Gemini 4 Argon in OpenCode verwenden

Gemini 4 Argon ist das erste Modell der Gemini-4-Reihe und seit dem 2026-10-13 bei Google allgemein verfügbar. Die API-ID lautet gemini-4-argon. Die offizielle Google-API kostet $2 pro Million Eingabe-Token und $10 pro Million Ausgabe-Token. Das ist ein Einführungspreis bis zum 2026-11-30; danach gelten wieder $4 / $20.

Das Fazit für OpenCode-Nutzer: Argon funktioniert in OpenCode bereits über die Google-API, OpenCode Zen und Gateways mit Gemini-Protokoll. Das Modell ist überall dasselbe, der Preis nicht. Wer Coding-Agents nach Verbrauch abrechnet, merkt den Unterschied schnell. Der Kanal von AI Code With, mit dem diese Website zusammenarbeitet, rechnet 19 % des offiziellen Preises ab: $0,38 / $1,90.

Modell-ID und technische Daten

Quellen: Ankündigung von Google (opens in a new tab) und die Zusammenfassung der Gemini-API-Dokumentation von kingy.ai (opens in a new tab). Denk-Token werden zum Ausgabepreis abgerechnet, daher erhöht high die Ausgabekosten deutlich.

Preise für Gemini 4 Argon

USD pro Million Token.

Der Zen-Preis ist der aktuelle Eintrag in models.dev; maßgeblich ist die Zen-Seite. Die Konsole von AI Code With rechnet in CNY (¥2,736 / ¥13,68), umgerechnet mit dem dort verwendeten Kurs von etwa 7,2 CNY pro USD. Laut Dokumentation gilt die Regel „offizieller Stückpreis × Kanalrabatt“. Steigt der offizielle Preis nach dem 30. November auf $4 / $20, ergäbe sich nach dieser Regel ein Kanalpreis von $0,76 / $3,80. Den tatsächlichen Wert zeigt die Konsole.

Was eine Coding-Aufgabe kostet

OpenCode sendet bei jedem Aufruf Systemprompt, Tool-Definitionen, Dateiinhalte und Gesprächsverlauf erneut. Daher übersteigen die Eingabe-Token die Ausgabe deutlich. Angenommen, eine mittlere Aufgabe braucht 30 Modellaufrufe mit je 80K Eingabe- und 4K Ausgabe-Token (inklusive Denken): insgesamt 2,4M Eingabe und 120K Ausgabe.

Caching ist nicht eingerechnet; Cache-Treffer senken die Eingabekosten bei jedem Kanal. Die tatsächlichen Token-Zahlen stehen im Nutzungsprotokoll Ihres Anbieters.

Argon in OpenCode verbinden

Der Modellkatalog von OpenCode stammt aus models.dev. Dort führen Google, Zen, GitHub Copilot und weitere Anbieter Argon bereits. Fehlt das Modell in /models, aktualisieren Sie zuerst OpenCode. Wählen Sie einen Weg:

Weg 1: Google-API

Führen Sie in OpenCode /connect aus, wählen Sie Google und fügen Sie einen API-Schlüssel aus Google AI Studio (opens in a new tab) ein. Argon ist nur in der kostenpflichtigen Stufe verfügbar: Mit einem Schlüssel der kostenlosen Stufe erscheint es nicht in /models oder liefert einen Berechtigungsfehler. Wählen Sie danach Gemini 4 Argon über /models oder legen Sie es in der Konfiguration fest:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "google/gemini-4-argon"
}

Weg 2: OpenCode Zen

Führen Sie /connect aus, wählen Sie OpenCode Zen und verwenden Sie den Modellwert opencode/gemini-4-argon. Endpunkte und Team-Einstellungen finden Sie in der Zen-Dokumentation.

