gemini-4-argonGemini 4 Argon es el modelo de razonamiento insignia de Google: se anunció el 30 de septiembre de 2026 y está disponible para desarrolladores en el nivel de pago de la API de Gemini desde el 13 de octubre. En APIMODELS cuesta $1.10 por 1M de tokens de entrada y $5.50 por 1M de salida, un 45% menos que la tarifa de lanzamiento de Google de $2 / $10, con la entrada en caché a $0.055 (Google: $0.10). Google lo diseñó para trabajos largos que exigen razonamiento profundo y precisión estructural: ingeniería de software real y migraciones de código, trabajo de conocimiento empresarial como el legal y el financiero, investigación de frontera y ciberdefensa. Los benchmarks de Gemini 4 Argon que publicó Google: 77.9% en DeepSWE v1.1, que Google presenta como nuevo récord en ingeniería de software real; 91.7% en LVBench, comprensión de vídeo largo; 68% en CWE-bench v1, corrección de vulnerabilidades, empatado en el primer puesto; y 51.3% en AutomationBench, tareas de negocio de principio a fin, en el primer puesto. Son cifras de la propia Google, así que prueba tus prompts antes de mover una carga de producción. Especificaciones: ventana de contexto de 1M de tokens y respuestas de hasta 1M de tokens de una vez (los modelos Gemini anteriores se quedaban en 64K), entrada de texto, imagen y vídeo, y llamadas a herramientas. Los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida y Argon razona incluso ante preguntas triviales: en nuestra prueba, responder «OK» consumió 66 tokens de razonamiento, así que calcula el presupuesto por la salida total y no por el texto visible. La caché es solo implícita: los prefijos de prompt repetidos se cobran automáticamente a $0.055 por 1M, pero no se pueden crear objetos de caché explícitos. Sobre el precio: los $2 / $10 de Google son una tarifa de lanzamiento vigente hasta el 30 de noviembre de 2026; desde el 1 de diciembre Google la sube a $4 / $20 (caché $0.20). El precio que muestra esta página es siempre el que se cobra. Llámalo con model gemini-4-argon en el formato nativo de Gemini o en /v1/chat/completions compatible con OpenAI, con una sola API key; si un canal de origen falla, la petición pasa a otro automáticamente, y las llamadas fallidas no se cobran. Cuándo no usarlo: para llamadas cortas y de gran volumen, Gemini 3.8 Flash ($0.450 / $2.250) es el modelo de Google más asequible aquí.
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Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
$1.10 / $5.50 por 1M de tokens frente a la tarifa de lanzamiento de $2 / $10; entrada en caché $0.055
Google: DeepSWE v1.1 77.9%, LVBench 91.7%, CWE-bench v1 68% (empate en el primer puesto), AutomationBench 51.3% (primero)
Según Google: código de largo recorrido y migraciones, trabajo legal y financiero, investigación, ciberdefensa
Una respuesta puede llegar a 1M de tokens (64K en los Gemini anteriores); entrada de texto, imagen y vídeo; herramientas
Nuestra prueba: responder «OK» usó 66 tokens de razonamiento; caché solo implícita, lectura a $0.055 por 1M
Desde el 1 de diciembre de 2026 Google pasa de $2 / $10 a $4 / $20 por 1M de tokens; esta página muestra siempre lo que se cobra
Gemini 4 Argon es una API de modelo de lenguaje de Google. Gemini 4 Argon es el modelo de razonamiento insignia de Google: se anunció el 30 de septiembre de 2026 y está disponible para desarrolladores en el nivel de pago de la API de Gemini desde el 13 de octubre. En APIMODELS cuesta $1.10 por 1M de tokens de entrada y $5.50 por 1M de salida, un 45% menos que la tarifa de lanzamiento de Google de $2 / $10, con la entrada en caché a $0.055 (Google: $0.10). Google lo diseñó para trabajos largos que exigen razonamiento profundo y precisión estructural: ingeniería de software real y migraciones de código, trabajo de conocimiento empresarial como el legal y el financiero, investigación de frontera y ciberdefensa. Los benchmarks de Gemini 4 Argon que publicó Google: 77.9% en DeepSWE v1.1, que Google presenta como nuevo récord en ingeniería de software real; 91.7% en LVBench, comprensión de vídeo largo; 68% en CWE-bench v1, corrección de vulnerabilidades, empatado en el primer puesto; y 51.3% en AutomationBench, tareas de negocio de principio a fin, en el primer puesto. Son cifras de la propia Google, así que prueba tus prompts antes de mover una carga de producción. Especificaciones: ventana de contexto de 1M de tokens y respuestas de hasta 1M de tokens de una vez (los modelos Gemini anteriores se quedaban en 64K), entrada de texto, imagen y vídeo, y llamadas a herramientas. Los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida y Argon razona incluso ante preguntas triviales: en nuestra prueba, responder «OK» consumió 66 tokens de razonamiento, así que calcula el presupuesto por la salida total y no por el texto visible. La caché es solo implícita: los prefijos de prompt repetidos se cobran automáticamente a $0.055 por 1M, pero no se pueden crear objetos de caché explícitos. Sobre el precio: los $2 / $10 de Google son una tarifa de lanzamiento vigente hasta el 30 de noviembre de 2026; desde el 1 de diciembre Google la sube a $4 / $20 (caché $0.20). El precio que muestra esta página es siempre el que se cobra. Llámalo con model gemini-4-argon en el formato nativo de Gemini o en /v1/chat/completions compatible con OpenAI, con una sola API key; si un canal de origen falla, la petición pasa a otro automáticamente, y las llamadas fallidas no se cobran. Cuándo no usarlo: para llamadas cortas y de gran volumen, Gemini 3.8 Flash ($0.450 / $2.250) es el modelo de Google más asequible aquí. A través de la plataforma APIMODELS puedes acceder a este modelo mediante una API unificada con precios de pago por uso transparentes. Precio actual: Input: $1.10, Output: $5.50 per 1M tokens.
