Gemini 4 Argon API

Gemini 4 Carbon ya está disponible en Wokey

Gemini 4 Carbon (gemini-4-carbon) es el modelo de razonamiento Gemini más potente de Google y desde el 2026-11-11 se puede llamar a través de Wokey al mismo precio que Argon. Es más potente, pero más lento y gasta más tokens por turno; Google sigue recomendando Argon para el desarrollo y el trabajo de conocimiento del día a día, y Carbon para las tareas más difíciles, los agentes de largo horizonte y las auditorías de seguridad.

Ver precios, benchmarks y comparativas de Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Argon en resumen

Lanzamiento

Anunciado el 2026-09-30, primero para socios de ciberdefensa del Fairwind Program; disponible de forma general desde el 2026-10-13 en el nivel de pago de la Gemini API, en AI Studio, la app de Gemini (AI Pro / Ultra) y Antigravity

Posicionamiento

El modelo de razonamiento insignia de Google para ingeniería de software compleja, problemas difíciles de matemáticas y ciencias, y agentes autónomos de varios pasos. Un modelo sparse mixture-of-experts con multimodalidad nativa; Google dice que es un modelo nuevo, no un fine-tune de uno anterior

Contexto y salida

Ventana de contexto de 1,048,576 tokens compartida entre entrada y salida; 65,536 tokens de salida por defecto, cerca de 1M con long decode. Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y genera texto; fecha de corte de conocimiento: marzo de 2026

Niveles de thinking

Tres niveles, low / medium / high, sin xhigh ni max; los tokens de thinking se cobran a la tarifa de salida

Precio oficial

Precio introductorio hasta el 2026-11-30: $2 de entrada / $10 de salida por millón de tokens, $0.10 por lectura de caché; desde el 2026-12-01 todo se duplica a $4 / $20 / $0.20. Batch y Flex cuestan la mitad y Priority 1.8x Standard; sin recargo por contexto largo; solo caché implícita; sin nivel gratis de API

Nivel Contributor

Una vista previa privada de Google solo por invitación a $1 / $5 con lecturas de caché a $0.05, a cambio de permitir que Google use las entradas y salidas para mejorar productos y entrenar modelos. OpenCode Go retiró gemini-4-argon-contributor el 2026-10-24 en favor de gemini-4-argon

Funciones de la API

Llamadas a funciones, salidas estructuradas, ejecución de código, grounding con Google Search y Maps, contexto de URL, búsqueda de archivos, computer use y Batch; sin Live API, generación de imágenes ni caché explícita. Las primeras 5,000 solicitudes de grounding con Google Search al mes son gratis (compartidas entre Gemini 3 y modelos más nuevos), luego $14 por cada 1,000

ID del modelo

gemini-4-argon (la única versión estable hasta ahora)

Verificado el 2026-11-07 · Fuentes: Model card · Gemini API · Model · Gemini API · Pricing · Google · Antigravity · Artificial Analysis

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

Datos de la model card de Gemini 4 Argon de Google DeepMind (a octubre de 2026). Son resultados ejecutados por el propio proveedor, y Google también aportó las puntuaciones de la competencia; “—” significa que Google no indicó puntuación.

En la tabla de Google, Argon lidera en trabajo de conocimiento, contexto largo, ciencias y tareas multimodales, y queda detrás en Terminal-Bench 4.0, FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science y PostTrainBench. Las puntuaciones de la competencia pueden diferir de las que publican sus propios proveedores: Anthropic da a Opus 5.5 un 40.0% en AutomationBench, donde Google muestra 42.5%. La fila de OSWorld es una puntuación parcial sobre un subconjunto offline y no es comparable con los resultados completos de OSWorld publicados por otros proveedores.

Cuál usar: Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol o GPT-6 Astra

Frente a Claude Opus 5.5

En la model card de Google, Argon supera a Opus 5.5 en DeepSWE v1.1 (77.9% vs 74.2%), el Vals Index, el contexto largo de más de 256K (GraphWalks 84.2% vs 66.8%) y la comprensión de video; Opus 5.5 lidera en Terminal-Bench 4.0 (66.4% vs 57.4%), FrontierSWE v2 y PostTrainBench. En el Artificial Analysis Intelligence Index (v5.0.1), Argon obtiene 50 en high por $9.95 por tarea, frente a 52 y $3.46 de Opus 5.5 en high, y 59 y $10.04 en max. Desde el 1 de diciembre ambos cuestan $4 / $20, pero Argon gasta muchos más tokens por tarea. Para agentes de programación que trabajan en una terminal, empieza con Opus 5.5; cuando necesites leer cientos de miles de tokens de código o documentos de una vez, o trabajar con video y gráficos, prueba Argon. Además, Opus 5.5 permite colocar puntos de corte de caché con cache_control, mientras que Argon solo tiene caché implícita.

