Gemini 4 Argon API

API 接入获取 API Key

Gemini 4 Argon 将多模态输入与推理结合，用于代码、数学和多步骤智能体任务。此默认型号沿用官方 medium 思考档位。

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文本文本

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输入 / 输出价格70% OFF

$1.2/ 1M

$6/ 1M

美元 / 百万 Token

缓存输入

$0.06/ 1M

平台价格 · USD

上下文窗口

1,048,576tokens

最大输出：65,536 tokens

Gemini 4 Argon

API 接入获取 API Key

API 调用示例

API 文档 ↗

POST获取 API Key ↗

curl 'https://newrouters.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent' \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 1024
  }
}'

const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;

const response = await fetch("https://newrouters.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-goog-api-key": apiKey
  },
  body: JSON.stringify({
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "maxOutputTokens": 1024
    }
  })
});

if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());

import os
import json
import requests

response = requests.post(
    "https://newrouters.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
    },
    json=json.loads("{\"contents\":[{\"role\":\"user\",\"parts\":[{\"text\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\"}]}],\"generationConfig\":{\"maxOutputTokens\":1024}}"),
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)

curl 'https://newrouters.com/v1beta/models/gemini-4-argon:streamGenerateContent?alt=sse' \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
  --data '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
        }
      ]
    }
  ],
  "generationConfig": {
    "maxOutputTokens": 1024
  }
}'

const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;

const response = await fetch("https://newrouters.com/v1beta/models/gemini-4-argon:streamGenerateContent?alt=sse", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-goog-api-key": apiKey
  },
  body: JSON.stringify({
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [
          {
            "text": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。"
          }
        ]
      }
    ],
    "generationConfig": {
      "maxOutputTokens": 1024
    }
  })
});

if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());

import os
import json
import requests

response = requests.post(
    "https://newrouters.com/v1beta/models/gemini-4-argon:streamGenerateContent?alt=sse",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
    },
    json=json.loads("{\"contents\":[{\"role\":\"user\",\"parts\":[{\"text\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\"}]}],\"generationConfig\":{\"maxOutputTokens\":1024}}"),
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)

curl 'https://newrouters.com/v1/interactions' \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
  --data '{
  "model": "gemini-4-argon",
  "input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
  "stream": false
}'

const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;

const response = await fetch("https://newrouters.com/v1/interactions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-goog-api-key": apiKey
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
    "stream": false
  })
});

if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());

import os
import json
import requests

response = requests.post(
    "https://newrouters.com/v1/interactions",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
    },
    json=json.loads("{\"model\":\"gemini-4-argon\",\"input\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\",\"stream\":false}"),
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)

curl 'https://newrouters.com/v1beta/interactions' \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $MODEL_API_KEY" \
  --data '{
  "model": "gemini-4-argon",
  "input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
  "stream": false
}'

const apiKey = process.env.MODEL_API_KEY;

const response = await fetch("https://newrouters.com/v1beta/interactions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "x-goog-api-key": apiKey
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。",
    "stream": false
  })
});

if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.text());

import os
import json
import requests

response = requests.post(
    "https://newrouters.com/v1beta/interactions",
    headers={
        "Content-Type": "application/json",
        "x-goog-api-key": os.environ["MODEL_API_KEY"]
    },
    json=json.loads("{\"model\":\"gemini-4-argon\",\"input\":\"用三个简明步骤解释 HTTP 请求的工作过程。\",\"stream\":false}"),
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
print(response.text)

在服务端环境变量中设置 MODEL_API_KEY，使用此模型的原生 API，费用按账号价格结算。

文档：鉴权与 Key · 错误处理

Gemini 4 Argon 价格

先估算一次请求的费用，再选择适合工作流的预算。

用量	数量	单价	费用
输入	tokens	$1.2/ 1M	$0.0012
缓存输入	tokens	$0.06/ 1M	$0
输出	tokens	$6/ 1M	$0.003
推理	tokens	$6/ 1M	$0

每次请求费用$0.0042

按公开美元价格估算，实际费用以账号价格与最终用量回执为准。

模型价格明细

规格	平台价格	官方参考
输入	$1.2 / 百万 Token	$4 相比官方约省 70%
缓存输入	$0.06 / 百万 Token	$0.2 相比官方约省 70%
输出	$6 / 百万 Token	$20 相比官方约省 70%
推理	$6 / 百万 Token	$20 相比官方约省 70%

