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title: "Gemini 4 Argon in der EU: API mit Datenverarbeitung in Europa"
description: "Gemini 4 Argon von Google auf inference.eu nutzen: Verarbeitung in Rechenzentren in der EU, ein Auftragsverarbeitungsvertrag, kein Training mit Ihren Daten."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/gemini-4-argon/"
language: "de"
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Reasoning · Google DeepMind

# Gemini 4 Argon in der EU, verarbeitet in europäischen Rechenzentren

Gemini 4 Argon ist das führende Reasoning-Modell von Google, seit Oktober 2026 allgemein verfügbar und gebaut für komplexe Softwareentwicklung, Mathematik, Naturwissenschaften und lange mehrstufige Agenten, mit einem Kontextfenster von rund einer Million Tokens. Auf inference.eu rufen Sie es über eine OpenAI-kompatible API auf, verarbeitet in der EU und nie für Training genutzt.

[Vertrieb kontaktieren](https://inference.eu/de/kontakt/)[Beispielanfrage](#example)

1.  01Kontextfenster: 1.048.576 Tokens
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Proprietary

## Was Gemini 4 Argon ist

Gemini 4 Argon ist ein geschlossenes Frontier-Modell von Google DeepMind. Google hat es am 30. September 2026 angekündigt, zunächst für eine kleine Gruppe von Testern, und am 13. Oktober 2026 für Entwickler allgemein verfügbar gemacht. Es nimmt Text, Bilder, Video, Audio und PDF-Dokumente entgegen und antwortet mit Text.

Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens, die sich Eingabe und Ausgabe teilen. Standardmäßig kann eine Antwort bis zu 65.536 Tokens lang sein; Google hat das Modell zudem für sehr lange Ausgaben von Hunderttausenden Tokens ausgelegt. Das Denken lässt sich in drei Stufen einstellen, low, medium und high, Standard bei Google ist medium. Gewichte und Parameterzahl veröffentlicht Google nicht.

## Stärken und Grenzen

Google hat Argon für schwierige Aufgaben mit vielen Schritten gebaut: Softwareentwicklung in echten Projekten, große Code-Migrationen, mathematische und naturwissenschaftliche Probleme und autonome Agenten. Außerdem hebt Google Wissensarbeit in Unternehmen hervor, etwa juristische Recherche und Entwürfe, Finanzanalysen, das Lesen von Diagrammen und langen Dokumenten sowie das Finden und Beheben von Sicherheitslücken.

Diese Tiefe hat ihren Preis. Auf hohen Denkstufen überlegt Argon ausführlich, Antworten dauern länger und verbrauchen mehr Ausgabe-Tokens als ein Flash-Modell. Für Routine-Chats, kurze Extraktionen oder große Anfragemengen passt Gemini 3.8 Flash meist besser, Argon nutzen Sie dann nur für die Aufgaben, die es wirklich brauchen.

## Gemini 4 Argon über die API aufrufen

inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat. Die OpenAI-SDKs für Python und JavaScript, LangChain, LlamaIndex und das Vercel AI SDK funktionieren daher ohne Änderungen. Sie setzen die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen als Modell `gemini-4-argon` ein. Werkzeuge im Anthropic-Messages-Format können dasselbe Modell dort aufrufen.

Bilder senden Sie als `image_url`\-Inhaltsteile neben Ihrem Text. Tool Calls, JSON-Ausgabe und Streaming funktionieren wie gewohnt. Wenn Sie Audio, Video oder PDF-Dateien senden möchten oder Antworten über 65.536 Tokens brauchen, sprechen Sie uns vorher an, damit wir das Anfrageformat für Ihr Konto bestätigen.

## Gemini mit Datenverarbeitung in der EU

Wenn Sie Gemini 4 Argon auf inference.eu aufrufen, werden Ihre Prompts, Dateien und die Antworten des Modells in Rechenzentren in der Europäischen Union verarbeitet. Sie dienen ausschließlich der Beantwortung Ihrer Anfrage und werden nie zum Training eines Modells verwendet.

Mit jedem Kunden schließen wir einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und stellen unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter bereit. Ihr Datenschutzbeauftragter sieht so, wer die Daten wo verarbeitet. Derselbe Vertrag gilt für Gemini, Claude und alle offenen Modelle auf inference.eu, abgerechnet wird auf einer Rechnung in Euro.

