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Google: Gemini 4 Argon

google/gemini-4-argon

टेक्स्टइनपुट: audio · file · image · text · videoToolsReasoning1M13 अक्टू॰ 2026 को जोड़ा गया

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Google: Gemini 4 Argon एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 344% ज़्यादा है।
10,48,576 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.02 है।

Google: Gemini 4 Argon के बारे में

Google: Gemini 4 Argon, Google का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemini-4-argon के तहत सूचीबद्ध है। इसे Google का प्रमुख रीज़निंग मॉडल बताया गया है, जो जटिल सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, गहन गणितीय और वैज्ञानिक समस्या समाधान, और स्वायत्त बहु-चरणीय एजेंट के लिए बनाया गया है। Google ने इसे लंबे कार्यों में संदर्भ बनाए रखने के लिए प्रशिक्षित किया है, और यही वह सूत्र है जो आगे आने वाली अधिकांश बातों में चलता रहता है।

मॉडल इनपुट के रूप में audio, file, image, text और video स्वीकार करता है, और यह text लौटाता है। इसकी context window 1,048,576 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 65,536 tokens है। समर्थित request parameters हैं include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools और top_p। Reasoning नियंत्रण सामान्य sampling और formatting विकल्पों के साथ मौजूद हैं, इसलिए आप तय कर सकते हैं कि मॉडल उत्तर देने से पहले कितना आंतरिक reasoning प्रयास करे, और आप structured outputs या response format के साथ उत्तर का स्वरूप सीमित कर सकते हैं।

ये क्षमताएँ काफी विशिष्ट प्रकार के कार्यों की ओर संकेत करती हैं। लंबा context उन कार्यों के लिए उपयुक्त है जहाँ इनपुट बड़ा हो और उत्तर उसमें फैले विवरणों पर निर्भर करता हो: पूरा repository, लंबा specification, रिकॉर्ड की गई कॉल और उसका transcript, या दस्तावेज़ों और screenshots का ढेर। मिश्रित इनपुट modalities का मतलब है कि आप अपने निर्देशों के साथ ही उसी request में एक diagram, PDF, video या audio file दे सकते हैं, जो screen recording से debugging, scanned सामग्री से structured data निकालने, या meeting का सारांश बनाने के लिए उपयुक्त है। Tool calling और structured outputs इसे ऐसे agents के लिए उचित बनाते हैं जिन्हें loop में functions कॉल करने और machine-readable परिणाम लौटाने होते हैं, और reasoning parameters उन समस्याओं के लिए हैं जहाँ सीधा उत्तर पर्याप्त नहीं होता।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से मॉडल आईडी google/gemini-4-argon का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI client libraries base URL और model name बदलने के साथ काम करती हैं। ऊपर सूचीबद्ध parameters को request body में सामान्य रूप से भेजें: sampling और लंबाई के लिए temperature, top_p, max_tokens, stop और seed; function calling के लिए tools और tool_choice; आउटपुट का स्वरूप तय करने के लिए response_format और structured_outputs; और मॉडल कैसे reasoning करे तथा वह reasoning दिखाया जाए या नहीं, इसे नियंत्रित करने के लिए reasoning, reasoning_effort और include_reasoning।

एक सीमा ध्यान देने योग्य है कि आउटपुट केवल text है, इसलिए यदि आपको generated images या audio चाहिए तो आपको कोई भिन्न मॉडल चुनना होगा। 65,536 token की आउटपुट सीमा उन कार्यों के लिए भी मायने रखती है जिनमें बहुत लंबे एकल उत्तर अपेक्षित होते हैं; काम को बाँटना या कई passes में माँगना व्यावहारिक रास्ता है। सीधे, उच्च-मात्रा वाले text कार्यों के लिए जहाँ reasoning की गहराई मायने नहीं रखती, एक छोटा मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है।

Google: Gemini 4 Argon API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemini-4-argon" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "google/gemini-4-argon",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 10,48,576
अधिकतम आउटपुट: 9,43,718
इनपुट: audio, file, image, text, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

कीमत

इनपुट: $7.00 / 1M tokens₹664.31
आउटपुट: $35.00 / 1M tokens₹3,321.55
Cache read: $0.35 / 1M tokens₹33.22
Cache write: $0.66 / 1M tokens₹62.64
Reasoning: $35.00 / 1M tokens₹3,321.55
ऑडियो इनपुट: $7.00 / 1M tokens₹664.31
इमेज: $0.000007 / इमेज₹0.000664
वेब सर्च: $49.00 / 1K सर्च₹4,650.17

USD कीमत · 31 मिनट पहले अपडेट हुई

लागत कैलकुलेटर

इनपुट tokensआउटपुट tokens

≈ $0.02 प्रति request

$24.50 प्रति 1,000 requests

Google: Gemini 4 Argon के विकल्प

और LLM API →

Google: Gemini 4 Argon: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemini 4 Argon API की कीमत कितनी है?: Google: Gemini 4 Argon की कीमत इनपुट $7.00 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemini 4 Argon की context window कितनी है?: Google: Gemini 4 Argon हर request में 10,48,576 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 9,43,718 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemini 4 Argon क्या कर सकता है?: Google: Gemini 4 Argon audio, file, image, text, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Gemini 4 Argon कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemini-4-argon" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemini 4 Argon के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro, OpenAI: GPT-6.1 Sol, Anthropic: Claude Sonnet 5.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Google: Gemini 4 Argon कम्युनिटी

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