Gemini 4 Argon API · 使用示例

以下提示词根据官方能力资料改编，非官方生成结果展示。

官方资料 ↗ · 2026-10-15

提示词示例

分析以下材料，分别整理有依据的结论、相互冲突的证据与待确认的问题，并标明原文出处：[材料]

USER MESSAGE

有依据的分析

根据提供的证据验证结论。

提示词示例

将以下文本中的实体和事件提取为 JSON 结构，缺失事实填 null，不推测身份信息：[文本]

USER MESSAGE

结构化提取

约束输出结构，明确处理缺失信息。

提示词示例

为这个任务设计工具调用流程，说明每次调用的输入、何时需要澄清，以及如何验证完成：[任务]

USER MESSAGE

工具流程设计

明确工作流程与停止条件。

提示词示例

检查这个函数的空输入、重复调用与并发竞态，给出最小修复和针对性的验证：[代码]

USER MESSAGE

边界条件审查

用可检查的用例评估具体实现。

Gemini 4 Argon 是什么？

Gemini 4 Argon 将多模态输入与推理结合，用于代码、数学和多步骤智能体任务。此默认型号沿用官方 medium 思考档位。

官方模型资料 ↗ · 2026-10-15

官方模型规格

官方模型 ID	gemini-4-argon
本站思考路由	medium
官方思考档位	low／medium／high；默认 medium
统一上下文窗口	1,048,576 tokens
同步输出上限	65,536 tokens
官方输入／输出	文本、图像、视频、音频、PDF → 文本
显式缓存	不支持
隐式缓存门槛	4,096 tokens

模型定位与典型任务

Gemini 4 Argon 适合复杂代码、数学、科学问题与自主多步骤工作流。给出验收条件和相关资料，并据此验证结果，而不是因为模型具备推理能力就默认答案正确。

思考档位与本站型号

官方支持 low、medium、high 三档，默认为 medium。本页默认型号选择上游 medium 路由，与官方默认一致；需要 high 时使用 gemini-4-argon-high。 high 可能消耗更多思考 Token，并增加首字等待时间。

统一上下文与输出预算

输入、思考与最终输出共用 1,048,576 Token 窗口，普通同步输出上限为 65,536。max_output_tokens 同时包含思考和可见回答，预算太小可能在答案完成前结束。

长解码属于独立调用流程

官方通过后台执行或客户端续写支持超过 64K 的输出，上限受剩余统一窗口约束。这不代表普通同步网关请求自动成为百万 Token 输出接口；后台与续写能力以本站明确提供的端点为准。

输入类型、结构化输出与工具

官方支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入，输出文本，并声明函数调用、结构化输出、搜索增强及代码执行。官方托管工具可能额外收费且受当前上游支持限制，与客户端自行执行的函数调用不同。

仅支持隐式缓存

不支持创建显式 cachedContents 或引用 cached_content。至少 4,096 Token 的提示词可使用隐式缓存，命中相同前缀后按缓存读取价结算；达到长度并不保证缓存命中。

价格与已公布的变价日期

Google 当前列出的 Standard 优惠价为输入 2、输出（含思考）10、缓存读取 0.10 美元／百万 Token，至 2026-11-30；未折扣原价为 4、20、0.20，官方公布自 2026-12-01 起生效。本服务按要求现在就以未折扣原价为基准，medium 与 high 均乘以 0.3；实际收费以实时价格表与账户回执为准。

原生接入与迁移建议

在原生 generateContent 或 streamGenerateContent 路径中使用公开型号，通过 x-goog-api-key 鉴权。官方建议多数任务使用 medium，并为推理留足输出预算；temperature、top_p、top_k 在该模型中被忽略，不应作为有效调参手段。原生响应需要时，应保留工具调用状态与 thought signature。

官方参考资料

资料核验日期：2026-10-15

Gemini 4 Argon 本站接入规格

规格	Gemini 4 Argon
模型 ID	gemini-4-argon
模型厂商	Google
调用接口	/v1beta/models/{model}:generateContent · /v1beta/models/{model}:streamGenerateContent · /v1/interactions · /v1beta/interactions
上下文上限	1,048,576 tokens
最大输出	65,536 tokens
当前声明能力	工具调用 · 流式输出 · 推理 · 结构化输出

