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Gemini 4 Argon API

Gemini 4 Argon ist Googles erstes Frontier-Modell der Gemini-4-Generation mit einem Kontextfenster von 1.048.576 Tokens für langwierige, komplexe Aufgaben.

Gemini 4 Argon ist das erste Frontier-Modell der Gemini-4-Generation und steht an der Spitze von Googles Modellreihe. Es wurde am 13. Oktober 2026 veröffentlicht, zunächst im Rahmen des Fairwind-Programms für vertrauenswürdige Cyber-Verteidiger, und durchlief das freiwillige Pre-Release-Zugangsverfahren der US-Regierung. Google setzt es für einen großen Teil seiner internen Engineering-Arbeit ein.

Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs und gibt Text aus. Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens, das Ausgabelimit liegt standardmäßig bei 65.536 Tokens und kann mit langem Decode bis auf 1.048.576 Tokens erhöht werden. Zu den Fähigkeiten zählen agentisches Videoverständnis, Codeausführung, Computer Use (Preview), Dateisuche, Funktionsaufrufe, Google-Maps- und Such-Grounding, strukturierte Ausgaben sowie Denken mit niedriger, mittlerer und hoher Stufe. Implizites Caching gewährt 95 % Rabatt auf gecachte Eingabe-Tokens.

Besonders geeignet ist Gemini 4 Argon für langlaufende, komplexe Arbeit in Softwareentwicklung, betrieblicher Wissensarbeit und Cyber-Verteidigung. Konkret umfasst das Coding, Finanzaufgaben wie mehrstufige Ledger-Abstimmung, Tabellenformeln und Varianzanalysen, die Prüfung von Fallrecht und regulatorischen Einreichungen im Rechtsbereich, Cybersicherheitsverteidigung und -behebung, Robotiksteuerung, Real2Sim und physikalisches Verständnis sowie Bildaufgaben wie Objekterkennung, OCR und strukturierte Ausgabegenerierung. Das Modell antwortet knapp und wiederholungsarm, meldet bei langen Aufgaben häufig den Fortschritt und erzielt in Finanz- und Rechtsarbeit hohe Zitations- und Formelgenauigkeit. Es unterstützt keine Audio- oder Bildgenerierung, keine Live-API und kein explizites Caching; der Wissensstand reicht bis März 2026, und wie andere Foundation-Modelle kann es halluzinieren. Gelegentlich treten Latenz- und Timeout-Probleme auf.

Playground öffnen ↗API-Schlüssel erstellen ↗Erste Schritte →

Aktualisiert:

MODELL-ID

gemini-4-argon
Kontext
1.049M
Max. Ausgabe
943.718K
Empfohlene API
messages
Eingabe
audio / file / image / text / video
Ausgabe
text

Highlights

  • Kontextfenster von 1.048.576 Tokens
  • Spitzenwert in 14 von 18 hauseigenen Benchmarks
  • Agentisches Videoverständnis und Codeausführung
  • Denken in niedriger, mittlerer und hoher Stufe
  • 95 % Rabatt auf gecachte Eingabe-Tokens
  • Hohe Zitations- und Formelgenauigkeit

Anbieter

Bester Preis
5 Anbieter

Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.

Anbieter · Preisdetails
$4$2$20$10$0.2$0.1$0.2$0.1
$4$2$20$10$0.2$0.1$0.2$0.1
$4$2$20$10$0.2$0.1$0.2$0.1
$7.2$3.6$36$18$0.36$0.18$0.36$0.18
$7.2$3.6$36$18$0.36$0.18$0.36$0.18

Was man für $10 bekommt

Eingabe
2,5 Mio. Token
Ausgabe
500.000 Token

Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.

Benchmarks

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Hoher Denkmodus; gleichauf mit GPT-6 Astra, 1 Punkt vor GPT-6.1 Sol und Muse Wonder Max

    53

  • Vals Index

    Spitzenwert in Wissensarbeit; BIP-anteilig gewichtet über die Sektoren Finanzen, Coding, Recht und Steuern

    #1

  • AutomationBench

    End-to-End-Geschäftsaufgaben von Zapier; rund 9 Punkte vor dem nächsten Modell

    51.3%

  • DeepSWE v1.1

    Neuer Rekord in Googles Langhorizont-Softwareentwicklungstest

    77.9%

Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.

Schlussfolgern

Standardaufwand
medium
Immer aktiviert
Ja
Verfügbare Aufwandsstufen
high / medium / low

Schnellstart

Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.

