gemini-4-argonGemini 4 Argon は Google のフラッグシップ推論モデルで、2026 年 9 月 30 日に発表され、10 月 13 日から Gemini API の有料プランで開発者向けに提供されています。APIMODELS では入力 100 万トークン $1.10、出力 100 万トークン $5.50 で、Google の導入価格 $2 / $10 より 45% 安く、キャッシュ入力は $0.055(Google は $0.10)です。Google はこのモデルを、深い推論と構造の正確さが求められる長丁場の仕事向けに作ったと説明しています。実務のソフトウェア開発やコード移行、法務や金融といった企業の知識業務、最先端の研究、サイバーセキュリティ防御などです。Google が公表した Gemini 4 Argon のベンチマークは、DeepSWE v1.1 が 77.9%(Google いわく実務ソフトウェア開発の新記録)、長尺動画理解の LVBench が 91.7%、脆弱性修正の CWE-bench v1 が 68% で同率 1 位、業務をエンドツーエンドでこなす AutomationBench が 51.3% で 1 位です。いずれも Google 自身の数字なので、本番の負荷を移す前に自分のプロンプトで確かめてください。仕様はコンテキスト 100 万トークンで、1 回の応答で最大 100 万トークンまで出力でき(従来の Gemini は 64K が上限)、入力はテキスト・画像・動画、ツール呼び出しに対応します。思考トークンは出力単価で課金され、Argon は簡単な質問でも考えてから答えます。私たちのテストでは「OK」と返すだけで思考トークンを 66 使いました。コストは見えている回答ではなく出力全体で見積もってください。キャッシュは暗黙的キャッシュのみで、繰り返し送るプロンプトの先頭部分は自動的に 100 万トークン $0.055 で課金されますが、明示的なキャッシュオブジェクトは作れません。価格について:Google の $2 / $10 は 2026 年 11 月 30 日までの導入価格で、12 月 1 日からは $4 / $20(キャッシュ $0.20)に上がります。このページに表示している価格が、常に実際に課金される価格です。呼び出しは model に gemini-4-argon を指定し、Gemini ネイティブ形式でも OpenAI 互換の /v1/chat/completions でも同じ API キーで使えます。上流の経路の一つが不調でも自動で別の経路に切り替わり、失敗したリクエストは課金されません。向かない用途:短いリクエストを大量に投げるなら、Gemini 3.8 Flash($0.450 / $2.250)のほうが手頃です。
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Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
100 万トークン $1.10 / $5.50(Google 導入価格 $2 / $10)、キャッシュ入力 $0.055
Google 発表:DeepSWE v1.1 77.9%、LVBench 91.7%、CWE-bench v1 68%(同率 1 位)、AutomationBench 51.3%(1 位)
Google の想定:長丁場のコーディングとコード移行、法務・金融の業務、研究、サイバー防御
1 回の応答で最大 100 万トークン(従来の Gemini は 64K);テキスト・画像・動画入力;ツール呼び出し
当社テスト:「OK」と返すのに思考トークン 66;キャッシュは暗黙的のみ、読み取り 100 万トークン $0.055
2026 年 12 月 1 日から Google は $2 / $10 を $4 / $20 に;このページの価格が常に実際の課金額
Gemini 4 Argon は Google の大規模言語モデル API です。Gemini 4 Argon は Google のフラッグシップ推論モデルで、2026 年 9 月 30 日に発表され、10 月 13 日から Gemini API の有料プランで開発者向けに提供されています。APIMODELS では入力 100 万トークン $1.10、出力 100 万トークン $5.50 で、Google の導入価格 $2 / $10 より 45% 安く、キャッシュ入力は $0.055(Google は $0.10)です。Google はこのモデルを、深い推論と構造の正確さが求められる長丁場の仕事向けに作ったと説明しています。実務のソフトウェア開発やコード移行、法務や金融といった企業の知識業務、最先端の研究、サイバーセキュリティ防御などです。Google が公表した Gemini 4 Argon のベンチマークは、DeepSWE v1.1 が 77.9%(Google いわく実務ソフトウェア開発の新記録)、長尺動画理解の LVBench が 91.7%、脆弱性修正の CWE-bench v1 が 68% で同率 1 位、業務をエンドツーエンドでこなす AutomationBench が 51.3% で 1 位です。いずれも Google 自身の数字なので、本番の負荷を移す前に自分のプロンプトで確かめてください。仕様はコンテキスト 100 万トークンで、1 回の応答で最大 100 万トークンまで出力でき(従来の Gemini は 64K が上限)、入力はテキスト・画像・動画、ツール呼び出しに対応します。思考トークンは出力単価で課金され、Argon は簡単な質問でも考えてから答えます。私たちのテストでは「OK」と返すだけで思考トークンを 66 使いました。コストは見えている回答ではなく出力全体で見積もってください。キャッシュは暗黙的キャッシュのみで、繰り返し送るプロンプトの先頭部分は自動的に 100 万トークン $0.055 で課金されますが、明示的なキャッシュオブジェクトは作れません。価格について:Google の $2 / $10 は 2026 年 11 月 30 日までの導入価格で、12 月 1 日からは $4 / $20(キャッシュ $0.20)に上がります。このページに表示している価格が、常に実際に課金される価格です。呼び出しは model に gemini-4-argon を指定し、Gemini ネイティブ形式でも OpenAI 互換の /v1/chat/completions でも同じ API キーで使えます。上流の経路の一つが不調でも自動で別の経路に切り替わり、失敗したリクエストは課金されません。向かない用途:短いリクエストを大量に投げるなら、Gemini 3.8 Flash($0.450 / $2.250)のほうが手頃です。 APIMODELS のプラットフォーム経由なら、統一 API と明朗な従量課金でこのモデルを呼び出せます。 現在の料金: Input: $1.10, Output: $5.50 per 1M tokens。
