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Fenêtre de contexte Gemini 4 Argon : capacité et usage

Gemini 4 Argon offre une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens et une limite de réponse identique, la plus élevée du secteur selon Google.

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Fenêtre de contexte Gemini 4 Argon : capacité et usage

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Mise à jour du 13 octobre 2026: Gemini 4 Argon est désormais disponible pour tous : dans le niveau payant de l'API Gemini (pas de niveau gratuit) et la plateforme Gemini pour les entreprises, dans Google Antigravity pour les abonnés AI Ultra, et dans l'application Gemini et le mode IA de la recherche pour les abonnés Google AI Pro et Ultra (déploiement progressif). Le prix API de 2 USD en entrée / 10 USD en sortie par million de tokens est un tarif de lancement valable jusqu'au 30 novembre 2026 ; à partir du 1er décembre : 4 / 20 USD. Prix actuels, disponibilité et notre test

Gemini 4 Argon dispose d’une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens. Cette capacité permet de traiter l’équivalent de plusieurs centaines de pages de texte en une seule requête, sans découpage ni perte d’information contextuelle entre les segments.

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Limite de réponse étendue

La limite de réponse est passée de 64 000 tokens dans la génération précédente à 1 000 000 de tokens pour Gemini 4 Argon. Google présente cette capacité comme la plus élevée du secteur. Concrètement, le modèle peut générer des documents complets, des rapports détaillés ou du code volumineux en une seule sortie, sans nécessiter de concaténation manuelle.

Cette fenêtre se compare favorablement aux alternatives du marché. GPT-6 Astra et GPT-6.1 Sol offrent 1 050 000 tokens, soit 50 000 de plus. Claude Fable 5.1 propose exactement 1 000 000 tokens, identique à Gemini 4 Argon. Gemini 3.7 Flash atteint 1 048 576 tokens, légèrement supérieur.

En pratique, Google positionne cette capacité pour les tâches longues et multi-étapes. En interne, le modèle a géré la migration du noyau Zircon avec plus de 800 000 lignes de code. Il a également permis de libérer plus de 300 TiB de mémoire dans les centres de données Google grâce à l’analyse de vastes bases de code.

Pour les utilisateurs, cette fenêtre élimine le besoin de segmenter les documents juridiques, les bases de code ou les transcriptions vidéo longues. Le modèle obtient 91,7 pour cent sur LVBench pour les vidéos longues, ce qui confirme sa capacité à maintenir la cohérence sur de grandes quantités d’information.

Kinetyra

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