Google於2026年9月30日發表旗艦推理模型Gemini 4 Argon，主打複雜軟體工程、深度推理，以及能自主執行多步驟任務的AI代理（agent）應用；這款模型自10月13日起全面開放，提示詞工具平台PrompTessor隨即發布一份使用指南，作者Rizki Murtadha整理Google官方開發者文件、模型規格與提示詞設計技巧，歸納出一套適用於Argon的提示詞框架。
這份指南指出，即使AI模型的推理能力再強，使用者仍需要清楚交代任務目標、背景資料、限制條件，以及如何判斷結果是否符合需求。
《數位時代》以下整理PrompTessor提出的6段式提示詞框架與範例，以及Argon思考層級的選擇方式，協助讀者寫出更精準的Gemini 4 Argon提示詞。
目錄
- Gemini 4 Argon提示詞怎麼寫？先釐清指令與模型設定的差別
- Gemini 4 Argon提示詞教學：6段式框架與完整範例
- Gemini 4 Argon進階提示詞技巧：長文件、PDF與影片怎麼分析？
- Gemini 4 Argon思考層級怎麼選？LOW、MEDIUM、HIGH差異比較
- Gemini 4 Argon提示詞常見4大錯誤：哪些寫法要避免？
- Gemini 4 Argon免費嗎？訂閱資格、API費用與使用限制
Gemini 4 Argon提示詞怎麼寫？先釐清指令與模型設定的差別
使用Argon之前，要先分清楚哪些要求可以透過提示詞完成，哪些需要另外調整模型設定。
例如，在對話框輸入「請想得更深入」，雖然能讓AI理解使用者希望得到更仔細的分析，卻不會直接把API的思考層級切換到最高；同樣地，如果使用環境沒有開啟搜尋工具，即使要求AI「幫我上網查證」，模型也無法取得最新網路資料。
因此，PrompTessor建議將兩者分開處理：提示詞負責交代任務目標、參考資料與檢查標準；思考層級、工具權限及輸出長度上限，則需要透過API參數或產品介面調整。
這點在處理複雜任務時尤其重要。例如比對多份內容矛盾的文件、診斷程式問題，或根據大量資料提出決策建議，都可能涉及好幾個分析步驟。如果一開始沒有說明判斷標準，即使AI產出一份完整報告，使用者也很難確認結論是否可靠。
Gemini 4 Argon提示詞教學：6段式框架與完整範例
PrompTessor提供了一套可重複使用的提示詞架構。整理後可以分成6個部分：目標、背景、規則、任務、輸出及驗證，使用者可以複製以下模板，再依照需求替換內容。
# 目標
[希望達成什麼結果，以及為什麼要做]
# 背景
[相關檔案、已知事實、前提假設及資料來源]
# 規則
[必須遵守的要求、排除項目、名詞定義及工具限制]
# 任務
[具體要執行哪些分析或動作]
# 輸出
[希望呈現的格式、段落、詳細程度及目標讀者]
# 驗證
[完成前需要檢查什麼，以及哪些資訊仍無法確認]
不過，這6段並非每次都要填滿。如果只是修改一封電子郵件，交代修改需求、語氣和輸出格式就足夠；如果要分析多份文件、比較方案或執行多步驟任務，再使用完整架構即可。
以下拆成6個步驟，說明各部分該怎麼寫。
第1步「目標」：先告訴AI，你希望得到什麼結果
提示詞範例：
評估公司應優先推動方案A還是方案B。請提出1個建議選項、3個主要判斷依據、2個可能改變結論的條件，以及3個能降低不確定性的後續實驗。
如果只要求AI「分析我們的產品」，它可能從市場定位、功能特色、競爭對手等角度切入，卻未必能回答你真正關心的問題。
因此，第一步是先確定這份分析最後要用來做什麼。如果目的是決定下一季的產品方向，就直接要求AI提出建議、說明判斷依據，並指出哪些條件可能影響結論。
比起只給AI一個分析主題，明確指定想得到的結果，以及答案必須包含哪些內容，更容易讓模型產出符合需求的建議。
第2步「背景」：提供相關資料，別一次放入所有資訊
提示詞範例：
只使用我提供的文件A與文件B進行比較，不要自行補充外部資訊。如果資料不足，請指出缺少哪些內容。
Argon支援高達1,048,576個token的上下文長度，能處理大量文件，但不代表提供越多資料，分析就一定越準確。
要注意的是，這100多萬個token由輸入內容、模型思考及輸出結果共同使用，並非各有100萬個token的額度。如果把大量無關文件全部上傳，不只占用額度，也可能因為資料版本不同、內容互相矛盾，影響AI的判斷。
PrompTessor建議先提供與任務直接相關的文件或摘要，清楚指定可使用的資料來源，再依照分析需要補充其他內容。
第3步「規則」：把容易產生歧義的詞說清楚
提示詞範例：
本次分析中，「活躍會員」指過去30天內至少登入1次的帳號。只納入台灣地區會員，排除內部測試帳號。
「活躍會員」「轉換率」「高風險」「最新資料」等用語，在不同公司或工作情境中，可能有不同的定義。