Weg 3: Über AI Code With (81 % Rabatt)

1. Registrieren Sie sich über den Button auf dieser Seite, erstellen Sie in der Konsole unter Schlüsselverwaltung einen API-Schlüssel und prüfen Sie unter Kanäle, ob der Gemini-Kanal aktiviert ist.
2. Führen Sie im Terminal export AICODEWITH_API_KEY=Ihr-Schlüssel aus. Speichern Sie den Schlüssel nicht in Projektdateien.
3. Speichern Sie die folgende Konfiguration als opencode.json im Projektstamm, starten Sie opencode und wählen Sie Gemini 4 Argon über /models.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "model": "aicodewith-gemini/gemini-4-argon",
  "provider": {
    "aicodewith-gemini": {
      "npm": "@ai-sdk/google",
      "name": "AI Code With Gemini",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.aicodewith.ai/gemini_cli/v1beta",
        "apiKey": "{env:AICODEWITH_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "gemini-4-argon": {
          "name": "Gemini 4 Argon",
          "limit": { "context": 1048576, "output": 65536 }
        }
      }
    }
  }
}

Dieser Endpunkt spricht das native Gemini-Protokoll. Verwenden Sie daher @ai-sdk/google und keinen OpenAI-kompatiblen Adapter. limit teilt OpenCode die Kontext- und Ausgabegrenzen des Modells mit. Wenn Sie über denselben Kanal auch Claude nutzen, legen Sie diesen Provider und aicodewith-anthropic von der API-Plattform-Seite in dasselbe provider-Objekt.

Denkstufe wählen

OpenCode bringt für Google-Modelle die Varianten low und high mit, die Sie mit der Taste variant_cycle wechseln (siehe Varianten). Ohne Variante gilt der Modellstandard medium.

• Große Refactorings und modulübergreifende Fehlersuche: high.
• Textänderungen, Tests ergänzen, kleine Korrekturen: low. Denk-Token kosten den Ausgabepreis, hier lohnt sich das nicht.
• Zeigt ein benutzerdefinierter Provider keine Varianten, fügen Sie sie als benutzerdefinierte Varianten hinzu.

Benchmarks von Gemini 4 Argon

Die folgenden Werte sind Herstellerangaben von Google, entnommen der Ankündigung und der von kingy.ai übertragenen Vergleichstabelle (opens in a new tab). Argon lief auf der höchsten Denkstufe mit einem einzigen Versuch; die Werte der Vergleichsmodelle stammen aus unterschiedlichen Quellen. Diese Website hat die Tests nicht selbst ausgeführt.

Was das fürs Programmieren bedeutet:

• Bei PostTrainBench hat Google alle vier Modelle mit derselben Konfiguration in OpenCode laufen lassen. Diese Zeile kommt der Praxis von OpenCode-Nutzern am nächsten: Argon liegt knapp hinter Opus 5.5 und vor GPT-6 Astra und Fable 5.1.
• Bei langem Kontext ist der Vorsprung groß. Wer in großen Repositories oder langen Dokumenten sucht, sollte Argon zuerst testen.
• Bei langen Terminal-Aufgaben (Terminal-bench) führt Opus 5.5 mit etwa 9 Punkten.
• Während der Einführungsphase kostet Argon offiziell die Hälfte von Opus 5.5. Zum Kanalpreis sind es $0,38 / $1,90, so viel wie Sonnet 5.5 im selben Kanal.

Benchmarks enthalten weder Ihr Repository noch Ihre Regeln oder Tools. Bevor Sie das Standardmodell ändern, lassen Sie dieselbe Aufgabe mit jedem Kandidaten laufen und vergleichen Sie Ergebnis und tatsächliche Kosten.

Fehlerbehebung

• Argon fehlt in /models: OpenCode ist veraltet und der Katalog nicht aktualisiert; mit einem Google-Schlüssel prüfen Sie außerdem, ob das Konto in der kostenpflichtigen Stufe ist.
• 404 oder unbekanntes Modell: Verwenden Sie exakt gemini-4-argon, nicht den Anzeigenamen, und achten Sie darauf, dass das Provider-Präfix zur Provider-ID in der Konfiguration passt.
• 401: Prüfen Sie, ob die Umgebungsvariable im selben Terminal gesetzt ist, in dem Sie opencode starten.
• Lange Ausgabe abgeschnitten: Die synchrone Ausgabe ist standardmäßig auf 65.536 Token begrenzt. Teilen Sie die Aufgabe oder lassen Sie das Modell Dateien in Abschnitten schreiben.
• Höhere Rechnung als erwartet: Prüfen Sie die Denkstufe; high erzeugt viele Denk-Token zum Ausgabepreis. Beachten Sie auch, dass sich der offizielle Preis nach dem 30. November verdoppelt.
• 429 oder Zeitüberschreitungen: Siehe Provider-Konfiguration und Fehlerbehebung.

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