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# Gemini 4 Argon

> 使用 Gemini 4 Argon 完成文本推理、多模态理解、结构化输出、函数调用和依据工具工作流。

Gemini 4 Argon 是 Google 面向复杂软件工程、深度数学与科学问题、自主智能体和长周期多模态工作流的旗舰推理模型。使用稳定模型 ID `gemini-4-argon`，通过 `POST /v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent` 调用。

## 模型规格

| 属性 | 取值 |
| - | - |
| 模型 ID | `gemini-4-argon` |
| 发布阶段 | 正式可用 |
| 输入 | 文本、图片、视频、音频和 PDF |
| 输出 | 文本 |
| 统一输入和输出上下文 | 1,048,576 Token |
| 同步输出上限 | 32,768 Token |
| 流式输出上限 | 65,536 Token |
| 思考等级 | `low`、`medium`、`high` |
| 默认思考等级 | `medium` |

## 核心能力

* **长上下文推理**：在一个上下文窗口中共享最多 1,048,576 个输入、思考和输出 Token。
* **多模态理解**：分析文本、图片、视频、音频和 PDF，模型返回文本。
* **智能体工作流**：支持函数调用、代码执行、Google 搜索、Google 地图、URL Context 和 Computer Use（预览版）。
* **结构化输出**：通过 `responseMimeType` 和 `responseSchema` 约束响应格式。
* **长文本解码**：Google GenAI SDK 可以将响应续接到单次请求上限之外；AnyFast 原生接口的同步 `generateContent` 请求格式如下。

## 选择工作流

<Tabs sync={false}>
  <Tab title="文本与思考">
    在 `contents[].parts[].text` 中传入文本。使用 `generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel` 在响应延迟和推理深度之间进行选择。

    | 等级 | 建议用途 |
    | - | - |
    | `low` | 低延迟对话、起草和快速分析 |
    | `medium` | 通用编码和智能体工作流；这是默认值 |
    | `high` | 高难度推理和多步骤工具编排 |

    最后一个对话轮次必须是非空的 `user` 轮次。不要用 `model` 轮次结尾来预填模型响应。
  </Tab>

  <Tab title="多模态理解">
    在同一个 `contents` 请求中组合文本、图片、音频、视频或 PDF 文档。

    * 内联媒体使用 `inlineData`，并提供 `mimeType` 和 Base64 编码的 `data`。
    * 可访问的媒体或文档 URI 使用 `fileData`，并提供 `mimeType` 和 `fileUri`。
    * 将每个媒体项目放在引用它的轮次对应的 `parts` 数组中。
    * 模型只返回文本，不生成图片、音频或视频。

    Base64 编码会增加请求体大小。大型素材或需要重复使用的文件优先使用 `fileData`。
  </Tab>

  <Tab title="结构化输出">
    将 `generationConfig.responseMimeType` 设为 `application/json`，并通过 `generationConfig.responseSchema` 约束输出结构。

    使用边界清晰的 Schema，并显式声明 `required` 字段。JSON 位于返回的文本片段中；确认 `finishReason` 后，再解析 `candidates[].content.parts[].text`。
  </Tab>

  <Tab title="函数调用">
    在 `tools[].functionDeclarations` 中声明函数，通过 `toolConfig.functionCallingConfig` 控制函数选择。

    支持 `AUTO`、`ANY`、`NONE` 和 `VALIDATED` 模式。使用 `allowedFunctionNames` 限制可调用的函数集合。

    回传对话历史时，必须保留模型返回的所有 `thoughtSignature`。`functionResponse` 必须包含函数 `name`；存在模型调用 `id` 和结构化 `response` 时应一并返回。
  </Tab>

  <Tab title="内置工具">
    当前端点支持 Gemini 4 Argon 使用以下内置工具：

    | 工具字段 | 用途 |
    | - | - |
    | `googleSearch` | 使用实时网页结果为回答提供依据 |
    | `googleMaps` | 使用 Google 地图数据回答位置相关问题 |
    | `urlContext` | 读取并分析指定网页 |
    | `codeExecution` | 执行模型生成的代码并返回结果 |
    | `computerUse` | 提出浏览器操作；该能力处于预览阶段 |

    响应可能包含 `groundingMetadata`、`executableCode`、`codeExecutionResult` 或工具调用片段，不要假设所有响应都只有文本。
  </Tab>
</Tabs>

