1M 공유 컨텍스트
입력, 사고, 생성된 출력은 하나의 1,048,576 토큰 윈도우를 공유합니다. 프롬프트와 응답의 규모를 정할 때 이 세 가지를 함께 고려해 예산을 배분하세요.
Gemini 4 Argon
텍스트 추론, 소프트웨어 엔지니어링, 장기 과제를 수행하는 에이전트, 구조화된 분석을 위해 GPTProto를 통해 Google의 Gemini 4 Argon에 액세스하세요. 하나의 GPTProto 키와 200개 이상의 모델에 걸친 하나의 공유 잔액으로 gemini-4-argon을 호출하세요. API 요금은 Google의 직접 가격보다 40% 저렴합니다.
Gemini 4 Argon 요금
채팅, 코딩 에이전트 및 문서 작업. 1M 토큰당 과금 — 입력, 캐시된 입력 및 출력은 별도 청구됩니다. GPTProto는 공식 요금보다 40% 저렴합니다.
| 시나리오 | Google 정가 | OpenRouter | GPTProto | 월 절감 |
|---|---|---|---|---|
| 개인10M 토큰 / 월 (4.8M 캐시) | $53.76 | $56.72 | $32.26 | −$21.50≈ $258.05 / 년 |
| 팀100M 토큰 / 월 (48M 캐시) | $537.60 | $567.17 | $322.56 | −$215.04≈ $2580.48 / 년 |
| 비즈니스500M 토큰 / 월 (240M 캐시) | $2688.00 | $2835.84 | $1612.80 | −$1075.20≈ $12902.40 / 년 |
월 $0.00 절약
연간 절약 ≈ $0.00 · 사용한 만큼 결제
관련 모델
전체 모델
Gemini 4 Argon현재
Google · $2.4/M input · $12/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
모델
가격: GPTProto
공식 대비
OpenRouter 대비
컨텍스트
안정성
Gemini 4 Argon현재
Google
$2.40 / $12.001M 토큰당
-40%
-43%
—
Gemini 4 Argon API
Gemini 4 Argon은 어려운 코딩, 에이전트형, 수학, 과학, 엔터프라이즈 지식 작업을 위한 Google의 플래그십 추론 모델입니다. 공유 1M 토큰 컨텍스트 윈도우, 구성 가능한 사고 수준, 긴 디코딩을 결합합니다. 이 상위 페이지는 텍스트-텍스트 API 사용을 다루며, 이미지, 비디오, 오디오, 파일 입력은 별도의 작업 페이지에서 다룹니다.
대규모 출력을 위한 긴 디코딩
65,536 토큰을 초과하는 출력에는 백그라운드 실행과 연속 실행을 사용하세요. 공유 1M 토큰 윈도우의 사용되지 않은 부분까지 가능합니다.
낮음, 중간, 높음 사고 수준
낮음, 중간, 높음의 추론 깊이를 선택하세요. 기본값은 중간이며, 더 높은 수준은 더 어려운 작업을 위해 추가 지연 시간과 토큰 사용을 감수합니다.
도구 및 구조화된 결과
함수 호출, 구조화된 출력, 코드 실행, 파일 검색, URL 컨텍스트, 검색 그라운딩, 그리고 미리보기 컴퓨터 사용 지원으로 워크플로를 구축하세요.
Gemini 4 Argon API란 무엇인가요?
Gemini 4 Argon API는 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 자율 에이전트, 심층 연구, 과학 또는 엔터프라이즈 지식 작업을 위해 Google의 안정적인 Gemini 4 추론 모델에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있게 해줍니다. 이는 독점 호스팅 모델이며, 오픈 소스나 다운로드 가능한 가중치 릴리스가 아닙니다.
1,048,576 토큰 허용량은 통합되어 있습니다: 프롬프트, 사고, 출력 토큰이 동일한 윈도우를 소비합니다. 따라서 입력이 많을수록 추론과 생성에 사용할 공간이 줄어듭니다. 표준 요청당 한도를 초과하는 출력에는 긴 디코드를 구성해야 합니다.
