gemini-4-argon

Chat

Model:

Korzystaj z API Gemini 4 Argon od Google DeepMind na PoYo przez OpenAI Chat Completions lub natywny format Gemini. Jednolity kontekst i wyjście 1M, #1 w Vals Index i DeepSWE v1.1 (77,9%), w cenie $1.60 za wejście i $8.00 za wyjście na 1M tokenów (20% taniej niż oficjalnie).

Pobierz klucz API

Dokumentacja API

Chat

Ten Playground służy do demonstracji. Dane są ważne tylko w bieżącym oknie i zostaną wyczyszczone po odświeżeniu.

Wpisz wiadomość...

Konfiguracja

Endpoint API

Model

Prompt systemowy

Temperatura1.0

Maks. liczba tokenów

Top P1.0

Szczegóły cennika

Płatność za użycie. Bez subskrypcji i ukrytych opłat.

1 kredyt = $0.005

Model	Wejście /1 mln tokenów	Odczyt z cache /1 mln tokenów	Wyjście /1 mln tokenów
Gemini 4 Argon Tokeny (100K wejściowych + 20K wyjściowych): $0.320	$1.60/1 mln tokenów Kredyty: 320/1 mln tokenów $2.00/1 mln tokenówOszczędzasz 20%	$0.160/1 mln tokenów Kredyty: 32/1 mln tokenów	$8.00/1 mln tokenów Kredyty: 1600/1 mln tokenów $10.00/1 mln tokenówOszczędzasz 20%

Jak jest rozliczane: Tokeny wejściowe i wyjściowe są rozliczane osobno, za 1 mln tokenów.

Opłaty zależą od końcowego wyniku.

GEMINI 4 ARGON · JUŻ DOSTĘPNY NA POYO

Czołowy model rozumowania od Google DeepMind z jednolitym oknem 1M tokenów wejścia i wyjścia — do programowania, workflow firmowych i cyberobrony

API Gemini 4 Argon do długofalowego programowania, pracy z wiedzą w firmach i cyberobrony

Gemini 4 Argon to czołowy model rozumowania nowej generacji od Google DeepMind, oparty na rzadkiej architekturze Mixture-of-Experts (MoE). Stworzony do podtrzymywania głębokiego, wieloetapowego rozumowania w złożonych przebiegach, Argon zwiększa limit tokenów wyjściowych do wiodącego w branży poziomu 1 000 000 łącznych tokenów wejścia i wyjścia (z 64K), co umożliwia refaktoryzację całych repozytoriów, wyczerpujące analizy finansowe i prawne oraz autonomiczne usuwanie podatności — w jednym przebiegu.

Wywołuj gemini-4-argon na PoYo przez zgodny z OpenAI POST /v1/chat/completions lub natywny dla Gemini POST /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent (oraz :streamGenerateContent). PoYo pobiera $1.60 / 1M tokenów wejściowych (320 kredytów), $8.00 / 1M tokenów wyjściowych (1600 kredytów) i $0.16 / 1M tokenów wejściowych z cache (32 kredyty). Wejście i wyjście kosztują o 20% mniej niż startowe stawki standardowe Google, czyli $2.00 / $10.00 (do 30 listopada 2026).

Pobierz klucz API PoYo

Kluczowe możliwości API Gemini 4 Argon

Poparte oficjalnymi ocenami Google DeepMind i wdrożeniami produkcyjnymi w inżynierii oprogramowania, analizach firmowych, multimodalnym rozumowaniu przestrzennym i cyberbezpieczeństwie obronnym.

Najnowocześniejsza długofalowa inżynieria oprogramowania (77,9% w DeepSWE v1.1)

Gemini 4 Argon wyznacza nowy standard najlepszych wyników w DeepSWE v1.1 (77,9%) i Vibe Code Bench (91,9%), wyprzedzając Claude Opus 5.5 (74,2%) i GPT-6 Astra (74,1%). Dzięki limitowi wyjścia 1M tokenów Argon potrafi rozplątać bazy kodu legacy liczące miliony linii, przenosić biblioteki C/C++ na bezpieczny Rust (z 2,7-krotnym przyspieszeniem dekodera wideo libgav1 od Google) i optymalizować kernele GPU vLLM od początku do końca — bez ucinania odpowiedzi w połowie.

