gemini-4-argonO Gemini 4 Argon é o modelo de raciocínio carro-chefe do Google: anunciado em 30 de setembro de 2026 e liberado para desenvolvedores no plano pago da API do Gemini desde 13 de outubro. Na APIMODELS custa $1.10 por 1M de tokens de entrada e $5.50 por 1M de saída, 45% abaixo da tarifa de lançamento do Google de $2 / $10, com entrada em cache a $0.055 (Google: $0.10). O Google criou o Argon para trabalhos longos que pedem raciocínio profundo e precisão estrutural: engenharia de software de verdade e migrações de código, trabalho de conhecimento corporativo como jurídico e financeiro, pesquisa de fronteira e defesa cibernética. Os benchmarks do Gemini 4 Argon divulgados pelo Google: 77.9% no DeepSWE v1.1, que o Google chama de novo recorde em engenharia de software real; 91.7% no LVBench, compreensão de vídeos longos; 68% no CWE-bench v1, correção de vulnerabilidades, empatado em primeiro; e 51.3% no AutomationBench, tarefas de negócio de ponta a ponta, em primeiro lugar. São números do próprio Google, então teste seus prompts antes de migrar uma carga de produção. Especificações: janela de contexto de 1M de tokens, com respostas de até 1M de tokens de uma vez (os modelos Gemini anteriores paravam em 64K), entrada de texto, imagem e vídeo, e chamada de ferramentas. Os tokens de raciocínio são cobrados pela tarifa de saída, e o Argon raciocina até em perguntas triviais: no nosso teste, responder "OK" consumiu 66 tokens de raciocínio, então calcule o orçamento pela saída total, não pelo texto visível. O cache é apenas implícito: prefixos de prompt repetidos são cobrados automaticamente a $0.055 por 1M, mas não é possível criar objetos de cache explícitos. Sobre o preço: os $2 / $10 do Google são uma tarifa de lançamento válida até 30 de novembro de 2026; a partir de 1º de dezembro o Google passa a cobrar $4 / $20 (cache $0.20). O preço exibido nesta página é sempre o que é cobrado. Chame com model gemini-4-argon no formato nativo do Gemini ou no /v1/chat/completions compatível com OpenAI, com uma só API key; se um canal de origem falhar, a requisição passa para outro automaticamente, e chamadas com falha não são cobradas. Quando não usar: para chamadas curtas e de alto volume, o Gemini 3.8 Flash ($0.450 / $2.250) é o modelo do Google mais acessível aqui.
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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 contra a tarifa de lançamento de $2 / $10; entrada em cache $0.055
Google: DeepSWE v1.1 77.9%, LVBench 91.7%, CWE-bench v1 68% (empatado em primeiro), AutomationBench 51.3% (primeiro)
Segundo o Google: código de longo prazo e migrações, trabalho jurídico e financeiro, pesquisa, defesa cibernética
Uma resposta pode chegar a 1M de tokens (64K nos Gemini anteriores); entrada de texto, imagem e vídeo; ferramentas
Nosso teste: responder "OK" usou 66 tokens de raciocínio; cache só implícito, leitura a $0.055 por 1M
A partir de 1º de dezembro de 2026 o Google passa de $2 / $10 para $4 / $20 por 1M de tokens; esta página mostra sempre o que é cobrado
