Gemini 4 Argon | Google LLM API Pricing & Performance

Name: Gemini 4 Argon API
Brand: google
Price: 4 USD
Availability: InStock

google/gemini-4-argon

Fecha de lanzamiento: 2026-10-13

1,048,576 context · $4.00/M input tokens · $20.00/M output tokens

Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across...

Precios

Pago por uso

Sin costos iniciales, paga solo por lo que uses

Entrada$4.00 / M Tokens

Salida$20.00 / M Tokens

Cache Read$0.20 / M Tokens

Cache Write$0.38 / M Tokens

Probar el modelo

google/gemini-4-argon

En línea

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Uso de API

Usa los siguientes ejemplos de código para integrar con nuestra API:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-4-argon',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-4-argon',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

Introducción del modelo

Google: Gemini 4 Argon

This model is available through the WaveSpeed AI OpenAI-compatible API for chat completions and compatible application workflows.

Why It Looks Great

text+image+file+audio+video->text architecture for Audio, file, Image, Text, Video to Text workloads
1048576 context window for long prompts, document analysis, and multi-turn workflows
Vision input support for image understanding and multimodal tasks
Function calling and tool-use support for agentic application workflows
Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
Reasoning controls available through supported parameters

Key Features

Context Window: 1048576 tokens
Max Input: 104858 tokens
Max Output: 943718 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported
Structured Outputs: Supported
Image Generation: Not listed
Audio Input: Supported
Supported Parameters: include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p

Specifications

Specification	Value
Provider	google
Model Type	Chat Completions model
Architecture	text+image+file+audio+video->text
Context Window	1048576 tokens
Max Input	104858 tokens
Max Output	943718 tokens
Input	Audio, file, Image, Text, Video
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported
Structured Outputs	Supported
Release Date	October 14, 2026

How to Use

Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: google/gemini-4-argon

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-4-argon",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-4-argon",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: google/gemini-4-argon
Provider: google

Información

Proveedorgoogle

Tipollm

Funcionalidades compatibles

Entrada

TextoImagenAudio

Salida

Texto

Contexto1,048,576

Salida máxima32,768

Visión✓ Compatible

Function Calling✓ Compatible

Guía de acceso a la API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API Endpointchat/completions

ID del modelogoogle/gemini-4-argon

Preguntas frecuentes sobre Gemini 4 Argon

¿Cuánto cuesta Gemini 4 Argon a través de la API?+

Precios en WaveSpeedAI: $4.00 por millón de tokens de entrada y $20.00 por millón de tokens de salida. El prompt caching y el procesamiento por lotes se facturan por separado y reducen el coste efectivo en cargas largas y repetitivas.

¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 4 Argon?+

Gemini 4 Argon admite hasta 1049K tokens de contexto y hasta 33K tokens de salida por solicitud.

¿Es Gemini 4 Argon compatible con OpenAI?+

WaveSpeedAI ofrece Gemini 4 Argon en https://llm.wavespeed.ai/v1 mediante la interfaz Chat Completions compatible con OpenAI. En la mayoría de clientes del SDK de OpenAI basta con cambiar la URL base y la clave API; los campos opcionales dependen del modelo.

¿Cómo empiezo con Gemini 4 Argon?+

Inicia sesión en WaveSpeedAI, crea una clave API en Access Keys y envía una solicitud a https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions con el id de modelo mostrado arriba. Consulta el catálogo actual para conocer disponibilidad, capacidades y precios.