77,9% w DeepSWE v1.1 i 91,9% w Vibe Code Bench
Do 1 000 000 łącznych tokenów wejścia i wyjścia w jednym przebiegu
Refaktoryzacja architektury obejmującej wiele plików i migracje z C++ do Rust

Oficjalny wykres benchmarku DeepSWE v1.1 od Google DeepMind: Gemini 4 Argon z wynikiem 77,9% na tle Claude Opus 5.5 i GPT-6 Astra

Nr 1 w pracy z wiedzą ekonomiczną i automatyzacji w firmach

Argon zajmuje 1. miejsce w Vals Index (68,9%) — wskaźniku ważonym wkładem w amerykańskie PKB w finansach, prawie, podatkach i programowaniu — oraz prowadzi w Vals Finance Agent v2 (65,4%), Harvey's Legal Agent Benchmark (19,6% wobec 5,4% dla modelu Astra) i AutomationBench (51,3%) od Zapier. Jego przywoływanie informacji w długim kontekście w GraphWalks 256K–1M osiąga 84,2% F1, czyli ponad 17 punktów procentowych przed konkurencyjnymi modelami z czołówki.

68,9% w Vals Index i 65,4% w Vals Finance Agent v2
19,6% w Harvey's Legal Agent Benchmark (3 razy więcej niż konkurencja)
84,2% F1 w GraphWalks 256K–1M — rozumowanie w długim kontekście

Oficjalne porównanie benchmarku Vals Index od Google DeepMind: Gemini 4 Argon na czele z wynikiem 68,9%

Multimodalne wideo, przestrzeń 3D i synteza naukowa

Gemini 4 Argon, trenowany natywnie na tekście, obrazach, audio, wideo i plikach PDF, osiąga 91,7% w LVBench (rozumienie długich wideo), 88,8% w LABBench 2 i 87% w Embodied Reasoning (ERQA). W oficjalnych demach DeepMind Argon łączy 50 GB danych Airborne LiDAR, wektorów GIS i archiwalnych rysunków CAD w interaktywne rekonstrukcje 3D oraz prowadzi wieloagentowe pętle krytyki wizualnej w Blenderze i Three.js.

91,7% w LVBench (rozumienie długich wideo) i 71,6% w Chartography
88,8% w LABBench 2 i 76,0% w RiemannBench (rozumowanie matematyczne)
Autonomiczne generowanie scen 3D i multimodalna synteza naukowa

Cyberbezpieczeństwo obronne i odporność na prompt injection

Stworzony dla obrońców w programie Fairwind od Google i inicjatywie Scan for Good od Wiz, Argon dzieli 1. miejsce w CWE-bench v1 (68,0%) w autonomicznym usuwaniu podatności i wykrywa złożone, wielojęzyczne luki w 20 językach programowania. Trening adwersarialny obniża skuteczność pośredniego prompt injection do zaledwie 0,7% w 15 adaptacyjnych próbach w benchmarku Gray Swan IPI.

68,0% w CWE-bench v1 — automatyczne łatanie podatności
0,7% skuteczności ataków w Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI)
Autonomiczny audyt kodu źródłowego i weryfikacja proof-of-concept

Oficjalny wykres Google DeepMind: benchmark CWE-bench v1 usuwania podatności w cyberbezpieczeństwie dla Gemini 4 Argon

Co zbudujesz dzięki API Gemini 4 Argon?

Refaktoryzacja całych repozytoriów i migracja między językami

Wykorzystaj jednolite okno 1M tokenów wejścia i wyjścia, aby refaktoryzować monolityczne moduły, migrować bazy kodu C/C++ na bezpieczny pod względem pamięci Rust i generować kompletne poprawki obejmujące wiele plików w jednym przebiegu.

Autonomiczni agenci dla firm i operacji

Orkiestruj kompleksowe workflow biznesowe obejmujące API, bazy danych i repozytoria dokumentów — z niezawodnością nr 1 w AutomationBench (51,3%) i przejrzystym monitorowaniem łańcucha rozumowania.