問い合わせに自動で答える対話システムを構築し、対応の効率を上げます。
記事、メール、広告コピーなどの文章を自動で書き、制作の手数を減らします。
コードの記述、デバッグ、レビューを補助し、開発を前に進めます。
非構造化データを読み解き、要点を抽出して要約レポートにまとめます。
Gemini 4 Argon は APIMODELS 経由で Input: $1.10, Output: $5.50 per 1M tokens で利用できます。課金は従量制で、生成した分だけの支払いです。
APIMODELS に登録して API キーを取得し、統一エンドポイントを呼ぶだけです。cURL / Python / Node.js のサンプルを含む詳しいドキュメントを用意しています。
APIMODELS は同じ Gemini 4 Argon を集約プラットフォーム経由で提供します。統一された API インターフェースなので、プロバイダごとにアカウントを作る必要はありません。キー 1 本ですべてのモデルに届きます。
入力 100 万トークン $1.10、出力 $5.50、キャッシュ入力 $0.055 で、Google の導入価格($2 / $10、キャッシュ $0.10)より 45% 安くなっています。思考トークンは Google と同じく出力単価で課金され、長コンテキストの割増もありません。Google は 100 万トークンの窓全体に単一の料金を設定しています。Google の導入価格は 2026 年 11 月 30 日までで、12 月 1 日からは $4 / $20、キャッシュ $0.20 になります。このページに表示している価格が、常に実際に課金される価格です。使ったトークン分だけの従量課金で、失敗したリクエストは課金されず、サブスクリプションもありません。
Google が発表時に公開した数字は、DeepSWE v1.1 が 77.9%(Google いわく実務ソフトウェア開発の新記録)、長尺動画理解の LVBench が 91.7%、脆弱性修正の CWE-bench v1 が 68% で同率 1 位、業務をエンドツーエンドでこなす AutomationBench が 51.3% で 1 位です。4 つとも Google 自身の数字で独立した検証ではないので、出発点として扱い、自分のプロンプトで比べてください。ここではモデルの切り替えは model フィールドを変えるだけです。
速さより正しい答えが大事な、長くて難しい仕事には Argon。複数ステップのコーディングやコード移行、長尺動画の分析、研究、セキュリティ関連の作業などです。1 回の応答で最大 100 万トークン書けるので、非常に長い出力が必要な場合も Argon です。APIMODELS では 100 万トークン $1.10 / $5.50。Gemini 3.1 Pro Preview は $0.882 / $5.294 ですが、前世代のプレビュー版です。Gemini 3.8 Flash は $0.450 / $2.250 で、大量のエージェントループや短いリクエストに向いています。3 つとも同じ API キー、同じエンドポイントで使えます。
model に gemini-4-argon を指定し、apimodels のキーで認証します。Gemini ネイティブ形式なら POST https://api.apimodels.app/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent(ストリーミングは streamGenerateContent)に contents 配列を送ります。OpenAI 形式なら POST https://api.apimodels.app/v1/chat/completions で、OpenAI SDK は base_url を https://api.apimodels.app/v1 にするだけで動きます。ストリーミング、マルチモーダル入力、関数呼び出しはそのまま通ります。Google Cloud のプロジェクトや請求先アカウントは不要で、上流の経路の一つが不調でも自動で別の経路に切り替わります。
思考トークンが出力単価で課金され、Argon は簡単な質問でも考えてから答えるためです。私たちのテストでは「OK」と返させるだけで思考トークンを 66 使いました。コストは見えている文字数ではなく、usageMetadata の candidatesTokenCount と thoughtsTokenCount の合計で見積もり、自由回答のタスクでは maxOutputTokens(OpenAI 形式では max_tokens)を設定してください。同じ長いプロンプトを繰り返し送るならキャッシュが効きます。Argon は暗黙的キャッシュのみ対応で、繰り返される先頭部分は自動的に 100 万トークン $0.055 で課金されますが、明示的なキャッシュオブジェクトは作れません。
コンテキストは 100 万トークンで、1 回の応答で最大 100 万トークンまで出力できます(従来の Gemini は 64K が上限)。入力はテキスト・画像・動画、ツール呼び出しにも対応します。Google では Gemini API の有料プラン限定で無料枠はありませんが、ここでは他のモデルと同じ残高から従量課金で使えます。長い出力も通常の出力と同じ 100 万トークン $5.50 で課金されるので、全長が要らないときは maxOutputTokens で上限を決めてください。
APIMODELS では Gemini 4 Argon が 60 以上のモデルと同じ API キー・同じ残高の上に並んでいるので、選択は「相性」の問題であって「囲い込み」の問題ではありません。45% Below Official、Flagship Reasoning、1M Context、Up to 1M Output に対応しており、他の大規模言語モデルモデルと価格・機能を並べて評価できます。乗り換えはモデル名の文字列を 1 つ書き換えるだけ。新しいアカウントも追加の実装も要りません。大規模言語モデルの選択肢と最新価格は apimodels.app/models で確認できます。
Gemini 4 Argon は次に対応しています: 45% Below Official、Flagship Reasoning、1M Context、Up to 1M Output。パラメータの全一覧と呼び出し例は APIMODELS のドキュメントをご覧ください。
はい。APIMODELS は Gemini 4 Argon を単一の統一 API とキー 1 本で提供します。プロバイダごとのアカウントも、各社の地域ごとのネットワーク経路を自分で面倒みる必要もありません。
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