gemini-4-argon

Chat

Modelo:

Acede à API Gemini 4 Argon da Google DeepMind no PoYo através do formato Chat Completions da OpenAI ou do formato nativo do Gemini. Contexto e saída unificados de 1M, n.º 1 no Vals Index e no DeepSWE v1.1 (77,9%), a $1.60 de entrada e $8.00 de saída por 1M de tokens (20% abaixo do preço oficial).

Obter chave de API

Documentação da API

Chat

Este Playground serve apenas para demonstração. Os dados só são válidos na janela atual e são apagados ao atualizar a página.

Escreve uma mensagem...

Configuração

Endpoint da API

Modelo

Prompt de sistema

Temperatura1.0

Máximo de tokens

Top P1.0

Detalhes dos preços

Paga conforme utilizas. Sem subscrição, sem custos escondidos.

1 crédito = $0.005

Modelo	Entrada /1M tokens	Leitura da cache /1M tokens	Saída /1M tokens
Gemini 4 Argon 100K tokens de entrada + 20K tokens de saída: $0.320	$1.60/1M tokens 320 créditos/1M tokens $2.00/1M tokensPoupa 20%	$0.160/1M tokens 32 créditos/1M tokens	$8.00/1M tokens 1600 créditos/1M tokens $10.00/1M tokensPoupa 20%

Como é faturado: Os tokens de entrada e de saída são faturados em separado, por 1M de tokens.

Os custos baseiam-se no resultado final.

GEMINI 4 ARGON · JÁ DISPONÍVEL NO POYO

O modelo de raciocínio de ponta da Google DeepMind, com uma janela unificada de 1M de tokens de entrada e saída, para programação, workflows empresariais e ciberdefesa

API Gemini 4 Argon para programação de longo prazo, trabalho do conhecimento empresarial e ciberdefesa

O Gemini 4 Argon é o modelo de raciocínio de ponta de nova geração da Google DeepMind, com uma arquitetura esparsa de Mixture-of-Experts (MoE). Criado para manter um raciocínio profundo em vários passos ao longo de trajetórias complexas, o Argon alarga o seu limite de tokens de saída para 1 000 000 de tokens unificados de entrada e saída, o melhor do setor (face aos 64K anteriores), o que permite refatorar repositórios inteiros, fazer sínteses financeiras e jurídicas exaustivas e corrigir vulnerabilidades de forma autónoma, tudo numa única passagem.

Chama o gemini-4-argon no PoYo através do POST /v1/chat/completions compatível com OpenAI ou do POST /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent nativo do Gemini (e do :streamGenerateContent). O PoYo cobra $1.60 / 1M de tokens de entrada (320 créditos), $8.00 / 1M de tokens de saída (1600 créditos) e $0.16 / 1M de tokens de entrada em cache (32 créditos). A entrada e a saída ficam 20% abaixo das tarifas standard promocionais da Google, de $2.00 / $10.00 (até 30 de novembro de 2026).

Obter chave de API do PoYo

Principais capacidades da API Gemini 4 Argon

Apoiado pelas avaliações oficiais e pelas implementações em produção da Google DeepMind em engenharia de software, análise empresarial, raciocínio espacial multimodal e cibersegurança defensiva.

Engenharia de software de longo prazo de vanguarda (77,9% no DeepSWE v1.1)

O Gemini 4 Argon estabelece um novo estado da arte no DeepSWE v1.1 (77,9%) e no Vibe Code Bench (91,9%), superando o Claude Opus 5.5 (74,2%) e o GPT-6 Astra (74,1%). Com um limite de saída de 1M de tokens, o Argon consegue desembaraçar bases de código legadas com milhões de linhas, migrar bibliotecas C/C++ para Rust seguro (obtendo uma aceleração de 2,7 vezes no descodificador de vídeo libgav1 da Google) e otimizar kernels de GPU do vLLM de ponta a ponta, sem truncar a resposta a meio.