## 请求示例

<Tabs sync={false}>
  <Tab title="文本与思考">
    ```bash cURL theme={null}
    curl "https://www.anyfast.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "contents": [{
          "role": "user",
          "parts": [{"text": "审查这个重试方案，找出竞态条件并给出安全的实现计划。"}]
        }],
        "generationConfig": {
          "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "medium"},
          "maxOutputTokens": 2048
        }
      }'
    ```
  </Tab>

  <Tab title="多模态理解">
    ```bash cURL theme={null}
    curl "https://www.anyfast.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "contents": [{
          "role": "user",
          "parts": [
            {"text": "概述这个架构，并找出最可能的性能瓶颈。"},
            {
              "fileData": {
                "mimeType": "image/png",
                "fileUri": "https://example.com/architecture.png"
              }
            }
          ]
        }]
      }'
    ```
  </Tab>

  <Tab title="结构化输出">
    ```bash cURL theme={null}
    curl "https://www.anyfast.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "contents": [{
          "role": "user",
          "parts": [{"text": "从以下故障中提取服务名、严重级别和建议操作：checkout-api 请求超时，需要立即回滚。"}]
        }],
        "generationConfig": {
          "responseMimeType": "application/json",
          "responseSchema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "service": {"type": "string"},
              "severity": {"type": "string"},
              "action": {"type": "string"}
            },
            "required": ["service", "severity", "action"]
          }
        }
      }'
    ```
  </Tab>

  <Tab title="函数调用">
    ```bash cURL theme={null}
    curl "https://www.anyfast.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "contents": [{
          "role": "user",
          "parts": [{"text": "检查 checkout-api 的部署状态。"}]
        }],
        "tools": [{
          "functionDeclarations": [{
            "name": "get_deployment_status",
            "description": "返回指定服务当前的部署状态。",
            "parameters": {
              "type": "object",
              "properties": {"service": {"type": "string"}},
              "required": ["service"]
            }
          }]
        }],
        "toolConfig": {
          "functionCallingConfig": {
            "mode": "ANY",
            "allowedFunctionNames": ["get_deployment_status"]
          }
        }
      }'
    ```
  </Tab>

  <Tab title="内置工具">
    ```bash cURL theme={null}
    curl "https://www.anyfast.ai/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent?key=YOUR_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -d '{
        "contents": [{
          "role": "user",
          "parts": [{"text": "查找最新的 Gemini API 稳定模型，并给出来源。"}]
        }],
        "tools": [{"googleSearch": {}}]
      }'
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## 生成控制

| 参数 | 类型 | 说明 |
| - | - | - |
| `thinkingConfig.thinkingLevel` | string | `low`、`medium` 或 `high`；默认为 `medium` |
| `maxOutputTokens` | integer | 同步请求的最大生成 Token 数，上限为 32,768 |
| `responseMimeType` | string | `text/plain`、`application/json` 或 `text/x.enum` |
| `responseSchema` | object | 用于约束结构化输出的 Schema |
| `stopSequences` | string\[] | 最多五个停止生成的字符串 |

## 对话与响应处理

* 对话历史使用 `user` 和 `model` 角色。
* 多步骤函数调用必须保留完整模型轮次和所有 `thoughtSignature`。
* 使用输出前先检查 `candidates[].finishReason`。
* 从 `usageMetadata` 读取 Token 用量，其中 `thoughtsTokenCount` 表示推理 Token 数。
* 搜索和地图响应可能通过 `groundingMetadata` 返回查询、来源和支持片段。
* 代码执行可能返回 `executableCode` 和 `codeExecutionResult` 片段。

<Warning>
  不要传入 `temperature`、`topP`、`topK` 或 `candidateCount`。Google 说明这些采样参数在 Gemini 4 Argon 中会被忽略。显式上下文缓存也不受支持；命中时可能自动使用隐式缓存。
</Warning>

<Card title="API 参考" icon="code" href="/zh/api-reference/model-api/google/gemini-4-argon">
  查看 Gemini 4 Argon 的请求字段、能力示例和响应结构。
</Card>

## 官方参考

* [Gemini 4 Argon 模型页面](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon)
* [Gemini 4 Argon 更新说明](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/generate-content/latest-model)
* [生成内容 API](https://ai.google.dev/api/generate-content)
* [Gemini 函数调用](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/generate-content/function-calling)
* [Gemini 思考机制](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking)

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