

Phí công cụ

Phí tính theo mỗi lượt gọi khi model sử dụng công cụ.

Tìm kiếm web

Giá Official: $0.014/lượt tìm
Giá Verified: $0.007/lượt tìm
Giảm giá: -50%

	Giá Officialmỗi 1M token	Giá Verifiedmỗi 1M token	Giảm giá
Thông số mặc định	Đầu vào $2.00 / Đầu ra $10.00 / Đọc bộ nhớ đệm $0.10	Đầu vào $1.00 / Đầu ra $5.00 / Đọc bộ nhớ đệm $0.05	-50%
Giá cache của prompt
Đọc bộ nhớ đệm	$0.10	$0.05	-50%
Phí công cụPhí tính theo mỗi lượt gọi khi model sử dụng công cụ.
Tìm kiếm web	$0.014/lượt tìm	$0.007/lượt tìm	-50%

Sử dụng & hoạt động

Tỷ lệ thành công là tỷ lệ yêu cầu hoàn tất. Độ trễ là thời gian của một phản hồi đầy đủ; P95 nghĩa là 95% yêu cầu hoàn thành trong khoảng thời gian đó.

Mức sử dụng & tình trạng

24 giờ qua

Yêu cầu
Tỷ lệ thành công
Độ trễ P95
Tổng token

Hiệu năng mô hình

Cập nhật lần cuối 18:28 14 thg 10, 2026 UTC

Các chỉ số sẽ xuất hiện sau khi đạt ngưỡng về quyền riêng tư và khối lượng dữ liệu.

Dữ liệu dựa trên các yêu cầu tổng hợp của người dùng, không bao gồm các kiểm tra trạng thái.

Mở trong Console

Mở Gemini 4 Argon trong Console để chỉnh sửa và gửi prompt ngay.

Giúp tôi thử gemini-4-argon với tin nhắn ngắn tại /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent. Hiển thị phản hồi, độ trễ và chi phí.

Tình huống sử dụng

Phù hợp cho

Suy luận
Thị giác

Các tác vụ lập trình khó
Cung cấp cho mô hình một bản dựng bị lỗi, một quá trình di chuyển mã (migration) hoặc một đợt tái cấu trúc (refactor) trảiσ rộng trên nhiều tệp và để mô hình lên kế hoạch thay đổi trước khi viết mã.
Các tác nhân với nhiều bước
Vận hành một tác nhân gọi các công cụ, đọc kết quả và quyết định bước tiếp theo xuyên suốt một tác vụ dài.
Các bài toán toán học và khoa học
Xử lý các bài toán chứng minh, phép suy diễn và phân tích định lượng ở mức suy luận cao khi độ accuracy quan trọng hơn tốc độ.
Phân tích đa phương thức
Kết hợp tài liệu, ảnh chụp màn hình, bản ghi âm và video trong một yêu cầu duy nhất và yêu cầu phân tích bằng văn bản hoặc kết quả có cấu trúc.

Ví dụ prompt

Dưới đây là vết ngăn xếp (stack trace) và ba mô-đun mà nó tác động đến. Hãy tìm nguyên nhân gốc rễ, đề xuất bản sửa lỗi và liệt kê các bài kiểm thử nên được thay đổi.

Chứng minh rằng tổng của n số lẻ đầu tiên bằng n bình phương, sau đó khái quát hóa lập luận cho cấp số cộng.

Xem video bản demo sản phẩm này cùng với tệp PDF thông số kỹ thuật đính kèm, sau đó liệt kê mọi điểm mà bản demo khác biệt so với thông số kỹ thuật.

Mô hình này có giá theo điều kiện. Chỉ tổng token hàng tháng không thể tạo ước tính đáng tin cậy; hãy dùng bảng giá chi tiết theo thông số yêu cầu, bộ nhớ đệm và khung giờ áp dụng.

FAQ

Gemini 4 Argon là gì?

Mô hình Gemini mới nhất và có năng lực cao nhất của Google, được phát hành vào tháng 10 năm 2026. Google mô tả mô hình này được xây dựng để suy luận lâu hơn đối với các bài toán khó trong lĩnh vực lập trình, tác nhân, toán học và khoa học, cũng như cho các tác vụ kỹ thuật phần mềm và tri thức trong thế giới thực.

Làm thế nào để tôi kiểm soát mức độ suy luận của mô hình?

Đặt mức suy luận: mức thấp (low) sử dụng ít token nhất và trả lời nhanh nhất, mức trung bình (medium) là mặc định và là khuyến nghị của Google cho hầu hết các tác vụ, và mức cao (high) tiêu tốn nhiều token nhất cho quá trình suy luận phức tạp, toán học và khoa học khó. Trong mục Chat Completions, hãy sử dụng reasoning_effort với ba giá trị tương tự.

Mô hình này có hỗ trợ temperature và top_p không?

Không. Google nêu rõ rằng temperature, top_p và top_k bị bỏ qua đối với mô hình này, do đó các yêu cầu thiết lập các giá trị này vẫn thành công nhưng các giá trị đó không có tác dụng. Hãy xóa chúng khỏi các tích hợp Gemini hiện có để tránh nhầm lẫn.

Tôi có nên sử dụng mô hình này thay cho Gemini 3.8 Flash không?

Hãy sử dụng Argon trong trường hợp tác vụ đòi hỏi suy luận lâu hơn, chẳng hạn như lỗi khó, tác nhân nhiều bước hoặc các bài toán toán học và khoa học. Đối với công việc nhanh, khối lượng lớn như trò chuyện, trích xuất hoặc lập trình thông thường, Gemini 3.8 Flash nhanh hơn và rẻ hơn; hãy so sánh cả hai trên hệ thống đánh giá của riêng bạn.

Gemini 4 Argon có giá bao nhiêu?

Trên TokenLab, Gemini 4 Argon có giá Đầu vào $1.00 / Đầu ra $5.00 mỗi 1M token. Bảng giá phía trên cho thấy chi tiết đầy đủ. Giá phụ thuộc vào đơn vị tính phí, thông số và mức sử dụng. Hãy so sánh các điều kiện tương đương trong bảng giá chi tiết của mô hình; một mức giá đơn lẻ không quyết định tổng chi phí.

Giới hạn ngữ cảnh và đầu ra của Gemini 4 Argon là bao nhiêu?

Gemini 4 Argon hỗ trợ tối đa 1.048.576 token ngữ cảnh và trả về tối đa 65.536 token mỗi phản hồi.

Gemini 4 Argon nên dùng endpoint nào?

Dùng https://api.tokenlab.sh/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent làm mặc định cho Gemini 4 Argon. Nếu mô hình hỗ trợ định dạng native của nhà cung cấp, API workbench cũng hiển thị endpoint đó.

Gemini 4 Argon hỗ trợ những thao tác nào?

Gemini 4 Argon hỗ trợ Văn bản sang văn bản. Chọn một thao tác trong API workbench phía trên để xem endpoint và mã ví dụ tương ứng.