NEUROAPI / СРАВНЕНИЕ МОДЕЛЕЙ
Сравните стоимость одинаковой нагрузки, ограничения и опубликованные результаты.
1 000 запросов · по 1 000 входных + 200 выходных токенов
Оптимальный · вне пика · без кеша · без платных инструментов и индивидуальных скидок
Контекст Gemini 3.5 Flash: 1 000 000 токенов
Контекст Gemini 4 Argon: 1 048 576 токенов
Один объём — две модели. Изменяйте нагрузку и сравнивайте расходы. Расчёт не отправляет запросы и не списывает баланс.
Кеш — часть входа, а не дополнительные токены. Порог цены применяется к каждому запросу.
Расходы за весь объём
1 000 запросов
424,28 ₽
0,42 ₽ за запрос
514,28 ₽
0,51 ₽ за запрос
Разница: 90,00 ₽ · 17,5% от большей суммы
По этой нагрузке дешевле Gemini 3.5 Flash. Это сравнение стоимости, а не качества ответов.
Gemini 3.5 Flash
Без пика за весь объём: 424,28 ₽
Контекст: 1 000 000 токенов · максимум вывода: 64 000.
Gemini 4 Argon
Без пика за весь объём: 514,28 ₽
Контекст: 1 048 576 токенов · максимум вывода: 65 536.
Без платных инструментов, медиа, создания кеша и индивидуальных скидок. Чтение кеша — предположение, попадание в кеш не гарантируется. Одинаковый текст может содержать разное количество токенов у разных моделей. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.
Выберите обязательные функции.
Обязательные функции ещё не выбраны.
Обязательные функции ещё не выбраны.
Здесь показаны заявления публичного каталога; качество результата и совместимость конкретного API-формата проверяются отдельно.
«Не заявлено» не доказывает, что функция невозможна. Даже при наличии всех флагов каталог не подтверждает надёжность инструментов, точность JSON или качество работы с файлами.
Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash дешевле для примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов. При другой нагрузке результат может измениться.
Недостаточно сопоставимых измерений
Нет достаточно свежих сопоставимых свидетельств с подтверждёнными условиями и датой оценки для короткого вывода. Исторические результаты можно изучить в разделе источников; проверьте модели на своём коде.
Разные возможности
прямой входной файл: Gemini 3.5 Flash — поддержка не заявлена; Gemini 4 Argon — поддержка заявлена. Эти флаги не измеряют качество агента. Проверьте контракт endpoint, корректность вызовов и выполнение своей задачи.
Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon имеет больший опубликованный лимит контекста на тарифе «Оптимальный». Это не замер качества работы с длинным документом; учитывайте лимиты входа и вывода.
Недостаточно сопоставимых измерений
Сопоставимые замеры задержки API не опубликованы. Сравните время до первого токена и полное время ответа при одинаковом запросе и тарифе.
Недостаточно сопоставимых измерений
Поддержка режима рассуждений одинаково заявлена в каталоге. Для оценки качества нужны результаты конкретной задачи.
Недостаточно сопоставимых измерений
Проверьте язык, формат и длительность аудио, распознавание имён и чисел, WER/CER на одинаковых записях. Цена текста не является ценой минуты аудио.
Визуальное сравнение
Сравните профиль каждой модели. Источники измеряют разные задачи и показаны отдельно.
Снимок: · Свежесть: устаревший или резервный снимок
Gemini 3.5 Flash: совпадение идентификатора · Gemini 4 Argon: соответствие не найдено
Даты измерений не опубликованы.
Нет общих показателей для графика. Отдельные результаты можно раскрыть ниже; отсутствие данных не означает низкое качество.
Недостаточно подтверждённых данных для рекомендации победителя.
Artificial Analysis публикует индексы, а не процент решённых задач. Design Arena публикует Elo; в общий график входят категории models. Результаты сборщиков и агентных оболочек остаются отдельными записями. Для рисунка используется единая шкала 100 / (1 + 10^((1200 − Elo)/400)). Площадь графика не означает общую силу модели.
Дата получения снимка не равна дате измерения. Неизвестные или различающиеся конфигурации не подтверждают сопоставимость запусков. SD — стандартное отклонение источника, а не доверительный интервал. Число наблюдений и интервалы не добавляются без публикации источником. Даты отображаются в UTC.
Artificial Analysis, Design Arena и OpenRouter Evals представлены раздельно.