Modelowanie finansowe i prawna analiza due diligence

Łącz dowody z setek zgłoszeń SEC, umów i precedensów sądowych, korzystając z wiodącej dokładności w Vals Finance Agent v2 (65,4%) i Harvey's Legal Agent Benchmark (19,6%).

Automatyczny audyt bezpieczeństwa i łatanie

Skanuj wielojęzyczne repozytoria, aby wychwytywać subtelne błędy logiki, weryfikować możliwość wykorzystania luk w środowiskach sandbox i generować zweryfikowane poprawki usuwające podatności CWE.

Analiza długich wideo i multimodalnych dokumentów

Analizuj wielogodzinne nagrania wideo, techniczne wykresy, strumienie audio i gęste pliki PDF — z dokładnością 91,7% w LVBench i skutecznością przywoływania 84,2% w kontekstach 256K–1M tokenów.

Obliczenia naukowe i symulacje 3D

Przyspiesz optymalizację obwodów kwantowych, wyszukiwanie konformerów cząsteczek, formalną weryfikację dowodów w Lean oraz wizualizacje naukowe w Three.js / WebGL gotowe do uruchomienia w przeglądarce.

Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1

Opublikowane w październiku 2026 benchmarki z karty modelu Gemini 4 Argon od Google DeepMind wraz z oficjalnymi cenami tokenów i cenami API PoYo.

Benchmark / metryka	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5	Claude Fable 5.1
Vals Index (praca z wiedzą)	68,9% (#1)	63,1%	67,0%	65,8%
AutomationBench (workflow od początku do końca)	51,3% (#1)	41,4%	42,5%	31,4%
Vals Finance Agent v2	65,4% (#1)	53,5%	58,6%	58,9%
Harvey's Legal Agent Benchmark	19,6% (#1)	5,4%	3,8%	6,7%
DeepSWE v1.1 (programowanie agentowe)	77,9% (#1)	74,1%	74,2%	67,4%
Vibe Code Bench	91,9% (#1)	89,6%	90,3%	90,3%
Terminal-Bench 4.0	57,4%	58,2%	66,4%	57,9%
LABBench 2 / RiemannBench (nauka i matematyka)	88,8% / 76,0%	85,4% / 72,0%	73,1% / 69,6%	68,6% / 65,6%
GraphWalks 256K–1M (F1 w długim kontekście)	84,2% (#1)	71,8%	66,8%	65,0%
LVBench (długie wideo) / Chartography	91,7% / 71,6%	87,5% / 71,0%	83,7% / 66,3%	79,7% / 46,2%
CWE-bench v1 (cyberbezpieczeństwo)	68,0% (#1 ex aequo)	68,0%	67,0%	58,0%
Okno kontekstu / maks. wyjście	1M / 1M łącznie	1,05M / 128K	1M / 128K	1M / 128K
Oficjalna cena standardowa (wejście / wyjście za 1M)	$2.00 / $10.00	$10.00 / $50.00	$4.00 / $20.00	$10.00 / $50.00
Cena API PoYo (wejście / wyjście / odczyt z cache za 1M)	$1.60 / $8.00 / $0.16	$8.00 / $40.00 / $0.80	$3.20 / $16.00 / $0.16	$8.00 / $40.00 / $0.20

Źródło: karta modelu Gemini 4 Argon od Google DeepMind (październik 2026); oficjalne ceny ze strony cennika Gemini API Google (stawki startowe do 30 listopada 2026). Ceny wejścia i wyjścia w PoYo są o 20% niższe od startowych stawek standardowych Google (200 kredytów = $1.00 USD).

Jak wywołać API Gemini 4 Argon na PoYo

1. Wygeneruj klucz API: zaloguj się i utwórz jednolity klucz bearer w Dashboard PoYo.

2. Wybierz protokół endpointu: użyj POST https://api.poyo.ai/v1/chat/completions, aby wprost zastąpić OpenAI SDK, albo POST https://api.poyo.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent (oraz :streamGenerateContent) dla multimodalnych żądań w natywnym formacie Google Gemini.

3. Podaj ID modelu: przekaż "model": "gemini-4-argon". Odpowiedzi ze streamingiem (SSE) i bez streamingu są obsługiwane od razu.

