Gemini 4 Argon
нейросеть
Gemini 4 Argon — флагманская модель рассуждений Google для кода, математики, науки и многошаговых агентов.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 048 576 токенов
- Макс. длина ответа
- 943 718 токенов
- Уровни рассуждений
- низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций, Batch API
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Картинка-промт
(за 1K токенов)
Как работает Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon — флагманская модель рассуждений от Google, созданная под сложную инженерию: разбор архитектуры, многофайловый рефакторинг, отладку, а также глубокие математические и научные задачи. Модель удерживает контекст на длинной дистанции и поэтому ведёт автономные многошаговые сценарии, где важно помнить предыдущие шаги. В BotHub она открывается из России без VPN и зарубежной карты, а оплата идёт российскими картами в рублях и по факту использования. В одном окне рядом более 250 моделей: ответы легко сравнить между собой, а для продакшена есть единый OpenAI-совместимый API, так что интеграцию не придётся переписывать. Диалоги шифруются по AES-GCM, данные не сохраняются; для компаний — договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Берите Argon для ревью и рефакторинга большой кодовой базы, поиска причины плавающего бага, выкладок в математике и STEM-дисциплинах, исследовательской аналитики с длинной цепочкой рассуждений и агентных пайплайнов, где модель сама планирует и выполняет шаги.Частые вопросы о Gemini 4 Argon
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
gemini-4-argon — текстовая модель Google с рассуждением перед ответом, вызовом функций и приёмом изображений и документов. Подойдёт для работы с кодом, разбора объёмной документации, STEM-задач и агентных сценариев, где нужен структурированный вывод JSON. Контекстное окно — 1 048 576 токенов.
За один ответ модель выдаёт до 65 536 токенов — это десятки страниц: большой технический документ, подробный разбор или объёмный файл с кодом. Если задача шире, разбивайте её на части: окно в 1 048 576 токенов позволяет держать всю переписку в контексте.
Да, режим рассуждений подтверждён в характеристиках модели. Перед финальным ответом она прорабатывает задачу по шагам — это заметно на математике, логике, отладке кода и многоходовых инструкциях. На простых вопросах разница невелика, на сложных ощутимо повышает шанс получить корректный результат.
Да, и то и другое. Вы описываете доступные инструменты, модель сама решает, какой вызвать и с какими аргументами, и возвращает результат структурированным JSON. Через единый OpenAI-совместимый API BotHub это подключается к вашим агентам и пайплайнам без переписывания интеграции.
Изображения и документы — да: отправьте скриншот, схему, PDF или таблицу и попросите разобрать содержимое. Поддержка аудио и видео в наших данных не отмечена, поэтому для таких файлов удобнее переключиться на профильную модель в том же окне BotHub.
Отдельных замеров по языкам в наших данных нет, поэтому точных цифр приводить не будем. Проще проверить на своей задаче: откройте чат на сайте или в Telegram-боте BotHub, прогоните пару типовых запросов и при желании сравните ответ с другой моделью в одном окне.