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Gemini 4 Argon

google/gemini-4-argon
/v1/chat/completions/v1/messages/v1beta/models/*/v1/models/*

Gemini 4 Argon 是谷歌的旗舰推理模型,专为复杂软件工程、深度数学和科学问题解决以及自主多步智能体打造。谷歌训练它能在冗长多步骤的任务中保持上下文,并将混合文本、表格、图表和图片的长文档转化为一个扎实的输出。

输入 / 输出模态
未提供 至 未提供
参考输入 / 输出价格
输入¥14输出¥70每百万 Token
上下文长度
1M
收录时间
2026年10月14日

供应通道与价格

供应通道输入 /M输出 /M缓存读取 /M上下文最大输出详情
Google Vertex¥14¥70¥0.71M64K

Google Vertex

延迟
1.56s
吞吐量
92 tokens/s
上下文
1M

价格

输入
¥14/M tokens
输出
¥70/M tokens
缓存
¥0.7/M tokens

规格

上下文
1M
最大输出
64K
支持的 API
/v1/chat/completions/v1/messages/v1beta/models/*/v1/models/*

Gemini 4 Argon 的示例代码与 API 说明

Modelmesh 会帮你在不同服务提供商之间规范化处理请求和响应,为你统一接口。

Modelmesh 提供了兼容 OpenAI 的 Completion API,可连接 300 多款模型与服务提供商,既可直接调用,也可通过 OpenAI SDK 调用。此外,还提供了一些第三方 SDK。

在以下示例中,Modelmesh 专用的请求头属于可选项。若你配置了这些请求头,你的应用就能出现在 Modelmesh 的排行榜上。

支持的接口点击接口可切换下方示例
/v1/chat/completions
from openai import OpenAI API_KEY = "$SSY_API_KEY" client = OpenAI( base_url="https://router.shengsuanyun.com/api/v1", api_key=API_KEY, ) try: completion = client.chat.completions.create( model="google/gemini-4-argon", messages=[{"role": "user", "content": "9.11 和 9.8 哪个数更大?"}], temperature=0.6, top_p=0.7, stream=True, ) response_text = "" for chunk in completion: if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content is not None: content = chunk.choices[0].delta.content print(content, end="", flush=True) response_text += content except Exception as error: print(f"Request failed: {error}")
                
              

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