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Gemini 4 Argon

在线试用 Google 首个 Gemini 4 模型 Gemini 4 Argon,或通过 OpenAI 兼容接口调用。单次输出最高 1M token,Vals Index 排名第一,附与 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astra 的对比。

输入官方 $2.00 每 100 万 TokensAIReiter $0.60 每 100 万 Tokens输出官方 $10.00 每 100 万 TokensAIReiter $3.00 每 100 万 Tokens缓存读取官方 $0.10 每 100 万 TokensAIReiter $0.03 每 100 万 Tokens缓存创建AIReiter $0.00 每 100 万 Tokens
使用 API 运行

输入

输出

Example
Generated in
42.7 seconds
输入 Token
134
输出 Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

模型详情

在 Playground、API 请求和内部工作流中使用相同的模型 key。

模型 ID
gemini-4-argon
供应商
Google
协议
OpenAI Chat Completions
上下文窗口
1,048,576 Token
最大输出
-
输入 Token
60 credits / 1M Token
输出 Token
300 credits / 1M Token
缓存读取
3 credits / 1M Token
缓存写入
0 credits / 1M Token

Gemini 4 Argon 擅长什么

Google 为长链路、多步骤的专业工作打造了 Argon。下列数据除注明的独立榜单外,均为 Google 公布。

长链路软件工程

Argon 在 DeepSWE v1.1 上得分 77.9%,Google 称其为当前最佳。这个基准测的是需要多步才能完成的真实工程任务。适合跨大型代码库排查问题、重构和代码迁移。

金融、法律与企业工作

Argon 在 Vals Index 排名第一。这是一个独立榜单,按各行业占美国 GDP 的比重给金融、编程、法律和税务任务加权。它在 Zapier 的 AutomationBench 上也以 51.3% 排名第一。

发现并修复漏洞

Google 专门训练 Argon 发现、验证并修补软件漏洞,它在 CWE-bench v1 上以 68% 并列第一。可以让它审查你自己的代码:定位缺陷、说明触发路径,再写出修复。

图表、文档与长视频

Argon 能读懂专业图表,在一组文档之间交叉工作,并从长视频里找出细节。它在长视频理解基准 LVBench 上得分 91.7%,是目前公布的最高成绩。

一次回复最长 100 万 token

此前的 Gemini 模型单次输出上限是 64K token,Argon 提到了 1M。一次回复就能装下完整报告、长篇翻译或跨多个文件的改动。

长任务一次做完

完整文档、整个模块或整本书的翻译都能一次生成,不必把多次回复拼起来,也不会在拼接处丢上下文。

有空间深入思考

有几十万 token 的余量,Argon 可以在一条推理链里把难题想透并写出答案,而不是写到一半被截断。

按需设置 max_tokens

Argon 输出偏长。在 Artificial Analysis 的综合测试里,它每个任务约输出 62K token,GPT-6 Astra 约 27K。日常对话和短回答把 max_tokens 设低,只在确实需要长输出的任务上调高。

Argon 在 Google 内部已经做成的事

发布前,Google 已经把 Argon 用在自己的工程工作上。以下是 Google 公布的结果。

把 C/C++ 迁移到 Rust

Argon 智能体正在把 Google 的代码库迁移到 Rust,范围从 re2 这样的库一直到 80 万行的 Fuchsia Zircon 内核。在 libgav1 视频解码器里,它替换了 3.2 万行 SIMD 代码,结果比之前的 Rust 版本快 2.7 倍,输出完全一致。

节省数据中心内存

一组 Argon 智能体分析了全集群的性能剖析数据,在 Google 各数据中心落地内存优化,已释放超过 300 TiB 内存。

量子算法设计

Argon 帮助 Google 的量子研究人员降低关键子程序的量子比特与门开销,几分钟内就比已发表的基线好 40%。

找到别的模型漏掉的漏洞

Wiz 用 Argon 在全球医院使用的医疗软件中发现了一个会泄露个人信息的严重漏洞,此前的前沿模型都没有发现它。

Gemini 4 Argon、Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 对比

三款前沿模型在几周内相继发布,在 AIReiter 上都能用同一个 API key 调用。

Gemini 4 ArgonClaude Opus 5.5GPT-6 Astra
开发方GoogleAnthropicOpenAI
Vals Index v2.168.9%(第 1)67.0%63.1%
单次最大输出1M token128K token128K token
上下文窗口1M token1M token1.05M token
AIReiter 模型名gemini-4-argonclaude-opus-5-5gpt-6-astra

Vals Index 分数取自 Vals AI 榜单,截至 2026 年 9 月 30 日。该指数按经济影响给金融、编程、法律和税务任务加权。Argon 的优势在需要超长输出的任务上最明显;短任务建议把同一个提示词分别发给三个模型,直接比较回答。

如何调用 Gemini 4 Argon API

AIReiter 通过 OpenAI Chat Completions 协议提供 Argon。现有的 OpenAI 客户端只需改两处。

01

修改客户端地址

把 base URL 设为 https://aireiter.com/api/v1,并换成你的 AIReiter API key。官方 OpenAI SDK 改完 base URL 即可直接使用。

02

发送请求

POST https://aireiter.com/api/v1/chat/completions { "model": "gemini-4-argon", "max_tokens": 4096, "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }

03

控制输出长度

日常对话把 max_tokens 设得适中即可。写长报告、做代码迁移或长篇翻译时再调高,1M 输出上限正是选择 Argon 的理由。

Gemini 4 Argon API 常见问题

/ 01

模型名填什么?

填 gemini-4-argon,与 Google Gemini API 里的模型名一致。

/ 02

Argon 和 Gemini 3.x 有什么不同?

Argon 是第一个 Gemini 4 模型,也是第一个用代号而不是 Pro、Flash 档位命名的 Gemini 模型。实际使用中最大的变化是输出长度:单次回复最高 1M token,此前为 64K。

/ 03

需要 Google 账号或 Gemini API key 吗?

不需要。用 AIReiter 的 key 调用 AIReiter 的接口即可。想先体验再写代码,可以直接用本页的 Playground。

/ 04

这些跑分是独立测出来的吗?

Vals Index 是独立榜单。DeepSWE、LVBench、CWE-bench 和 AutomationBench 的成绩由 Google 公布。把生产任务切过来之前,建议先用你自己的任务实测。

/ 05

该选 Argon 还是 Claude Opus 5.5?

任务需要超长输出,或要理解图表和长视频时选 Argon。其他场景两个模型在 AIReiter 上用同一个 key 就能调用,把同一个真实任务分别交给它们,留下做得更好的那个。