| 사양 | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| 제공자 | |
| 안정적인 모델 ID | gemini-4-argon |
| API 출시일 | 2026년 10월 13일 |
| 메인 페이지 경로 | 텍스트 입력 → 텍스트 출력 |
| 통합 컨텍스트 윈도우 | 입력, 사고, 출력 전반에 걸쳐 1,048,576 토큰 |
| 표준 출력 동작 | 비스트리밍 REST의 경우 최대 32,768 토큰, 스트리밍/SDK 호출의 경우 65,536 토큰 |
| 긴 디코드 | 연속/백그라운드 실행을 통해 1M 토큰 윈도우의 사용되지 않은 부분까지 |
| 사고 수준 | low, medium (기본값), high |
| 컨텍스트 캐싱 | 암시적 캐싱만 지원하며, 명시적 캐싱은 지원되지 않습니다 |
| 에이전트 기능 | 함수 호출, 구조화된 출력, 코드 실행, 파일 검색, URL 컨텍스트, 그라운딩 |
| 기타 공식 입력 유형 | 이미지, 비디오, 오디오, PDF; 아래의 전용 GPTProto 작업 페이지로 라우팅됩니다 |
| 지원되지 않음 | 이미지 생성, 오디오 생성, Live API |
1M 토큰 컨텍스트가 실제로 작동하는 방식
한도는 1M 입력 + 1M 출력이 아닙니다. 대규모 리포지토리나 문서 컬렉션은 추론 및 생성에 사용할 수 있는 공간을 줄이므로, 애플리케이션은 프롬프트 길이만이 아니라 총 사용량을 기록해야 합니다. 일반 요청의 경우 평가를 통과하는 가장 낮은 사고 수준과 제한된 출력을 사용하세요. 진정으로 긴 작업을 위해 백그라운드 실행이나 연속 실행을 예약하세요.
Gemini 4 Argon API 애플리케이션
리포지토리 규모 코딩: 마이그레이션 계획이나 패치를 생성하기 전에 아키텍처, 종속성, 테스트, 파일 간 동작을 검사하세요.
장기 지평 에이전트: 실패한 단계에서 복구할 수 있는 함수 호출, 구조화된 상태, 계획-실행-검사 루프를 결합하세요.
엔터프라이즈 분석: 검토를 위해 인용이나 구조화된 필드와 함께 재무, 법률, 규정 준수 또는 운영 연구를 위한 광범위한 증거를 처리하세요.
수학 및 과학: 어려운 문제에는 높은 사고를 적용하되, 계산과 결론에는 외부 검증을 유지하세요.
Gemini 4 Argon 대 GPT-6 Astra 및 Claude Opus 5.5
Google의 2026년 10월 모델 카드는 보편적인 승자가 아니라 혼합된 결과를 보고합니다. Argon은 여러 코딩, 지식 작업, 장문 컨텍스트 테스트에서 앞서며, Astra와 Opus는 다른 소프트웨어, 과학 또는 터미널 에이전트 평가에서 앞섭니다.
| 평가 | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | 시사하는 점 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | 74.2% | Argon이 이 에이전트 코딩 평가를 주도했습니다 |
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% | 62.3% | Astra가 프런티어 소프트웨어 작업 세트를 주도했습니다 |
| Terminal-bench 4.0 | 57.4% | 58.2% | 66.4% | Opus가 터미널 기반 에이전트 작업을 주도했습니다 |
| Vals Index | 68.9% | 63.1% | 67.0% | Argon이 보고된 지식 작업 지수를 주도했습니다 |
| GraphWalks 256K–1M | 84.2% | 71.8% | 66.8% | Argon은 가장 강력한 초장문 컨텍스트 결과를 보여주었습니다 |
| LABBench 2 | 88.8% | 85.4% | 73.1% | Argon이 보고된 이 과학 평가를 주도했습니다 |
이는 공급자가 보고한 결과이며, GPTProto 테스트가 아닙니다. 표로 후보를 추린 다음, 동일한 프롬프트, 도구, 타임아웃, 승인 테스트를 비교하세요. 공유 1M 컨텍스트, 심층 코드 분석 또는 긴 구조화된 출력이 가장 중요할 때 Argon을 선호하세요.
올바른 Gemini 4 Argon 입력 페이지 사용
이 모델은 여러 입력 유형을 허용하고 텍스트를 반환합니다. 텍스트-투-텍스트 호출에는 이 상위 페이지를 유지하고, 멀티모달 의도는 아래의 전용 하위 페이지로 라우팅하세요.
| 입력 작업 | 전용 페이지 | 적합한 용도 |
|---|---|---|
| 이미지-투-텍스트 | Gemini 4 Argon Image-to-Text API | 스크린샷, 차트, 제품 이미지, 다이어그램, OCR 지원 분석 |
| 비디오-투-텍스트 | Gemini 4 Argon Video-to-Text API | 비디오 요약, 이벤트 추출, 장면 분석, 에이전트 비디오 이해 |
| 파일-투-텍스트 | Gemini 4 Argon File-to-Text API | PDF 및 문서 분석, 증거 추출, 장문 파일 합성 |
| 오디오-투-텍스트 | Gemini 4 Argon Audio-to-Text API | 음성 콘텐츠 분석, 회의 검토, 오디오 질의응답 |
각 하위 페이지는 여기로 다시 연결되고 관련 형제 경로로 연결되어, 네 개의 작업 페이지 모두가 고아 상태가 되지 않도록 해야 합니다.