Идентификатор источника: google/gemini-3.5-flash
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
Дата получения: не опубликована · Дата измерения: не опубликована
Версия записи: не опубликована · Протокол оценки: не опубликован
Метка уверенности источника: не опубликована
Метка уверенности не является доверительным интервалом.
Происхождение измерения и конфигурация не подтверждены.
Запуски не опубликованы.
Соответствие модели источнику не подтверждено; результаты не подставляются из похожей версии.
Обновление набора: . Дата строки набора не подтверждает дату запуска теста.
Опубликованных результатов для этой модели не найдено.
Опубликованных результатов для этой модели не найдено.
Характеристики опубликованы в каталоге NeuroAPI. Поддержка функции не измеряет качество выполнения задачи. Тариф «Оптимальный» показан отдельно; другой тариф выбирается в калькуляторе.
Условия доступа
Одинаковый тариф, опубликованные единицы и ограничения.
Задачи по каталогу
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Оптимальный · опубликованные цены
Gemini 3.5 Flash
Оптимальный
Цена: вход 192,855 ₽ · выход 1 157,13 ₽
Вход из кэша: 19,2855 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Gemini 4 Argon
Оптимальный
Цена: вход 257,14 ₽ · выход 1 285,70 ₽
Вход из кэша: 12,857 ₽
За 1 млн токенов
Цена кэша применяется только к подтверждённым кэшированным входным токенам; попадание в кэш не гарантируется.
Контекст · Оптимальный, токены
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Лимит входа · Оптимальный, токены
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Лимит вывода · Оптимальный, токены
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Gemini 3.5 Flash — текущая стабильная высокопроизводительная модель Gemini; подходит для агентных задач, программирования, мультимодального анализа и длинных рабочих процессов. В API NeuroAPI используется официальный клиентский идентификатор `gemini-3.5-flash`.\n\n## Когда выбирать модель\n\n- код и многошаговые инструкции;\r\n- анализ документов, изображений и медиа;\r\n- высокопоточные агентные приложения;\r\n\n\n## Возможности\n\nПубличная карточка модели заявляет вход: текст, изображения, аудио; результат: текст. Доступны: управляемое рассуждение, потоковая выдача, вызов функций, структурированный вывод. Указанное в каталоге контекстное окно — до 1M.\n\n## Актуальность и выбор\n\nЭто актуальный стабильный выбор в семействе; доступность отдельных нативных инструментов зависит от публичного API.\n\n## Ограничения\n\nМодель следует выбирать по реальному тесту на ваших данных: сложность промпта, объём контекста, формат ответа и требования к точности заметно влияют на результат. Не передавайте чувствительные данные без оценки собственных требований к безопасности и соответствию.
## Gemini 4 Argon API: для каких задач выбирать модель Gemini 4 Argon — модель Google для задач, где требуется связать много исходных данных и проверить несколько шагов решения. В API NeuroAPI используйте точный идентификатор `gemini-4-argon`. Она заслуживает проверки на сложном коде, аналитических записках и разборе технических материалов. Выбирать её стоит по результатам собственного набора задач: убедительное объяснение ещё не подтверждает правильность вывода, а большой контекст не освобождает от подготовки качественных источников. В [паспорте Google](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon) перечислены текст, изображения, аудио, видео и PDF на входе; результат модели — текст. Argon не генерирует изображения или речь. Для каждого вида входных данных используйте подходящий формат запроса из [документации NeuroAPI](/docs): строка с названием файла сама по себе не передаёт его содержимое модели. ### Практические сценарии - **Ревью программного обеспечения.** Передайте релевантные функции, контракт и наблюдаемую ошибку. Попросите перечислить возможные причины, указать доказательства в коде и предложить проверку каждой гипотезы. Применяйте исправление после тестов и обычного ревью. - **Сопоставление документов.** Задайте одинаковую структуру анализа нескольких спецификаций: требование, источник, противоречие, открытый вопрос. Полезно заранее пронумеровать документы и просить ссылки на эти номера. - **Разбор визуальных материалов.** Добавьте понятный вопрос к скриншоту, схеме или другому поддержанному входу. Если важны мелкие подписи, проверьте читаемость исходника и итоговый ответ на контрольных примерах. - **Математические и инженерные задачи.