77,9% no DeepSWE v1.1 e 91,9% no Vibe Code Bench
Até 1 000 000 de tokens unificados de entrada e saída por trajetória
Refatoração de arquitetura com vários ficheiros e migrações de C++ para Rust

Gráfico oficial do benchmark DeepSWE v1.1 da Google DeepMind, com o Gemini 4 Argon a 77,9% face ao Claude Opus 5.5 e ao GPT-6 Astra

N.º 1 em trabalho do conhecimento económico e automatização empresarial

O Argon ocupa o 1.º lugar no Vals Index (68,9%), ponderado por finanças, direito, fiscalidade e programação segundo a contribuição para o PIB dos EUA, e lidera o Vals Finance Agent v2 (65,4%), o Legal Agent Benchmark da Harvey (19,6% face a 5,4% do Astra) e o AutomationBench (51,3%) da Zapier. A sua recuperação de contexto longo no GraphWalks 256K–1M atinge 84,2% de F1, mais de 17 pontos percentuais à frente dos modelos de ponta concorrentes.

68,9% no Vals Index e 65,4% no Vals Finance Agent v2
19,6% no Legal Agent Benchmark da Harvey (3 vezes mais do que os concorrentes)
84,2% de F1 no raciocínio de contexto longo GraphWalks 256K–1M

Comparação oficial do benchmark Vals Index da Google DeepMind, com o Gemini 4 Argon na liderança com 68,9%

Vídeo multimodal, espaço 3D e síntese científica

Treinado nativamente com texto, imagens, áudio, vídeo e PDF, o Gemini 4 Argon atinge 91,7% no LVBench (compreensão de vídeo longo), 88,8% no LABBench 2 e 87% em Embodied Reasoning (ERQA). Nas demonstrações oficiais da DeepMind, o Argon sintetiza 50 GB de LiDAR aéreo, vetores GIS e desenhos CAD de arquivo em reconstruções 3D interativas, e conduz ciclos de crítica visual com vários agents no Blender e no Three.js.

91,7% no LVBench, de compreensão de vídeo longo, e 71,6% no Chartography
88,8% no LABBench 2 e 76,0% no RiemannBench, de raciocínio matemático
Geração autónoma de cenas 3D e síntese científica multimodal

Cibersegurança defensiva e resistência a prompt injection

Criado para os ciberdefensores do Fairwind Program da Google e da iniciativa Scan for Good da Wiz, o Argon empata no 1.º lugar do CWE-bench v1 (68,0%) em correção autónoma de vulnerabilidades e descobre exposições complexas em vários idiomas, em 20 linguagens de programação. O treino adversarial reduz o sucesso de prompt injection indireto para apenas 0,7% em 15 tentativas adaptativas no benchmark Gray Swan IPI.

68,0% no CWE-bench v1, de correção de segurança automatizada
0,7% de taxa de sucesso de ataques no Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI)
Auditoria autónoma de código-fonte e validação de provas de conceito

Gráfico oficial da Google DeepMind do benchmark CWE-bench v1, de correção de vulnerabilidades de cibersegurança, para o Gemini 4 Argon

O que podes criar com a API Gemini 4 Argon?

Refatoração de repositórios inteiros e migração de linguagens

Aproveita a janela unificada de 1M de tokens de entrada e saída para refatorar módulos monolíticos, migrar bases de código C/C++ para Rust com segurança de memória e produzir patches completos com vários ficheiros numa única trajetória.

Agents empresariais e operacionais autónomos

Orquestra workflows de negócio de ponta a ponta entre APIs, bases de dados e repositórios de documentos, com a fiabilidade do n.º 1 no AutomationBench (51,3%) e monitorização transparente da cadeia de raciocínio.

Modelação financeira e due diligence jurídica

Liga provas entre centenas de documentos da SEC, contratos e precedentes judiciais, com precisão de topo no Vals Finance Agent v2 (65,4%) e no Legal Agent Benchmark da Harvey (19,6%).