프로덕션 트래픽 전 마이그레이션 점검
모델 이름만 바꾸는 것으로는 충분하지 않습니다. 프로덕션 트래픽을 라우팅하기 전에 다음 차이점을 확인하세요:
정확한 안정 모델 ID
gemini-4-argon을 사용하세요.1,048,576 토큰을 별도의 한도가 아니라 입력-사고-출력을 합친 하나의 예산으로 취급하세요.
레거시
thinking_budget로직을thinking_level(으)로 교체하세요:low,medium, 또는high.명시적 캐시 생성이나
cached_content참조를 제거하세요. Argon은 명시적 컨텍스트 캐싱이 아니라 암시적 캐싱을 지원합니다.temperature,top_p,top_k가정을 제거하세요. Google의 Argon API는 이러한 샘플링 제어를 무시합니다.65,536개 출력 토큰을 초과하는 경우 백그라운드 실행과 연속 실행을 계획하세요.
어려운 요청에 대해서는 타임아웃을 늘리고, 전체 출시 전에 도구 스키마, 구조화된 출력, 재시도 동작을 테스트하세요.
Google의 네이티브 API에서 GPTProto로 이동할 때는 GPTProto 문서의 매개변수 이름을 사용하세요. 모든 Google SDK 필드가 OpenAI 호환 본문에 직접 매핑된다고 가정하지 마세요.
언제 Gemini 4 Argon을 선택해야 할까요?
광범위한 텍스트 컨텍스트, 심층 추론, 코드베이스 분석, 구조화된 도구 사용 또는 매우 긴 출력에는 Argon을 선택하세요. 짧은 분류, 라우팅, 추출 또는 대량 채팅에는 더 빠르고 저렴한 모델을 사용하세요. low 또는 medium 사고로 시작하고, 평가에서 측정 가능한 이득이 나타날 때만 high(으)로 이동하세요.
Gemini 4 Argon API: 자주 묻는 기술 질문
Gemini 4 Argon API는 지금 사용할 수 있나요?
예. Google은 2026년 10월 13일에 유료 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 안정적인 gemini-4-argon을 출시했습니다. GPTProto의 실시간 모델 목록에 표시된 후 이 페이지를 게시하세요.
GPTProto에서 Gemini 4 Argon API 키를 어떻게 발급받나요?
GPTProto 계정을 만들고 플랫폼 키를 하나 생성한 다음 gemini-4-argon을 선택하세요. 동일한 키와 잔액이 200개 이상의 지원 모델에서 작동합니다.
GPTProto Playground에서 Gemini 4 Argon을 사용할 수 있나요?
예. 통합하기 전에 Playground에서 Gemini 4 Argon을 선택해 텍스트 프롬프트를 테스트하세요. 이미지, 비디오, 파일 또는 오디오 입력에는 작업 페이지를 사용하세요.
Gemini 4 Argon API는 얼마나 많은 컨텍스트를 지원하나요?
입력, 사고, 출력이 공유하는 1,048,576 토큰 창이 하나 있습니다. 긴 디코드는 남은 창을 사용할 수 있으며, 표준 요청은 응답 제한이 더 낮습니다.
Gemini 4 Argon은 코딩과 개발자에게 적합한가요?
Google의 모델 카드에서 DeepSWE v1.1에서 77.9%를 기록했지만, 모든 코딩 테스트에서 앞서지는 않았습니다. 자체 저장소와 도구에서 Astra 및 Opus와 비교해 보세요.
Gemini 4 Argon은 긴 작업과 에이전트 작업을 처리할 수 있나요?
예. 도구 사용, 구조화된 출력, 구성 가능한 사고, 긴 디코드는 다단계 에이전트에 적합합니다. 애플리케이션에는 여전히 상태, 권한, 검증, 재시도, 타임아웃 제어가 필요합니다.
Gemini 4 Argon은 오픈 소스인가요?
아니요. 이는 독점적인 호스팅 Google 모델이며, 다운로드 가능한 가중치는 공개되지 않았습니다.
Gemini 4 Argon은 이미지, 비디오, 오디오, 파일을 입력받나요?
예. 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF 입력을 받아 텍스트를 반환합니다. GPTProto의 전용 이미지, 비디오, 오디오 또는 파일 하위 라우트를 사용하세요.
Gemini 4 Argon에 무료 API 티어가 있나요?
아니요. Google은 Gemini API 무료 티어에서 Argon을 제공하지 않습니다. GPTProto 프로모션은 별개이므로 실시간 가격 패널을 확인하세요.
Gemini 4 Argon은 GPT-6 Astra 또는 Claude Opus 5.5보다 더 좋나요?
일률적으로 그렇지는 않습니다. 각각 보고된 평가에서 서로 다른 항목을 앞섭니다. 선택하기 전에 실제 작업 성공률, 지연 시간, 총비용을 비교하세요.
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