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Gemini und GemmaGoogleClosed-Weight

Gemini 4 Argon.

Gemini 4 Argon ist das Reasoning-Modell der Gemini-4-Generation von Google. Es ist auf lange, mehrstufige Aufgaben ausgelegt, etwa Software-Engineering, mathematische und naturwissenschaftliche Fragestellungen und autonome Agenten, mit Reasoning in drei Stufen, Eingaben als Text, Bild, Audio, Video und PDF und einem Kontext von einer Million Token.

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base_url="https://api.noirdoc.de/v1" model="gemini-4-argon"

  • Rechenzentren in der EU
  • § 203 Verschwiegenheit
  • Zero Retention
  • Listenpreise

Details.

Wo das Modell läuft, welche Regeln greifen und was es kann.

  1. Rechenzentren in der EU Google Vertex Vertragspartei: Google Cloud EMEA Limited · Sitz Dublin, Irland
§ 203 StGB
Verschwiegenheit vereinbart bei Google Vertex
Gewichte
Closed-Weight
Funktionen
Tools, Vision, Reasoning und JSON
So sieht das im Account aus →
Karte: Gemini 4 Argon läuft in Rechenzentren in der EU (Google Vertex).

Anbieter.

Gemini 4 Argon bieten wir über diese Anbieter an.

Anbieter § 203 model=
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
Google Vertex EU EU-Datenresidenz über Vertex AI
§ 203 vereinbart
gemini-4-argon
Input 2,00 Cache Read 0,10 Output 9,90

Weitere Modelle.

Google entwickelt die proprietäre Gemini-Reihe und veröffentlicht mit Gemma offene Modelle aus demselben Forschungsstrang.

Alle Gemini und Gemma-Modelle →
Modell
€ · 1M Token Input Cache Read Cache Write Output
Gemini 3.8 Flash Tools Vision Reasoning JSON Googles Flash-Modell der aktuellen Gemini-Generation — auf Tempo und hohe Durchsätze ausgelegt. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 1,49 Cache Read 0,149 Output 7,41
Gemini 3.5 Flash Lite Tools Vision Reasoning JSON Kompakte Flash-Variante für einfache, sehr häufige Aufgaben — auf niedrige Latenz getrimmt. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 0,30 Cache Read 0,03 Output 2,47
Gemini 3.1 Flash Lite Tools Vision Reasoning JSON Ältere Flash-Lite-Generation — stabil für bestehende Integrationen und einfache Massenaufgaben. Google Vertex Logo Google Vertex · EU
Input 0,25 Cache Read 0,025 Output 1,49

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python · openai sdk api.noirdoc.de/v1 
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # eine Zeile — mehr nicht
    base_url="https://api.noirdoc.de/v1",
    api_key=os.environ["NOIRDOC_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-argon",  # Anbieter & Modell
    messages=[{"role": "user", "content": "Hallo"}],
)