Gemini 4 Argon | Google LLM API Pricing & Performance

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

google/gemini-4-argon

출시일: 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...

가격

사용량 기반 과금

선결제 없이 사용한 만큼만 지불

입력$4.00 / M Tokens

출력$20.00 / M Tokens

Cache Read$0.20 / M Tokens

Cache Write$0.38 / M Tokens

모델 사용해 보기

google/gemini-4-argon

온라인

안녕하세요! 도움이 되는 AI 어시스턴트입니다. 무엇을 도와드릴까요?

이 모델을 로컬 coding agent에서 사용할 준비가 되었나요?Agent 설정

API 사용법

다음 코드 예시를 사용해 API와 연동하세요:

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;
}

모델 소개

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

정보

제공자google

유형llm

지원 기능

입력

텍스트이미지오디오

출력

텍스트

컨텍스트1,048,576

최대 출력32,768

Vision✓ 지원

Function Calling✓ 지원

API 접근 가이드

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

API 엔드포인트chat/completions

모델 IDgoogle/gemini-4-argon

Gemini 4 Argon에 대해 자주 묻는 질문

Gemini 4 Argon API 비용은 얼마인가요?+

WaveSpeedAI 가격: 입력 토큰 100만 개당 $4.00, 출력 토큰 100만 개당 $20.00. 프롬프트 캐싱과 배치 처리는 별도로 청구되며 긴 반복 작업에서 실질 비용을 줄여 줍니다.

Gemini 4 Argon의 컨텍스트 윈도우는 얼마나 되나요?+

Gemini 4 Argon은 요청당 최대 1049K 컨텍스트 토큰과 최대 33K 출력 토큰을 지원합니다.

Gemini 4 Argon은 OpenAI 호환인가요?+

WaveSpeedAI는 https://llm.wavespeed.ai/v1의 OpenAI 호환 Chat Completions 인터페이스를 통해 Gemini 4 Argon을 제공합니다. 대부분의 OpenAI SDK 클라이언트는 base URL과 API 키를 변경해 사용할 수 있으며, 선택 필드는 모델에 따라 다릅니다.

Gemini 4 Argon을 어떻게 시작하나요?+

WaveSpeedAI에 로그인하고 Access Keys에서 API 키를 만든 다음, 위에 표시된 모델 ID로 https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions에 요청을 보내세요. 제공 여부, 기능 및 가격은 최신 모델 카탈로그를 확인하세요.

가격