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Gemini 4 Argon

Beta ⧉
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Gemini 4 Argon Beta はテキスト対話のストリーミングと Low/Medium/High の3段階の思考に対応し、既定は Low です。思考トークンは出力として課金されます。ウェブ検索をオンにすると、モデルが Google 検索で調べ、回答に出典リンクを付けます。検索は1回 $0.0035 です。公式のコンテキストは約100万トークンで、入力と出力で共有します。当社の検証では長い入力からの検索に成功しました。長い入力の繰り返しで暗黙的キャッシュのヒットを確認しています。割引は実際のヒット分に適用され、毎回のヒットは保証されません。

BetaLow / Medium / High1M contextOpenAI compatible

このモデルを選ぶ理由

Gemini 4 Argon Beta:3段階の思考、Google 検索、入力・出力で共有する100万トークンのコンテキスト

主な特長

  • Beta · 推論 · Google 検索
  • Low / Medium / High
  • 約100万トークンのコンテキスト · 入出力で共有
  • 長い入力の繰り返しで暗黙的キャッシュのヒットを確認。実際のヒット分は100万トークン当たり$0.05で、毎回のヒットは保証されません。

公式価格との比較

KovAPI定価 入力$0.5$2 出力$3$10

100 万トークンあたり(米ドル) · 節約額 ↓70%

活用シーン

大規模コードベースの作業:移行、リファクタリング、複数ファイルにまたがるバグ修正
計画・ツール呼び出し・自己検証を多段階で繰り返す長時間エージェント
長い契約書、決算資料、文書群を横断する法務・金融分析
防御的セキュリティ:ソフトウェア脆弱性の発見・検証・修正

オンラインテスト

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ウェブ検索
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モデル紹介:Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon Beta はテキスト対話のストリーミングと Low/Medium/High の3段階の思考に対応し、既定は Low です。思考トークンは出力として課金されます。ウェブ検索をオンにすると、モデルが Google 検索で調べ、回答に出典リンクを付けます。検索は1回 $0.0035 です。公式のコンテキストは約100万トークンで、入力と出力で共有します。当社の検証では長い入力からの検索に成功しました。長い入力の繰り返しで暗黙的キャッシュのヒットを確認しています。割引は実際のヒット分に適用され、毎回のヒットは保証されません。

よくある質問

ウェブ検索はどうやって使いますか?
リクエストに "web_search": true を加えるか、tools に {"type": "web_search"} を渡します。このページの高度な設定でもオンにできます。モデルは Google 検索で調べ、出典は message.annotations、検索回数は usage.server_tool_use.web_search_requests で返します。検索は1回 $0.0035 で、トークン料金は通常どおりかかります。検索するか、何回検索するかはモデルが判断します。
思考の深さを変えるには?
OpenAI 互換リクエストの reasoning_effort に "low"、"medium"、"high" を指定するか、高度な設定で選びます。既定は low。単価は共通で、思考量が増えると出力トークン数も増える場合があります。
コンテキストの大きさは?
公式のコンテキストは約100万トークンで、入出力で共有します。当社の検証では長い入力からの検索に成功しましたが、全枠や100万トークン出力は未検証です。
再送はキャッシュにヒットしますか?
長い入力の繰り返しで暗黙的キャッシュのヒットを確認しています。実際のヒット分は100万トークン当たり$0.05で、毎回のヒットは保証されません。
Beta の提供範囲は?
Beta の対象はテキスト対話、ストリーミング、3段階の思考、Google 検索です。キャッシュヒット、100万トークンの長いデコード、関数呼び出し、マルチモーダル入力は保証しません。max_tokens は要求する目標で、厳密な上限としての動作は確認できていません。長さを指示し、作業を分割して予算を管理してください。

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