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Google: Gemini 4 Argon
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詳細パラメーター
Google: Gemini 4 Argonの概要
- 入力料金はテキストモデル434件の中央値より344%高くなっています。
- コンテキストウィンドウは1,048,576トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
- エージェントや連携向けのツール（関数）呼び出しに対応しています。
- スキーマを使った構造化JSON出力に対応しています。
- 推論の強度の調整に対応しています。
- 画像を入力として受け付けます（ビジョン）。
- 一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.02です。
Google: Gemini 4 Argonについて
Google: Gemini 4 Argon は Google のテキストモデルで、api14 にモデル ID google/gemini-4-argon として掲載されています。Google のフラッグシップ推論モデルと説明されており、複雑なソフトウェアエンジニアリング、深い数学および科学の問題解決、自律的な多段階エージェント向けに作られています。Google は長いタスクを通じてコンテキストを保持するよう訓練しており、これが以下のほとんどの内容を貫く筋となっています。
このモデルは入力として audio、file、image、text、video を受け付け、text を返します。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、最大出力は 65,536 トークンです。対応するリクエストパラメータは include_reasoning、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。推論の制御は通常のサンプリングとフォーマットのオプションと並んでおり、モデルが回答する前にどれだけ内部推論に労力を費やすかを決められ、structured outputs や response format で返答の形を制約できます。
これらの機能は、かなり特定の種類の作業を指し示しています。長いコンテキストは、入力が大きく、答えがその全体に散らばった詳細に依存する作業に適しています。たとえばリポジトリ全体、長い仕様書、録音された通話とその文字起こし、あるいは文書とスクリーンショットの山です。複数の入力モダリティが混在することは、指示と同じリクエストで図、PDF、動画、音声ファイルを渡せることを意味し、画面録画からのデバッグ、スキャン資料からの構造化データ抽出、会議の要約に向いています。ツール呼び出しと structured outputs は、関数をループで呼び出し、機械可読な結果を返す必要があるエージェントに適しており、推論パラメータは直接的な答えでは不十分な問題のためにあります。
これは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル ID google/gemini-4-argon を使って呼び出します。そのため既存の OpenAI クライアントライブラリは、ベース URL とモデル名を変更すれば動作します。上記のパラメータは通常どおりリクエストボディに渡してください。サンプリングと長さには temperature、top_p、max_tokens、stop、seed、関数呼び出しには tools と tool_choice、出力形状を固定するには response_format と structured_outputs、モデルがどのように推論するか、またその推論を表に出すかどうかを制御するには reasoning、reasoning_effort、include_reasoning を使います。
注意すべき制限の 1 つは、出力がテキストのみであることです。そのため生成画像や音声が必要な場合は別のモデルが必要になります。65,536 トークンの出力上限も、非常に長い単一応答を期待するタスクでは重要です。作業を分割するか、複数回のパスを求めるのが実用的な方法です。推論の深さが重要でない単純で大量のテキストタスクでは、より小さなモデルの方が簡単な選択かもしれません。
Google: Gemini 4 Argon APIの呼び出し方
- ダッシュボードでAPIキーを作成します。
- お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
- baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"google/gemini-4-argon"に設定します。
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);
対応パラメーター
include_reasoningmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p仕様
- コンテキスト長
- 1,048,576
- 最大出力
- 943,718
- 入力
- audio, file, image, text, video
- 出力
- text
api14でのリクエスト数 · 過去7日間
Google: Gemini 4 Argon：よくある質問
- Google: Gemini 4 Argon APIの料金は？
- Google: Gemini 4 Argonの料金は入力 $7.00 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
- Google: Gemini 4 Argonのコンテキストウィンドウは？
- Google: Gemini 4 Argonは1リクエストあたり最大1,048,576トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大943,718トークンを出力します。
- Google: Gemini 4 Argonで何ができますか？
- Google: Gemini 4 Argonはaudio, file, image, text, videoを入力として受け付け、textを返します。 ツール呼び出し, 構造化JSON出力, 推論の強度の調整に対応しています。
- コードからGoogle: Gemini 4 Argonを呼び出すには？
- 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"google/gemini-4-argon"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
- Google: Gemini 4 Argonの代替モデルは？
- 同程度の料金のテキストモデル：OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro, OpenAI: GPT-6.1 Sol, Anthropic: Claude Sonnet 5.5。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。
Google: Gemini 4 Argonコミュニティ
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