** Отделите исходные условия от предположений, потребуйте проверку размерностей и граничных случаев. Численные результаты проверяйте вычислением вне модели. Для короткой классификации или однотипного извлечения данных сначала сравните Argon с более простой моделью. Важен результат конкретного процесса: доля правильных ответов, количество ручных исправлений и стоимость всего рабочего задания. ## Контекст и длина ответа: два разных ограничения Google указывает единое окно **1 048 576 токенов**, которое разделяют входные данные, рассуждение и ответ. Поэтому почти полностью заполненный вход оставляет мало места для генерации. Планируйте запас, особенно если передаёте историю диалога, результаты инструментов и объёмные документы. В NeuroAPI поддерживается генерация в пределах одного запроса: до **32 768 выходных токенов без стриминга** и до **65 536 со стримингом**, включая рассуждение. Окно контекста нельзя трактовать как обещание ответа на миллион токенов. Автоматическое многошаговое продолжение через `continuationToken` сейчас не поддерживается; передавать этот параметр в запросе не следует. В [руководстве Google по long decode](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/generate-content/long-decode) описан отдельный механизм продолжений. Он требует нескольких операций и не включается простой заменой названия модели. Если ваш сценарий предполагает очень длинный результат, разбейте его на проверяемые самостоятельные задания: план, отдельные разделы, затем согласование выводов. Каждое новое задание должно иметь понятный вход и собственный бюджет. ## Как управлять рассуждением Для Argon доступны уровни `low`, `medium` и `high`; в Chat Completions NeuroAPI они задаются через `reasoning_effort`. Google использует `medium` по умолчанию. Выбирайте уровень экспериментально: проверьте одинаковые задания и сравните корректность, фактический расход токенов и время завершения. Официальные различия уровней описаны в [руководстве по Gemini 4 Argon](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model). Начните с `low` для ограниченного задания с понятным ответом. Для многошагового анализа проверьте `medium`, а `high` оставьте для случаев, где дополнительный расход даёт измеримый выигрыш. Значения `none`, `minimal`, `xhigh` и `max` для Argon не используйте. Старый параметр `thinkingBudget` также не подходит. `max_tokens` ограничивает и рассуждение, и видимый текст. Если задать слишком маленький предел, места для ответа может не остаться. Повышайте его с учётом бюджета задачи и предела выбранного режима. Параметры `temperature`, `top_p` и `top_k` в запросах NeuroAPI к Argon следует опустить; настройку поведения задавайте инструкцией и уровнем рассуждения. ## Первый запрос через OpenAI-совместимый API Создайте API-ключ в кабинете и храните его на сервере. Пример ниже отправляет самостоятельный текстовый запрос с ограниченным ответом. Он не требует сохранённого состояния, инструментов или предварительной истории. ```bash curl https://neuroapi.host/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "gemini-4-argon", "reasoning_effort": "low", "max_tokens": 2048, "stream": false, "messages": [ { "role": "user", "content": "Объясни три различия между очередью задач и журналом событий. Ответь кратко, с одним примером." } ] }' ``` В обычном текстовом ответе проверьте `choices[0].message.content` и `finish_reason`. Завершение по лимиту означает, что результат мог быть обрезан. При включении стриминга приложение должно корректно обрабатывать завершающее событие и возможную ошибку после начала передачи, сохраняя уже полученный текст как частичный результат. Подробные схемы запросов доступны в [документации API](/docs). Наличие функции в документации Google не означает её автоматическую доступность через любой формат NeuroAPI: веб-поиск, исполнение кода и другие встроенные средства подключайте только по описанному для сервиса контракту. ## Как перейти с предыдущей Gemini Проверьте миграцию на небольшом наборе обезличенных примеров до переключения всего приложения. Сохраните ожидаемый результат и критерий приёмки для каждого примера: нужные факты, допустимый формат, запрещённые действия. 1. Замените `model` на `gemini-4-argon` и проверьте доступность модели выбранному API-ключу. 2. Уберите старые настройки сэмплинга и ручного бюджета рассуждений. Укажите поддержанный `reasoning_effort`, если нужен явный уровень. 3. Пересмотрите выходной лимит: число токенов включает рассуждение. Сравните использование на реальных типах входа. 4. Проверьте работу без явного context cache. Google указывает для Argon только неявное кэширование; старые обращения к `cachedContents` переносить автоматически нельзя. 