协议与能力详情

协议与能力

gemini · gemini-4-argon

上下文上限: 1048576
最大输出: 65536

tools · stream · reasoning · structured_output

Gemini 4 Argon 与同类模型对比

规格	Gemini 4 Argon	Gemini 4 Argon High	Gemini 3.1 Pro Preview
厂商	Google	Google	Google
输入 → 输出	文本文本	文本文本	文本文本
选择依据	当前模型	同为 gemini 协议 · 计费单位一致	同为 gemini 协议 · 计费单位一致
上下文 / 最大输出	1,048,576 / 65,536	1,048,576 / 65,536	128,000 / 16,384
起始价格	$1.2 / 百万 Token	$1.2 / 百万 Token	$0.4 / 百万 Token

根据工作流需要的输入类型、输出规格和计费单位选择模型。使用同一提示词进行试用，可以更直接地比较模型在你实际场景中的表现。

将 Gemini 4 Argon 接入你的应用

保留原生请求格式，将 API 地址切换到平台入口。准备一个有模型访问权限的 Key，并在调用记录中核对状态与费用。

查看接入示例

Gemini 4 Argon API · 常见问题

了解 API 接入、Token 计费与模型能力。

medium 和 high 是两个 Google 模型吗？

不是。两者对应同一个官方 Gemini 4 Argon 模型；本站用独立 -high ID 选择上游 high 思考路由。

一次同步请求能输出百万 Token 吗？

普通同步输出上限为 65,536。官方更长生成需要后台执行或续写流程；百万上下文不等于百万同步输出。

可以创建显式缓存吗？

不可以。Argon 仅支持隐式缓存，不应创建 cachedContents 或发送 cached_content。

Gemini 4 Argon 如何计费？

费用由实际 Token 用量与账号价格决定。输入、输出，以及支持的缓存或推理计费项分别列在价格表中。计算器按公开美元价格估算，最终费用以调用回执为准。

如何获取 API Key？

点击“获取 API Key”打开接入指南，登录 NewRouters 账号，准备有权访问此模型的 Key，再复制 API 示例。

可以使用哪些 API 端点？

支持的端点：/v1beta/models/{model}:generateContent、/v1beta/models/{model}:streamGenerateContent、/v1/interactions、/v1beta/interactions。可在 API 示例中切换端点，查看对应的原生请求格式。

支持流式输出吗？

当前模型路由声明支持流式输出。按原生端点开启流式选项并读取事件；连接中断后，已完成的 Token 用量仍可能计费。

支持工具调用和结构化输出吗？

工具调用：支持；结构化输出：支持。具体请求字段以所选原生端点为准。

在哪里查看用量与费用？

保留请求 ID，在账号的 LLM 调用记录中查看状态、Token 用量和扣费。调用记录不作为提示词和回答的对话存档。

探索 LLM 的应用场景

全部 LLM 模型 ↗

接入主题 / 开发文档

全部文档 ↗

QUICK STARTHello, API.

文档：完成第一次 API 请求

准备 Key、选择模型，运行一个最小请求。

查看文档章节 ↗

NATIVE API{ messages: [...] }

文档：使用熟悉的原生协议

了解 OpenAI、Claude 与 Gemini 的接入格式。

查看文档章节 ↗

INTEGRATIONbuild(something)

文档：选择首次请求的接口

配置请求，处理响应，核对实际调用用量。

查看文档章节 ↗

模型	输入 / 输出价格	缓存输入	上下文	输入 → 输出
Gemini 4 Argon当前Google	$1.2 / $6/ 百万 Token	$0.06/ 百万 Token	1,048,576	文本文本
Gemini 4 Argon High同为 gemini 协议计费单位一致Google	$1.2 / $6/ 百万 Token	$0.06/ 百万 Token	1,048,576	文本文本
Gemini 3.1 Pro Preview同为 gemini 协议计费单位一致Google	$0.4 / $2.4/ 百万 Token	$0.04/ 百万 Token	128,000	文本文本
Gemini 3.5 Flash同为 gemini 协议计费单位一致Google	$0.3 / $1.8/ 百万 Token	$0.03/ 百万 Token	128,000	文本文本
Claude Fable 5计费单位一致Anthropic	$3 / $15/ 百万 Token	$0.3/ 百万 Token	1,000,000	文本文本
Claude Fable 5.1计费单位一致Anthropic	$3 / $15/ 百万 Token	$0.075/ 百万 Token	1,000,000	文本文本