## Gemini 4 Argon

Anbieter

Google DeepMind

Herkunft

Vereinigte Staaten

Typ

Reasoning

Kontextfenster

1.048.576 Tokens

Lizenz

[Proprietary](https://ai.google.dev/gemini-api/terms)

Veröffentlicht

Oktober 2026

Modell-ID

gemini-4-argon

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[ai.google.dev](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon)

gemini-4-argon · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-argon",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Wofür Teams es einsetzen

-   1

    ### Große Code-Migrationen

    Einen Agenten über viele Schritte durch große Codebasen arbeiten lassen, der Änderungen plant, Werkzeuge aufruft und Ergebnisse prüft, mit Verarbeitung des Quellcodes in der EU.

-   2

    ### Juristische und finanzielle Analysen

    Lange Verträge, Abschlüsse und Berichte mit Tabellen und Diagrammen auswerten und Entwürfe erstellen, wenn sorgfältiges Denken wichtiger ist als Tempo.

-   3

    ### Sicherheitsprüfung

    Das Modell Ihren eigenen Code nach Schwachstellen durchsuchen und Korrekturen vorschlagen lassen, während der Code in Rechenzentren in der EU bleibt.

## Gemini 4 Argon: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Ja. Auf inference.eu wird Gemini 4 Argon über reine EU-Endpunkte bereitgestellt, Ihre Anfragen werden in Rechenzentren in der Europäischen Union verarbeitet. Sie erhalten einen Auftragsverarbeitungsvertrag für alle Modelle und eine Rechnung in Euro.

Ob Ihr Einsatz zulässig ist, hängt davon ab, welche Daten Sie wofür verarbeiten, nicht vom Modell allein. Auf inference.eu werden Anfragen in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht für Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO mit Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Damit haben Sie die vertragliche Grundlage für personenbezogene Daten.

Nein. Was Sie an inference.eu senden, dient nur dazu, Ihre Antwort zu erzeugen. Es wird weder zum Training noch zum Feintuning von Gemini oder einem anderen Modell genutzt.

Gemini 4 Argon hat ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, das sich Eingabe und Ausgabe teilen. Standardmäßig kann eine Antwort bis zu 65.536 Tokens lang sein. Bilder, Dokumente und das Denken des Modells zählen zum Fenster.

Google hat Gemini 4 Argon am 30. September 2026 angekündigt und zunächst einer kleinen Gruppe von Testern zugänglich gemacht. Für Entwickler allgemein verfügbar ist es seit dem 13. Oktober 2026.

Google nennt Text, Bilder, Video, Audio und PDF als Eingaben und Text als Ausgabe. Auf inference.eu funktionieren Text und Bilder über das übliche OpenAI-Nachrichtenformat. Sprechen Sie uns an, bevor Sie auf Audio-, Video- oder PDF-Eingaben setzen, damit wir das Format für Ihr Konto bestätigen.

Argon kennt drei Denkstufen: low, medium und high, Standard ist medium. Low antwortet schneller und verbraucht weniger Tokens, high denkt bei schwierigen Problemen länger nach. Wählen Sie die niedrigste Stufe, die für Ihre Aufgabe korrekte Ergebnisse liefert.

Für die meisten Alltagsaufgaben und große Mengen eignet sich Gemini 3.8 Flash. Argon lohnt sich für die schwierigsten Aufgaben: lange Agenten-Läufe, komplexe Programmierung, tiefe Recherchen und Analysen, bei denen Qualität vor Tempo geht. Am schnellsten entscheiden Sie mit Tests auf Ihren eigenen Prompts.

Nein. Gemini 4 Argon ist ein geschlossenes Modell, Google veröffentlicht die Gewichte nicht. Die Nutzung richtet sich nach den Bedingungen von Google. Die offenen Modelle von Google sind die Gemma-Familie; Gemma 4 31B und Gemma 4 26B A4B gibt es ebenfalls auf inference.eu.

Ja. Sie ändern die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen das Modell auf \`gemini-4-argon\`. Nachrichten, Tools und Streaming-Code bleiben gleich.

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