Auditoria e correção de segurança automatizadas

Analisa repositórios em várias linguagens para detetar falhas de lógica subtis, valida a possibilidade de exploração em ambientes isolados e gera patches de correção CWE verificados.

Inteligência de vídeo longo e de documentos multimodais

Analisa gravações de vídeo com várias horas, gráficos técnicos, fluxos de áudio e PDF densos, com 91,7% de precisão no LVBench e 84,2% de recuperação em contextos de 256K a 1M de tokens.

Computação científica e simulação 3D

Acelera a otimização de circuitos quânticos, a pesquisa de conformeros moleculares, a verificação formal de provas em Lean e visualizações científicas em Three.js / WebGL prontas para o navegador.

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

Benchmarks publicados em outubro de 2026 no Model Card do Gemini 4 Argon da Google DeepMind, juntamente com os preços oficiais e os preços por token da API do PoYo.

Benchmark / métrica	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5	Claude Fable 5.1
Vals Index (trabalho do conhecimento)	68,9% (n.º 1)	63,1%	67,0%	65,8%
AutomationBench (workflows de ponta a ponta)	51,3% (n.º 1)	41,4%	42,5%	31,4%
Vals Finance Agent v2	65,4% (n.º 1)	53,5%	58,6%	58,9%
Legal Agent Benchmark da Harvey	19,6% (n.º 1)	5,4%	3,8%	6,7%
DeepSWE v1.1 (programação com agents)	77,9% (n.º 1)	74,1%	74,2%	67,4%
Vibe Code Bench	91,9% (n.º 1)	89,6%	90,3%	90,3%
Terminal-Bench 4.0	57,4%	58,2%	66,4%	57,9%
LABBench 2 / RiemannBench (ciência e matemática)	88,8% / 76,0%	85,4% / 72,0%	73,1% / 69,6%	68,6% / 65,6%
GraphWalks 256K–1M (F1 de contexto longo)	84,2% (n.º 1)	71,8%	66,8%	65,0%
LVBench (vídeo longo) / Chartography	91,7% / 71,6%	87,5% / 71,0%	83,7% / 66,3%	79,7% / 46,2%
CWE-bench v1 (cibersegurança)	68,0% (empate no n.º 1)	68,0%	67,0%	58,0%
Janela de contexto / saída máxima	1M / 1M unificados	1,05M / 128K	1M / 128K	1M / 128K
Preço standard oficial (entrada / saída por 1M)	$2.00 / $10.00	$10.00 / $50.00	$4.00 / $20.00	$10.00 / $50.00
Preço da API do PoYo (entrada / saída / leitura da cache por 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

Fonte: Model Card do Gemini 4 Argon da Google DeepMind (outubro de 2026); preços oficiais da página de preços da API Gemini da Google (tarifas promocionais até 30 de novembro de 2026). Os preços de entrada e saída do PoYo ficam 20% abaixo das tarifas standard promocionais da Google (200 créditos = $1.00 USD).

Como chamar a API Gemini 4 Argon no PoYo

1. Gera uma chave de API: inicia sessão no dashboard do PoYo e cria uma chave Bearer unificada.

2. Escolhe o protocolo do endpoint: utiliza POST https://api.poyo.ai/v1/chat/completions para compatibilidade direta com o SDK da OpenAI, ou POST https://api.poyo.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent (e :streamGenerateContent) para payloads multimodais nativos do Google Gemini.

3. Indica o ID do modelo: passa "model": "gemini-4-argon". As respostas com streaming (SSE) e sem streaming são suportadas de origem.

Perguntas frequentes sobre a API Gemini 4 Argon

O que é o Gemini 4 Argon?