Gemini 4 Argon é uma API de modelo de linguagem da Google. O Gemini 4 Argon é o modelo de raciocínio carro-chefe do Google: anunciado em 30 de setembro de 2026 e liberado para desenvolvedores no plano pago da API do Gemini desde 13 de outubro. Na APIMODELS custa $1.10 por 1M de tokens de entrada e $5.50 por 1M de saída, 45% abaixo da tarifa de lançamento do Google de $2 / $10, com entrada em cache a $0.055 (Google: $0.10). O Google criou o Argon para trabalhos longos que pedem raciocínio profundo e precisão estrutural: engenharia de software de verdade e migrações de código, trabalho de conhecimento corporativo como jurídico e financeiro, pesquisa de fronteira e defesa cibernética. Os benchmarks do Gemini 4 Argon divulgados pelo Google: 77.9% no DeepSWE v1.1, que o Google chama de novo recorde em engenharia de software real; 91.7% no LVBench, compreensão de vídeos longos; 68% no CWE-bench v1, correção de vulnerabilidades, empatado em primeiro; e 51.3% no AutomationBench, tarefas de negócio de ponta a ponta, em primeiro lugar. São números do próprio Google, então teste seus prompts antes de migrar uma carga de produção. Especificações: janela de contexto de 1M de tokens, com respostas de até 1M de tokens de uma vez (os modelos Gemini anteriores paravam em 64K), entrada de texto, imagem e vídeo, e chamada de ferramentas. Os tokens de raciocínio são cobrados pela tarifa de saída, e o Argon raciocina até em perguntas triviais: no nosso teste, responder "OK" consumiu 66 tokens de raciocínio, então calcule o orçamento pela saída total, não pelo texto visível. O cache é apenas implícito: prefixos de prompt repetidos são cobrados automaticamente a $0.055 por 1M, mas não é possível criar objetos de cache explícitos. Sobre o preço: os $2 / $10 do Google são uma tarifa de lançamento válida até 30 de novembro de 2026; a partir de 1º de dezembro o Google passa a cobrar $4 / $20 (cache $0.20). O preço exibido nesta página é sempre o que é cobrado. Chame com model gemini-4-argon no formato nativo do Gemini ou no /v1/chat/completions compatível com OpenAI, com uma só API key; se um canal de origem falhar, a requisição passa para outro automaticamente, e chamadas com falha não são cobradas. Quando não usar: para chamadas curtas e de alto volume, o Gemini 3.8 Flash ($0.450 / $2.250) é o modelo do Google mais acessível aqui. Pela plataforma APIMODELS, você acessa este modelo por uma API unificada com preços transparentes de pagamento por uso. Preço atual: Input: $1.10, Output: $5.50 per 1M tokens.
Crie sistemas de conversa inteligentes que respondem automaticamente e melhoram a eficiência do atendimento.
Escreva automaticamente artigos, e-mails, textos publicitários e mais para aumentar a produtividade.
Auxilie na escrita, depuração e revisão de código para acelerar o desenvolvimento.
Entenda e analise dados não estruturados, extraia insights e gere resumos.
O Gemini 4 Argon está disponível pela APIMODELS a: Input: $1.10, Output: $5.50 per 1M tokens. A cobrança é por uso — você paga apenas pelo que gera.
Cadastre-se na APIMODELS, obtenha sua chave de API e chame nosso endpoint unificado. Oferecemos documentação detalhada com exemplos em cURL, Python e Node.js.
A APIMODELS oferece o mesmo modelo Gemini 4 Argon pela nossa plataforma de agregação. Fornecemos uma interface de API unificada, então você não precisa de contas separadas por provedor: uma única chave para acessar todos os modelos.
$1.10 por 1M de tokens de entrada e $5.50 por 1M de saída, com entrada em cache a $0.055: 45% abaixo da tarifa de lançamento do Google ($2 / $10 e $0.10 em cache). Os tokens de raciocínio são cobrados pela tarifa de saída, como no Google, e não há acréscimo por contexto longo: o Google aplica uma única tarifa a toda a janela de 1M. A tarifa de lançamento do Google vale até 30 de novembro de 2026; a partir de 1º de dezembro o Google cobra $4 / $20 e $0.20 em cache. O preço exibido nesta página é sempre o que é cobrado. Você paga só pelos tokens usados, requisições com falha não são cobradas e não há assinatura.