Crea sistemas conversacionales inteligentes que responden automáticamente y mejoran la eficiencia del servicio.
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Gemini 4 Argon está disponible a través de APIMODELS a: Input: $1.10, Output: $5.50 per 1M tokens. La facturación es de pago por uso: solo pagas por lo que generas.
Regístrate en APIMODELS, obtén tu clave API y llama a nuestro endpoint unificado. Ofrecemos documentación detallada con ejemplos en cURL, Python y Node.js.
APIMODELS ofrece el mismo modelo Gemini 4 Argon a través de nuestra plataforma de agregación. Proporcionamos una interfaz de API unificada, así que no necesitas cuentas separadas por proveedor: una sola clave para acceder a todos los modelos.
$1.10 por 1M de tokens de entrada y $5.50 por 1M de salida, con la entrada en caché a $0.055: un 45% menos que la tarifa de lanzamiento de Google ($2 / $10 y $0.10 en caché). Los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida, igual que en Google, y no hay recargo por contexto largo: Google aplica una sola tarifa a toda la ventana de 1M. La tarifa de lanzamiento de Google dura hasta el 30 de noviembre de 2026; desde el 1 de diciembre Google cobra $4 / $20 y $0.20 en caché. El precio que muestra esta página es siempre el que se cobra. Pagas solo los tokens usados, las peticiones fallidas no se cobran y no hay suscripción.
Las cifras de lanzamiento de Google: 77.9% en DeepSWE v1.1, que Google presenta como nuevo récord en ingeniería de software real; 91.7% en LVBench, un benchmark de comprensión de vídeo largo; 68% en CWE-bench v1, corrección de vulnerabilidades, empatado en el primer puesto; y 51.3% en AutomationBench, que mide tareas de negocio de principio a fin, en el primer puesto. Las cuatro las publica la propia Google y no son pruebas independientes, así que tómalas como punto de partida y compara con tus propios prompts: aquí cambiar de modelo es cambiar el campo model.
Elige Argon para tareas largas y difíciles en las que importa más acertar que la latencia —programación de varios pasos y migraciones de código, análisis de vídeo largo, investigación, seguridad— y para todo lo que necesite una salida muy larga, porque puede escribir hasta 1M de tokens en una sola respuesta. En APIMODELS cuesta $1.10 / $5.50 por 1M de tokens. Gemini 3.1 Pro Preview cuesta $0.882 / $5.294, pero es una versión preview de la generación anterior; Gemini 3.8 Flash, a $0.450 / $2.250, encaja mejor en bucles de agentes de gran volumen y peticiones cortas. Los tres comparten la misma API key y los mismos endpoints.
Pon model en gemini-4-argon y autentícate con tu clave de apimodels. En formato nativo de Gemini: POST https://api.apimodels.app/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent (streamGenerateContent para streaming) con un array contents. En formato OpenAI: POST https://api.apimodels.app/v1/chat/completions, así que el SDK de OpenAI funciona con base_url https://api.apimodels.app/v1. El streaming, la entrada multimodal y las llamadas a funciones pasan tal cual. No necesitas proyecto de Google Cloud ni cuenta de facturación, y si un canal de origen falla la petición pasa a otro automáticamente.
Porque los tokens de razonamiento se cobran a la tarifa de salida y Argon razona antes de responder incluso ante preguntas triviales: en nuestra prueba, pedirle que respondiera «OK» consumió 66 tokens de razonamiento. Calcula el presupuesto con candidatesTokenCount más thoughtsTokenCount de usageMetadata, no con la longitud del texto que ves, y fija maxOutputTokens (max_tokens en formato OpenAI) en tareas abiertas. En prompts largos que envías una y otra vez ayuda la caché: Argon solo admite caché implícita, así que los prefijos repetidos se cobran automáticamente a $0.055 por 1M, pero no se pueden crear objetos de caché explícitos.
Ventana de contexto de 1M de tokens y respuestas de hasta 1M de tokens de una vez (los modelos Gemini anteriores se quedaban en 64K), entrada de texto, imagen y vídeo, y llamadas a herramientas. En Google solo está en el nivel de pago de la API de Gemini, sin nivel gratuito; aquí se paga por uso con el mismo saldo que el resto de modelos. La salida larga se cobra como cualquier otra, a $5.50 por 1M de tokens, así que limita maxOutputTokens si no necesitas toda la longitud.
En APIMODELS, Gemini 4 Argon convive con más de 60 modelos bajo una sola clave API y un solo saldo, así que elegir es cuestión de ajuste, no de dependencia. Admite 45% Below Official, Flagship Reasoning, 1M Context, Up to 1M Output y puedes valorarlo en precio y capacidad frente a otros modelos de modelo de lenguaje, y cambiar modificando una sola cadena con el nombre del modelo: sin nueva cuenta ni integración. Explora todas las opciones de modelo de lenguaje con precios en vivo en apimodels.app/models.
Gemini 4 Argon admite: 45% Below Official, Flagship Reasoning, 1M Context, Up to 1M Output. Consulta la documentación de APIMODELS para ver todos los parámetros y ejemplos de llamada.
Sí. APIMODELS expone Gemini 4 Argon mediante una única API unificada y una sola clave, sin cuentas separadas por proveedor ni necesidad de gestionar tú mismo el acceso de red regional de cada proveedor.
Aceptamos Stripe (Visa, Mastercard y otras tarjetas internacionales) y Alipay. El saldo está disponible al instante tras el pago.