Frente a GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol cuesta $2 / $10, lo mismo que el precio introductorio de Argon y la mitad del precio de Argon después del 1 de diciembre. Sol aplica un recargo a toda la solicitud cuando la entrada supera 272K; Argon no tiene tramos. En el Artificial Analysis Intelligence Index, Sol obtiene 55 en max por $1.27 por tarea, mientras que Argon obtiene 50 en high por $9.95 a $4 / $20. Elige GPT-6.1 Sol para alto volumen o un presupuesto ajustado, y compara con Argon para tareas de contexto largo, trabajo de conocimiento y multimodales.

Frente a GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1

GPT-6 Astra y Claude Fable 5.1 cuestan ambos $10 / $50, 2.5x el precio de Argon en diciembre. En la model card de Google, Argon supera a ambos en trabajo de conocimiento y contexto largo; Astra obtiene más en FrontierSWE v2 (65.5%), Terminal-Bench Science (68.1%) y OSWorld. En el Artificial Analysis Intelligence Index, Astra obtiene 57 en max por $6.24 por tarea, y Fable 5.1 obtiene 50 en xhigh por $10.85.

Cómo configurar el nivel de thinking

Argon solo tiene low, medium y high. Al ejecutar todo el Intelligence Index en high, Artificial Analysis midió cerca de 1.6x los tokens de salida del modelo mediano (113M vs 72.6M), 26.9 minutos por tarea en promedio y unos 38 segundos hasta el primer token de respuesta, así que no uses high por defecto en uso interactivo. Los tokens de thinking se cobran a la tarifa de salida, así que los niveles más altos cuestan más. A través de Wokey eliges el nivel con reasoning_effort; sin él, la solicitud se ejecuta en medium.

Documentación oficial del modelo

Evaluaciones independientes y reportes de usuarios

• Artificial Analysis: En el Intelligence Index v5.0.1, Argon obtiene 50 en high, puesto 15 de 69 modelos, frente a una mediana de 37. Ejecutar el índice completo requirió 113M tokens de salida (mediana 72.6M), o $9.95 por tarea a $4 / $20, lo que lo ubica en el puesto 62 de 68 en costo. La velocidad de salida es de 72 tokens por segundo, con 37.9 segundos en promedio hasta el primer token de respuesta. Cada concepto de cobro de Wokey es el 30% del precio de lista de diciembre de Google, así que la misma tarea cuesta unos $2.98.
• Anuncio de lanzamiento de Google: Google dice que con Argon en Antigravity los envíos de código de los agentes aumentaron más de un 35% y los rollbacks bajaron casi un tercio; que Argon ayudó a refactorizar una carpeta heredada de Chromium de unos 6 millones de líneas; y que su tasa de ataques exitosos en la prueba de inyección indirecta de prompts de Gray Swan fue del 0.7%. Son cifras de la propia Google sin revisión independiente.
• Google AI Developers Forum: En los primeros días los suscriptores de AI Pro no podían usar Argon en Antigravity; el 10-16 Google confirmó en el foro que ya estaba disponible para AI Pro. Los reportes posteriores tratan sobre la cuota: usuarios de Pro dicen que el presupuesto de 5 horas se agota en dos a cinco llamadas, uno se quedó sin cuota de Argon al tercer día, y usuarios en Austria y con planes de Jio seguían sin ver Argon.

Llamar a Gemini 4 Argon a través de Wokey: parámetros y límites

Así es como el gateway de Wokey maneja gemini-4-argon. Revisa estos puntos en tus solicitudes antes de migrar.

