Gemini 4 Argon
API-Modellname: gemini-4-argon
Gemini 4 Argon ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über die einheitliche API von Api.Airforce. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1M Tokens. Neben Text akzeptiert es image, file als Eingabe. Zu den Funktionen gehören Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching. Es kostet 1,79 € pro Million Eingabe-Tokens und 8,93 € pro Million Ausgabe-Tokens. Das liegt unter dem offiziellen Eingabepreis des Anbieters von 1,78 €. Wissensstand: 2026-06. Greife über die OpenAI-kompatible API mit einem einzigen Schlüssel darauf zu — zusammen mit über 65 weiteren Modellen auf Api.Airforce.
Preise
Api.Airforce-Preis im Vergleich zum offiziellen Preis des Anbieters.
Spezifikationen
- Anbieter
- Typ
- Chat-Modell
- Kontextfenster
- 1M Tokens
- Maximale Ausgabe
- 128K Tokens
- Wissensstand
- 2026-06
- Eingabe
- text, image, file
- Ausgabe
- text
- Prompt-Caching
- Unterstützt
Funktionen
Benchmarks
Unabhängige Bewertungen und gemessene Geschwindigkeit von Artificial Analysis.
Gemini 4 Argon (High)
Quelle: Benchmark data by Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
Wofür wird Gemini 4 Argon verwendet?
- Chatbots & Assistenten — konversationelle KI, Textentwürfe, Zusammenfassungen und Q&A.
- Bildverständnis — Fotos, Screenshots, Diagramme und gescannte Dokumente analysieren.
- Agenten & Automatisierung — Function Calling und Tool Use für mehrstufige Workflows.
- Komplexes Schlussfolgern — Mathematik, Coding und schrittweises Problemlösen.
- Dokumentenanalyse — lange Dateien zusammenfassen und Fragen dazu beantworten.
- Long-Context-Aufgaben — ganze Dokumente oder Codebasen in einem einzigen Prompt verarbeiten.
- Echtzeit-Erlebnisse — Token streamen für reaktionsschnelle Chats und Apps.
Gemini 4 Argon vs. ähnliche Modelle
| Modell | Intelligenz | Kontext | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | 50.4 | 1M | 1,79 € | 8,93 € |
| Gemini 3.8 Flash | 30.5 | — | — | — |
| AQA | — | — | 51,09 € | 51,09 € |
| Gemini 1.5 Flash | — | — | 0,09 € | 0,35 € |
Preise sind Api.Airforce Pay-as-you-go-Tarife pro 1M Token. Der Kontext ist die maximale Eingabelänge.
Verwandte Modelle
Gemini 4 Argon — häufig gestellte Fragen
- Was kostet Gemini 4 Argon?
- Gemini 4 Argon wird Pay-as-you-go abgerechnet: 1,79 € pro 1M Input-Token und 8,93 € pro 1M Output-Token. Kein Abonnement — du zahlst nur, was du verwendest.
- Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 4 Argon?
- Gemini 4 Argon unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 1M Token. Es können bis zu 128K Token in einer einzigen Antwort zurückgegeben werden.
- Was kann Gemini 4 Argon?
- Gemini 4 Argon unterstützt Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching.
- Ist Gemini 4 Argon kostenlos nutzbar?
- Gemini 4 Argon ist ein kostenpflichtiges Pay-as-you-go-Modell — kein Abonnement, du wirst nur für die tatsächliche Nutzung berechnet.
- Wie verwende ich Gemini 4 Argon über die API?
- Gemini 4 Argon ist OpenAI-kompatibel. Richte ein beliebiges OpenAI SDK auf https://api.airforce/v1 aus und übergib die Modell-ID gemini-4-argon zusammen mit deinem Api.Airforce API-Key.
- Von wem stammt Gemini 4 Argon?
- Gemini 4 Argon ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über das einheitliche Api.Airforce-Gateway neben 100+ weiteren Modellen.
Gemini 4 Argon über die API nutzen
OpenAI-kompatibel — richte ein beliebiges OpenAI-SDK auf https://api.airforce/v1 und übergib gemini-4-argon als Modell.
curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-4-argon",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
model="gemini-4-argon",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-4-argon",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);