5. Прогоните ошибки, обрыв соединения и исчерпание лимита ответа. Ограничьте повторные действия, особенно если приложение вызывает внешние инструменты. Храните историю вашего приложения отдельно от генерации. Если нужен новый самостоятельный запрос, передавайте отобранный текстовый контекст явно. Механизмы сохранённых взаимодействий и продолжений из других API нельзя считать взаимозаменяемыми. ## Стоимость и выбор тарифа Текущие цены модели в рублях, опубликованные тарифы и условия расчёта показаны в [разделе стоимости](#pricing). Используйте эти значения перед подключением: фиксированная цифра в статье быстро устаревает. Пилот и Оптимальный отображаются только при наличии соответствующей публикации; выбирайте доступный тариф под свои требования. Для оценки бюджета учитывайте весь вход, фактический выход и рассуждение. Сравните несколько типовых заданий, включая длинные документы: стоимость короткого демонстрационного запроса плохо описывает нагрузку рабочего приложения. Не закладывайте обязательное попадание в кэш или постоянную задержку ответа. ## Частые вопросы ### Подходит ли Gemini 4 Argon для работы на русском языке? Вы можете отправлять русские инструкции и задавать русский язык ответа. Проверьте терминологию, стиль и точность на примерах вашей предметной области; отдельно оцените смешанные русско-английские документы и код. ### Можно ли получить через NeuroAPI ответ на 128 тысяч токенов? Сейчас генерация Argon ограничена одним запросом: 32 768 токенов без стриминга либо 65 536 со стримингом, с учётом рассуждения. Продолжения long decode через NeuroAPI не включены. ### Нужен ли `high` для любого программирования? Нет универсального уровня для всего кода. Для небольшого изменения начните с более низкого уровня, а для сложного анализа сравните результаты. Качество проверяется тестами и ревью конкретного решения. ### Как выбрать другую модель для сравнения? Откройте [каталог моделей и цен](/price) и [сравнение](/compare). Сопоставляйте одинаковые задачи и объёмы входа; заявленные характеристики и фактическая пригодность приложения отвечают на разные вопросы. Характеристики и ограничения сверены **17.10.2026**. Первичные источники: [паспорт Gemini 4 Argon](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon), [изменения и миграция](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-model), [long decode](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/generate-content/long-decode). Условия конкретного запроса определяются актуальной карточкой и документацией NeuroAPI.
Функции по каталогу
Сверьте конкретный endpoint и параметры с документацией.
Текст на входе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Изображения на входе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Аудио на входе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Видео на входе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Файлы на входе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Текст на выходе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Изображения на выходе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Аудио на выходе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Видео на выходе
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Режим рассуждений
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Потоковый ответ
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Вызов инструментов
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Структурированный ответ
Gemini 3.5 Flash
Gemini 4 Argon
Используйте точный публичный ID в поле model.
Gemini 3.5 Flash
gemini-3.5-flashGemini 4 Argon
gemini-4-argonЭндпоинт: POST /v1/chat/completions
curl https://neuroapi.host/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NEUROAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-3.5-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Ответь одним предложением: что такое API?"
}
]
}'При самостоятельном запуске запрос использует баланс API-ключа.
Руководство: Текст и кодAPI-ключ храните на сервере в переменной NEUROAPI_KEY.
Копирование примера не отправляет запрос.
Проверьте поддержку Chat Completions выбранной моделью и доступ к ней у вашего API-ключа.
Пример показывает структуру запроса; наличие общей задачи не подтверждает поддержку каждого формата или параметра.
Сравниваем Gemini 3.5 Flash и Gemini 4 Argon для задач: текст и код, распознавание речи. Показываем опубликованные возможности, ограничения и условия цен; неизвестные результаты не превращаем в оценки качества.
Сначала определите задачу и обязательные требования, затем сравните стоимость одинаковой нагрузки и свидетельства при сопоставимых условиях. Проверьте выбранные модели на типичных запросах своего продукта.
Для одинакового примера: 1 000 запросов, по 1 000 входных и 200 выходных токенов, тариф «Оптимальный», вне пика, без кеша и платных инструментов — 424,281 ₽ у Gemini 3.5 Flash и 514,28 ₽ у Gemini 4 Argon. Учитываются применимые пороги объёма одного запроса. Изменение входа, вывода, кеша или пика может изменить выбор.
Создайте API-ключ NeuroAPI и используйте точное имя модели. Выберите endpoint и формат запроса из документации для своей задачи: текст, эмбеддинги, распознавание речи, синтез, изображения и видео имеют разные контракты.
Сначала проверьте обязательные входные форматы, tools/JSON, ограничения выбранного тарифа и стоимость нагрузки. Затем сравните совместимые результаты бенчмарков и проверьте обе модели на своём наборе задач.
На тарифе «Оптимальный» опубликованный контекст: 1 000 000 у Gemini 3.5 Flash, 1 048 576 у Gemini 4 Argon. Отдельные лимиты входа и вывода могут ограничить нагрузку. Неизвестный лимит не означает отсутствие ограничения.