• La interfaz es /v1/chat/completions compatible con OpenAI: define la base URL como https://api.wokey.ai/v1, usa tu clave de API de Wokey y pon model en gemini-4-argon. opencode, OpenClaw, Hermes Agent, DeepSeek Harness y otros clientes compatibles con OpenAI se configuran de la misma forma.
• Los valores low, medium y high de reasoning_effort corresponden directamente a los tres niveles de thinking de Argon; sin él, o con cualquier otro valor como minimal, xhigh o max, la solicitud se ejecuta en medium.
• Sin max_tokens el límite por defecto es 65,536, que también es el tope de salida actual de Wokey; long decode todavía no está disponible. Los tokens de thinking se cobran a la tarifa de salida.
• Hoy se acepta entrada de texto e imágenes; la entrada de audio, video y PDF todavía no está habilitada en Wokey.
• Llamadas a herramientas: el gateway guarda las thought signatures que devuelve Argon, así que en el siguiente turno envía tool_calls y los resultados de las herramientas como siempre, sin manejar las firmas tú mismo.
• Salidas estructuradas: usa response_format con json_schema y mantén el esquema dentro del subconjunto de OpenAPI que acepta Gemini (type, properties, required, items, enum, description, y nullable mediante anyOf con null). json_object, o un esquema con $ref, oneOf o pattern, actualmente devuelve 400 structured_output_supply_unavailable.
• La caché es la caché implícita de Google, sin cache_control; mantén las sesiones largas con un prefijo estable para aprovecharla. Las lecturas de caché cuestan el 5% de la tarifa de entrada.

Llamar a Gemini 4 Argon a través de Wokey (/v1/chat/completions)

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "reasoning_effort": "high",
    "max_tokens": 32000,
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Summarize the architecture of this repository" }]
  }'

Precios actuales del catálogo

Precios por 1M de tokens; la liquidación se rige por el precio vigente al momento de la solicitud.

Fuente del precio oficial: https://opencode.ai/v2/docs/console/go/

Medido en Wokey

Últimos 28 días (2026-10-13 a 2026-11-09), se actualiza cada lunes · Solicitudes reales de más de 70 cuentas

Tiempo al primer token, prompts cortos

6.7 s (Mediana · prompts de menos de 8K tokens · p90 19 s)

Tiempo al primer token, prompts de agente

12 s (Mediana · prompts de 32K–128K tokens)

Tasa de aciertos de caché de prompts

87% (Parte de los tokens de entrada leídos de la caché)

Clientes más usados: OpenCode 76%, DeepSeek Harness 24%. Parte de las solicitudes de clientes identificados; el 46% de las solicitudes tenía un cliente identificado.

Cómo se mide

El tiempo al primer token va desde que el gateway de Wokey recibe la solicitud hasta el primer contenido transmitido (texto, resumen del razonamiento o rechazo). Incluye la espera en cola, los reintentos en otra cuenta y el tiempo de razonamiento del modelo, por lo que es mayor que la latencia al primer token del propio upstream. Solo cuentan las solicitudes en streaming exitosas, agrupadas por tamaño del prompt (entrada más lecturas y escrituras de caché).

Tasa de aciertos de caché = tokens leídos de la caché ÷ tokens de entrada en las solicitudes exitosas. Depende del cliente y de cómo se usa; las páginas de tasa de aciertos de caché la desglosan por cliente.

Se excluyen las cuentas empresariales y las cuentas de prueba de Wokey. Un modelo se muestra cuando al menos 20 usuarios lo usaron en los últimos 28 días y ningún usuario envió más del 50% de sus solicitudes; las cuentas registradas a través de una misma cadena de referidos cuentan como un solo usuario. Cada cifra de tiempo al primer token necesita al menos 500 solicitudes.

Tasa de aciertos de caché por cliente

Capacidades del modelo

Context

1,048,576 tokens

Salida máxima

65,536 tokens

Streaming

Compatible

Tools

Compatible

Vision

Compatible

Formas de API compatibles

/v1/chat/completions

Enviar una solicitud

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gemini-4-argon","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Usa Gemini 4 Argon en tus herramientas

El gateway es https://api.wokey.ai (los clientes compatibles con OpenAI suelen usar https://api.wokey.ai/v1) y el ID del modelo es gemini-4-argon. Abre la guía del cliente que usas.

• Usar Gemini 4 Argon en opencode: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Argon en DeepSeek Harness: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Argon en Cherry Studio: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Argon en WorkBuddy: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Argon en OpenClaw: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Argon en Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Argon en Magpie: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Alternativa a OpenRouter: Wokey vs. OpenRouter: Compara precios por token, comisiones de pago, formatos de API y orígenes upstream.
• API de IA verificable: qué modelos y formatos de API llevan pruebas de respuesta: Por ahora, las pruebas de respuesta solo cubren respuestas de Claude Messages y GPT Responses reenviadas sin cambios por rutas oficiales.

Preguntas frecuentes

Modelos y documentación relacionados

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