Najczęstsze pytania o API Gemini 4 Argon

Czym jest Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon to flagowy czołowy model rozumowania od Google DeepMind, oparty na rzadkiej architekturze Mixture-of-Experts (MoE), zapowiedziany pod koniec września 2026 i udostępniony globalnie w październiku 2026. Jest zaprojektowany z myślą o długofalowej inżynierii oprogramowania, pracy z wiedzą w firmach o wysokiej stawce (finanse, prawo, podatki), odkryciach naukowych i cyberbezpieczeństwie obronnym.

Ile kosztuje API Gemini 4 Argon na PoYo w porównaniu z oficjalnym cennikiem Google?

Oficjalne startowe ceny standardowe Google, obowiązujące do 30 listopada 2026, to $2.00 za 1M tokenów wejściowych, $10.00 za 1M tokenów wyjściowych i $0.10 za 1M tokenów wejściowych z cache; od 1 grudnia 2026 wzrosną do $4.00, $20.00 i $0.20. Na PoYo wejście kosztuje $1.60 / 1M tokenów (320 kredytów), a wyjście $8.00 / 1M tokenów (1600 kredytów) — 20% mniej niż startowe stawki Google; odczyt z cache kosztuje $0.16 / 1M tokenów (32 kredyty). 200 kredytów = $1.00 USD.

Które endpointy API obsługuje PoYo dla Gemini 4 Argon?

PoYo obsługuje zarówno endpoint Chat Completions zgodny z OpenAI (POST https://api.poyo.ai/v1/chat/completions), jak i natywne endpointy Google Gemini (POST https://api.poyo.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent oraz :streamGenerateContent) z użyciem ID modelu gemini-4-argon.

Jakie jest okno kontekstu i maksymalny limit tokenów wyjściowych w Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon ma jednolite okno kontekstu wejścia i wyjścia o rozmiarze 1 000 000 tokenów i zwiększa maksymalną długość wyjścia do 1 000 000 tokenów (z 64K w poprzednich modelach Gemini). Dzięki temu model potrafi podtrzymywać łańcuchy rozumowania liczące ponad 100K tokenów oraz generować kod całych repozytoriów lub wyczerpujące raporty w jednym przebiegu.

Jak Gemini 4 Argon wypada na tle Claude Opus 5.5 i GPT-6 Astra?

W opublikowanych ocenach Google DeepMind Gemini 4 Argon prowadzi w DeepSWE v1.1 (77,9%; Opus 5.5: 74,2%, Astra: 74,1%), Vals Index (68,9%; 67,0% i 63,1%), AutomationBench (51,3%), GraphWalks 256K–1M (84,2%) i LVBench (91,7%), a w CWE-bench v1 (68,0%) ma remis z modelem GPT-6 Astra. Claude Opus 5.5 prowadzi w Terminal-Bench 4.0 (66,4% wobec 57,4%), a GPT-6 Astra w FrontierSWE v2 (65,5%) i Terminal-Bench Science 0.1 (68,1%).

Jakie modalności wejściowe i datę odcięcia wiedzy ma Gemini 4 Argon?

Zgodnie z kartą modelu Gemini 4 Argon model natywnie przyjmuje na wejściu tekst, obrazy, audio, wideo i dokumenty PDF, a na wyjściu zwraca tekst. Data odcięcia jego wiedzy to marzec 2026.

Dlaczego warto zintegrować Gemini 4 Argon przez API PoYo?

O 20% niższe koszty tokenów

Płać $1.60 za wejście, $8.00 za wyjście i $0.16 za odczyt z cache na 1M tokenów — oszczędzasz 20% w porównaniu z oficjalnymi stawkami, korzystając z elastycznych kredytów w modelu płatności za użycie.

Dwa formaty: OpenAI i natywny Gemini

Przełączaj się płynnie między /v1/chat/completions dla istniejących OpenAI SDK a /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent dla natywnych funkcji Gemini.

Porównanie z Opus i Astra obok siebie

Użyj jednego klucza API PoYo, aby kierować obciążenia między Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Astra i GPT-6.1 Sol.

Natychmiastowy globalny dostęp bez progów

Zacznij od razu wywoływać gemini-4-argon w produkcji lub testować w narzędziu Playground w przeglądarce — bez firmowych list oczekujących i regionalnych wąskich gardeł limitów.