Gemini 4 Argon 的 API 模型名稱是 gemini-4-argon，導入時除了確認付費入口，也要重查輸出上限、thinking 與快取。 Google 在 10 月 13 日的公開推出公告區分了使用入口；本文於 2026-10-14 檢閱官方文件，未購買方案、登入讀者帳號或執行模型呼叫。

Pro 能用哪裡？先確認產品入口#

要完成的工作	官方公開推出範圍	先查什麼
在 Gemini App 或 AI Mode 使用	Google AI Pro 與 Ultra 訂閱者開始取得 rollout	當前帳號、地區與模型選單
在 Antigravity desktop app／CLI 使用	官方推出文章列出 Ultra 與符合資格的 Gemini Enterprise 訂閱	Antigravity 版本、方案與實際模型可用狀態
自己的程式透過 Gemini API 呼叫	Gemini API paid tier；pricing 頁列出 Free tier 不提供 Argon	專案的 API 付費資格與用量限制

Antigravity 的推出文章與 API pricing 頁描述各自的資格。API 文件寫的「不在 Google AI Pro plan 提供」，不能擴張成「Pro 在 Gemini App 也不能用」；反過來，App 有 Argon 也不能證明自己的 API 專案已有額度。

若帳號介面與公告不同，保存入口、方案、地區、App 版本與確認時間，再查該產品目前的說明。這份指南沒有驗證台灣個別帳號的 rollout，也不把尚未出現在模型選單裡的資格當成已開通。只想互動問答的讀者可先確認 App；要接進程式的讀者則從 API 專案資格開始，避免先升級了不對應需求的訂閱。

API 遷移最容易漏掉的三個邊界#

輸入、thinking 與輸出共用一個視窗#

模型規格列出 unified context window 為 1,048,576 tokens，預設同步輸出上限為 65,536。這個視窗要一起容納輸入、thinking 與輸出；不能放進接近一百萬 tokens 的資料後，再假設還有另一個獨立的一百萬輸出預算。

因此遷移記錄應同時保存輸入量、thinking level、輸出上限、完成狀態與實際 usage。模型回傳部分文字，不足以判定報告或修改任務已完整完成。輸入增加時，也要重新估算剩餘空間。

舊 sampling 參數與 explicit cache 不能照搬#

遷移文件要求移除 temperature、top_p、top_k；Argon 會忽略這些參數。既有程式即使沒報錯，也不能再假設調整它們仍能控制輸出。

Explicit caching 不支援：原本建立 cachedContents 或在 request 引用 cached_content 的路徑要移除。Implicit caching 與明確建立 cache 是不同機制，不能保留舊的 cache ID 等待它自行相容。先找出哪些程式分支依賴舊快取，再確認移除後沒有漏掉原本應放入 prompt 的內容。

長輸出要改執行方式與完成判斷#

官方 long decode 流程可透過 background execution 處理超過 64K 的輸出，並設定較大的 max_output_tokens。多個 continuation hop 會留下多個 model_output steps，結果整理要涵蓋所有 hop。不能只讀第一段就把工作標成完成。

這也改變逾時策略：前端短 timeout 不適合直接等待長推理工作。先保存 interaction ID，分開管理後端工作狀態與使用者等待畫面；若要重試，先確認原工作狀態，避免啟動第二份昂貴工作。一般 fetch 的取消界線可參考逾時、本文讀取與 AbortSignal。

用小工作驗收，再提高輸出與推理預算#

下面是依官方 Interactions API 格式縮小的 request body，供接到既有 API client；這是檢閱過的示意，沒有實際送出：

1
{
2
  "model": "gemini-4-argon",
3
  "input": "檢查這份公開範例的取消流程，只列出可確認的問題。",
4
  "generation_config": {
5
    "thinking_level": "medium",
6
    "max_output_tokens": 32768
7
  }
8
}

這是 Interactions API 的欄位，不能直接放進另一套 SDK 的 GenerateContent 設定而假設結構一致。要分析程式碼，還需把實際公開範例放進 input；上面的句子本身沒有附帶檔案，也沒有授予工具讀取 repository 的能力。

建議先選一個有已知答案、能確認完整性的非敏感工作，按以下順序驗收：

確認 API 專案可呼叫模型，記錄使用入口與模型名稱。
在相同輸入與完成標準下，比較 low、medium、high，記錄正確性、完成狀態、時間與 token 用量。
檢查錯誤路徑、快取移除後的 prompt，以及被忽略的舊參數；通過才接回原工作流。
任務確實需要長輸出時，再測 background、輪詢與多個 output steps 的組合，確認取消畫面與伺服器工作狀態不會混淆。

max_output_tokens 同時限制 thinking 與輸出，因此不能只把它當成「答案長度」。這裡選 medium 與 32,768 是小範圍導入的起點，未證明足夠完成任何真實 repository 任務。若要讓 coding agent 進一步改檔，還要沿用可驗證的完成條件，核對 diff 與測試結果。

導入價到期後，要用另一組成本預算#

Standard API pricing以每百萬 tokens、美元計價：

項目	至 2026-11-30 的導入價	2026-12-01 起
Input	US$2	US$4
Output，包含 thinking	US$10	US$20
Implicit cache 命中的 input	US$0.10	US$0.20

這是 Standard API 費率，其他 consumption option、grounding 工具與訂閱費用要分開核對。快取折扣也不能套到所有 input。

例如，假設一次工作有 10 萬個未命中快取的 input tokens，加上 2 萬個計費 output／thinking tokens，單純 token 成本在導入價下是 US $0.40，之後是 US$ 0.80；此計算沒有包含 grounding、其他工具或稅費，也不是實際帳單。把到期前後兩種預算都放進試用紀錄，才能判斷這個工作流是否值得保留。

參考資料：

Google：Gemini 4 Argon 公開推出公告

Google Antigravity：Gemini 4 Argon rollout

Google AI：Gemini 4 Argon 模型規格

Google AI：Argon 新功能與遷移

Google AI：Gemini Developer API pricing