Playground öffnenAPI-Schlüssel erstellen
1

API-Schlüssel hinterlegen

Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Erste Anfrage senden

Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.

gemini-4-argon

Dieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gemini-4-argon",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Drittanbieter-SDKs verwenden

Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.

3

Streaming aktivieren

Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-4-argon",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parameter

NameTypStandardBeschreibung
modelstringgemini-4-argonÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.
max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.
messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.
include_reasoning———
reasoning———
reasoning_effort———
response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.
seed———
stop———
structured_outputs———
temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.
tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.
toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.
top_p———

Häufige Fragen

Was ist Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon ist das erste Frontier-Modell der Gemini-4-Generation und steht an der Spitze von Googles Modellreihe. Es wurde am 13. Oktober 2026 veröffentlicht, zunächst im Rahmen des Fairwind-Programms für vertrauenswürdige Cyber-Verteidiger, und durchlief das freiwillige Pre-Release-Zugangsverfahren der US-Regierung. Google setzt es für einen großen Teil seiner internen Engineering-Arbeit ein. Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs und gibt Text aus. Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens, das Ausgabelimit liegt standardmäßig bei 65.536 Tokens und kann mit langem Decode bis auf 1.048.576 Tokens erhöht werden. Zu den Fähigkeiten zählen agentisches Videoverständnis, Codeausführung, Computer Use (Preview), Dateisuche, Funktionsaufrufe, Google-Maps- und Such-Grounding, strukturierte Ausgaben sowie Denken mit niedriger, mittlerer und hoher Stufe. Implizites Caching gewährt 95 % Rabatt auf gecachte Eingabe-Tokens. Besonders geeignet ist Gemini 4 Argon für langlaufende, komplexe Arbeit in Softwareentwicklung, betrieblicher Wissensarbeit und Cyber-Verteidigung. Konkret umfasst das Coding, Finanzaufgaben wie mehrstufige Ledger-Abstimmung, Tabellenformeln und Varianzanalysen, die Prüfung von Fallrecht und regulatorischen Einreichungen im Rechtsbereich, Cybersicherheitsverteidigung und -behebung, Robotiksteuerung, Real2Sim und physikalisches Verständnis sowie Bildaufgaben wie Objekterkennung, OCR und strukturierte Ausgabegenerierung. Das Modell antwortet knapp und wiederholungsarm, meldet bei langen Aufgaben häufig den Fortschritt und erzielt in Finanz- und Rechtsarbeit hohe Zitations- und Formelgenauigkeit. Es unterstützt keine Audio- oder Bildgenerierung, keine Live-API und kein explizites Caching; der Wissensstand reicht bis März 2026, und wie andere Foundation-Modelle kann es halluzinieren. Gelegentlich treten Latenz- und Timeout-Probleme auf.

Wie wird die Nutzung abgerechnet?

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Welche Eingaben unterstützt Gemini 4 Argon?

Das Modell verarbeitet Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs als Eingabe und gibt ausschließlich Text aus.

Wie groß sind Kontextfenster und Ausgabelimit?

Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens. Das Ausgabelimit liegt standardmäßig bei 65.536 Tokens und kann mit langem Decode auf bis zu 1.048.576 Tokens steigen.

Für welche Aufgaben ist Gemini 4 Argon gedacht?

Es ist auf langlaufende, komplexe Arbeit ausgelegt, etwa Softwareentwicklung, Finanz- und Rechtsarbeit, Cyber-Verteidigung, Robotiksteuerung und Bildaufgaben wie Objekterkennung und OCR.

Wie unterscheidet sich Gemini 4 Argon von anderen Modellen der Reihe?

Es ist das erste Frontier-Modell der Gemini-4-Generation und steht an der Spitze von Googles Modellreihe. In den hauseigenen Bewertungen erzielt es in 14 von 18 Benchmarks den Spitzenwert.

Welche Einschränkungen hat das Modell?

Es unterstützt keine Audio- oder Bildgenerierung, keine Live-API und kein explizites Caching. Der Wissensstand endet im März 2026, und gelegentlich kann es zu Latenz- und Timeout-Problemen kommen.

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Kontext

1.049M

Max. Ausgabe

65.536K

Eingabe-Token

$1.5 / 1M Token

Ausgabe-Token

$7.5 / 1M Token

Gemma 4 26B A4B (free)

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Programmierhilfe in IDEsAgentische WorkflowsWissenschaftliche und mathematische AufgabenDokumentenanalyse und OCR

Kontext

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32.768K

Eingabe-Token

$0 / 1M Token

Ausgabe-Token

$0 / 1M Token