Os números de lançamento do Google: 77.9% no DeepSWE v1.1, que o Google chama de novo recorde em engenharia de software real; 91.7% no LVBench, benchmark de compreensão de vídeos longos; 68% no CWE-bench v1, correção de vulnerabilidades, empatado em primeiro; e 51.3% no AutomationBench, que mede tarefas de negócio de ponta a ponta, em primeiro lugar. Os quatro são números do próprio Google, não testes independentes, então use-os como ponto de partida e compare com seus próprios prompts: aqui trocar de modelo é trocar o campo model.
Escolha o Argon para tarefas longas e difíceis em que acertar importa mais que a latência — programação em várias etapas e migrações de código, análise de vídeos longos, pesquisa, segurança — e para tudo que precise de uma saída muito longa, já que ele escreve até 1M de tokens numa só resposta. Na APIMODELS custa $1.10 / $5.50 por 1M de tokens. O Gemini 3.1 Pro Preview custa $0.882 / $5.294, mas é uma versão preview da geração anterior; o Gemini 3.8 Flash, a $0.450 / $2.250, se encaixa melhor em loops de agentes de alto volume e requisições curtas. Os três usam a mesma API key e os mesmos endpoints.
Defina model como gemini-4-argon e autentique com sua chave da apimodels. No formato nativo do Gemini: POST https://api.apimodels.app/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent (streamGenerateContent para streaming) com um array contents. No formato OpenAI: POST https://api.apimodels.app/v1/chat/completions, então o SDK da OpenAI funciona com base_url https://api.apimodels.app/v1. Streaming, entrada multimodal e chamada de funções passam sem alteração. Você não precisa de projeto no Google Cloud nem de conta de faturamento, e se um canal de origem falhar a requisição passa para outro automaticamente.
Porque os tokens de raciocínio são cobrados pela tarifa de saída, e o Argon raciocina antes de responder até em perguntas triviais: no nosso teste, pedir que respondesse "OK" consumiu 66 tokens de raciocínio. Calcule o orçamento por candidatesTokenCount mais thoughtsTokenCount no usageMetadata, não pelo tamanho do texto que você vê, e defina maxOutputTokens (max_tokens no formato OpenAI) em tarefas abertas. Em prompts longos enviados repetidamente, o cache ajuda: o Argon só tem cache implícito, então prefixos repetidos são cobrados automaticamente a $0.055 por 1M, mas não dá para criar objetos de cache explícitos.
Janela de contexto de 1M de tokens e respostas de até 1M de tokens de uma vez (os modelos Gemini anteriores paravam em 64K), entrada de texto, imagem e vídeo, e chamada de ferramentas. No Google ele só está no plano pago da API do Gemini, sem nível gratuito; aqui é pago por uso com o mesmo saldo dos demais modelos. Saída longa é cobrada como qualquer outra, a $5.50 por 1M de tokens, então limite maxOutputTokens se não precisar do comprimento total.
Na APIMODELS, o Gemini 4 Argon roda junto com mais de 60 modelos usando uma única chave de API e um único saldo, então escolher é questão de adequação, não de dependência. Ele suporta 45% Below Official, Flagship Reasoning, 1M Context, Up to 1M Output e você pode avaliá-lo em preço e capacidade frente a outros modelos de modelo de linguagem, trocando ao alterar uma única string com o nome do modelo — sem nova conta ou integração. Veja todas as opções de modelo de linguagem com preços ao vivo em apimodels.app/models.
O Gemini 4 Argon suporta: 45% Below Official, Flagship Reasoning, 1M Context, Up to 1M Output. Consulte a documentação da APIMODELS para todos os parâmetros e exemplos de chamada.
Sim. A APIMODELS expõe o Gemini 4 Argon por uma única API unificada e uma só chave, sem contas separadas por provedor e sem precisar lidar com o acesso de rede regional de cada provedor.
Aceitamos Stripe (Visa, Mastercard e outros cartões internacionais) e Alipay. O saldo fica disponível imediatamente após o pagamento.