O Gemini 4 Argon é o modelo de raciocínio de ponta de topo da Google DeepMind, com uma arquitetura esparsa de Mixture-of-Experts (MoE), anunciado no final de setembro de 2026 e lançado globalmente em outubro de 2026. Foi concebido para engenharia de software de longo prazo, trabalho do conhecimento empresarial de grande exigência (finanças, direito, fiscalidade), descoberta científica e cibersegurança defensiva.

Quanto custa a API Gemini 4 Argon no PoYo face à Google oficial?

O preço standard promocional oficial da Google, válido até 30 de novembro de 2026, é de $2.00 por 1M de tokens de entrada, $10.00 por 1M de tokens de saída e $0.10 por 1M de tokens de entrada em cache; a partir de 1 de dezembro de 2026 passa para $4.00, $20.00 e $0.20. No PoYo, a entrada custa $1.60 / 1M de tokens (320 créditos) e a saída custa $8.00 / 1M de tokens (1600 créditos), 20% abaixo das tarifas promocionais da Google; as leituras da cache custam $0.16 / 1M de tokens (32 créditos). 200 créditos = $1.00 USD.

Que endpoints de API suporta o PoYo para o Gemini 4 Argon?

O PoYo suporta tanto o endpoint Chat Completions compatível com OpenAI (POST https://api.poyo.ai/v1/chat/completions) como os endpoints nativos do Google Gemini (POST https://api.poyo.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent e :streamGenerateContent), usando o ID de modelo gemini-4-argon.

Qual é a janela de contexto e o limite máximo de tokens de saída do Gemini 4 Argon?

O Gemini 4 Argon tem uma janela de contexto unificada de entrada e saída de 1 000 000 de tokens e alarga a capacidade máxima de saída para 1 000 000 de tokens (face aos 64K dos modelos Gemini anteriores). Isto permite ao modelo manter cadeias de raciocínio com mais de 100K tokens e gerar código de repositórios inteiros ou relatórios exaustivos numa única trajetória.

Como se compara o Gemini 4 Argon com o Claude Opus 5.5 e o GPT-6 Astra?

Nas avaliações publicadas pela Google DeepMind, o Gemini 4 Argon lidera no DeepSWE v1.1 (77,9% face a 74,2% do Opus 5.5 e 74,1% do Astra), no Vals Index (68,9% face a 67,0% e 63,1%), no AutomationBench (51,3%), no GraphWalks 256K–1M (84,2%) e no LVBench (91,7%), e empata com o Astra no CWE-bench v1 (68,0%). O Claude Opus 5.5 lidera no Terminal-Bench 4.0 (66,4% face a 57,4%) e o GPT-6 Astra lidera no FrontierSWE v2 (65,5%) e no Terminal-Bench Science 0.1 (68,1%).

Que modalidades de entrada e que data-limite de conhecimentos tem o Gemini 4 Argon?

Segundo o Model Card do Gemini 4 Argon, o modelo aceita nativamente texto, imagens, áudio, vídeo e documentos PDF como entrada e produz saída em texto. A sua data-limite de conhecimentos é março de 2026.

Porquê integrar o Gemini 4 Argon através da API do PoYo?

Custos por token 20% mais baixos

Paga $1.60 de entrada, $8.00 de saída e $0.16 de leitura da cache por 1M de tokens, poupando 20% face às tarifas oficiais, com créditos flexíveis pagos conforme utilizas.

Formatos duplos: OpenAI e Gemini nativo

Alterna sem esforço entre /v1/chat/completions, para os SDK da OpenAI que já usas, e /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent, para as funcionalidades nativas do Gemini.

Benchmarks lado a lado com o Opus e o Astra

Usa uma única chave de API do PoYo para encaminhar cargas de trabalho entre o Gemini 4 Argon, o Claude Opus 5.5, o Claude Sonnet 5.5, o GPT-6 Astra e o GPT-6.1 Sol.

Acesso global imediato, sem restrições por escalão

Começa já a chamar o gemini-4-argon em produção, ou a testá-lo no Playground web, sem listas de espera empresariais nem estrangulamentos de quotas regionais.