以會員分析為例，如果沒有說明「活躍」的標準，AI可能自行採用其他常見定義，導致分析結果與公司內部數據出現落差。
因此，遇到有特定定義的名詞，最好直接寫出判斷條件，並搭配「納入／排除」界定分析範圍，避免模型自行解讀。
第4步「任務」：複雜任務分步驟，讓分析過程更容易檢查
提示詞範例：
1. 先找出這個問題的關鍵條件。
2. 根據提供的資料逐項分析。
3. 指出資料之間的矛盾，以及無法確認的前提。
4. 完成前，檢查每個重要結論是否有資料支持。
在「任務」段落中，除了寫明要做什麼，也可以列出執行順序。如果任務涉及多個環節，可以進一步要求AI按照指定流程進行分析。
以比較兩份企劃提案為例，可以要求AI先確認評估標準，再根據文件內容逐項比較，接著指出兩份提案的資訊落差，以及目前缺乏哪些決策依據，最後檢查建議是否有資料支持。
這樣的安排能讓分析更有條理，也方便使用者檢查是否遺漏重要環節。不過，即使已經指定工作流程，也不代表模型一定會正確執行，重要結果仍需要實際驗證。
第5步「輸出」：指定輸出格式，減少後續整理時間
提示詞範例：
請用5句話以內說明結論，接著提供證據對照表、尚未解決的分歧，以及下一步建議查證的方向。
同樣一份分析，如果是自己閱讀，可能只需要簡短摘要；如果要交給主管討論，就可能需要比較表、決策依據及後續建議。
因此，可以根據資料的用途，指定AI輸出的段落、欄位與詳細程度，減少後續重新整理的時間。
如果產出的資料還需要交給程式處理，Gemini API也提供結構化輸出（structured output）功能，可以預先定義JSON等資料格式。相較於只在提示詞要求「請輸出JSON」，透過API限制格式會更可靠，但資料內容是否正確仍需另外檢查。
第6步「驗證」：要求AI標示資料來源，說清楚哪些事情還不知道
提示詞範例：
每個重要結論都要註明出自哪份文件、哪個段落。資料不足時，請直接標示「無法判斷」，不要自行推測。
AI有時會根據有限資訊提出看似合理的解釋，但這些推測未必有足夠的證據支持。因此，處理研究報告、財務資料或其他需要查證的內容時，最好要求AI區分已確認的事實與尚待驗證的推論。
處理PDF、影片等檔案時，也可以要求標出頁碼或時間點，詳見後文。
不過，AI標註的引用位置也可能有誤，涉及重要決策的資訊仍應自行核對。
Gemini 4 Argon進階提示詞技巧：長文件、PDF與影片怎麼分析？
除了基本框架，PrompTessor也整理了長文件與多媒體內容的提示詞技巧，幫助使用者從大量資料中找到需要的資訊。
長文件提示詞：資料和問題應該怎麼排列？
處理大量文件時，Google的提示詞指南建議先提供參考資料，再把具體問題與輸出要求放在最後。
例如：
# 參考資料
文件A：[檔名、日期、版本]
[內容]
文件B：[檔名、日期、版本]
[內容]
# 分析要求
依據[比較標準]比較文件A與文件B。
只使用以上資料，不自行補充外部資訊。
每一項重要差異都要標註出處，
並指出資料之間的矛盾與缺漏。
# 輸出格式
1. 重點摘要
2. 差異比較表
3. 待釐清問題
4. 建議查證步驟
這種寫法讓模型先取得參考內容，再根據最後提出的問題進行分析。尤其當文件數量多、內容較長時，可以減少問題與相關資料分散在不同位置的情況。
此外，Argon支援自動快取提示詞開頭的固定內容。如果需要反覆使用相同資料進行分析，在符合快取條件的情況下，把不常變動的文件放在前面，有機會降低重複輸入的成本。
PDF、影片分析：如何要求AI標註資料來源？
Argon可以讀取文字、圖片、影片、音訊與PDF等內容，但上傳檔案後，最好仍說清楚希望AI分析哪些部分，以及需要提供什麼依據。
例如，分析產品操作影片時，可以要求AI指出使用者可能遇到問題的時間點、畫面中發生什麼事，以及建議如何改善；分析PDF時，則要求附上對應的頁碼或章節。
如果使用的是音訊資料，也可以要求AI區分哪些結論來自逐字稿，哪些涉及說話方式或聲音特徵的判斷。
透過這些標註，使用者能更快找到原始內容，確認AI的分析是否合理。
Gemini 4 Argon思考層級怎麼選？LOW、MEDIUM、HIGH差異比較
除了上述6個步驟，Argon還有一項需要另外調整的設定：思考層級（thinking level）。
根據Google官方文件，Argon在API中提供低（LOW）、中（MEDIUM）及高（HIGH）3種思考層級，預設為中等。不同任務適合的設定如下：
| 思考層級 | 適合的工作 |
|---|---|
| 低（LOW） | 資料分類、摘要、資訊擷取 |
| 中（MEDIUM，預設） | 一般程式撰寫、工具使用、文件問答、影片理解 |
| 高（HIGH） | 跨多個檔案的軟體工程、數學證明、系統架構設計、資安漏洞分析 |
Google建議，使用者可以拿實際工作測試3種層級，再選擇能達到品質要求的最低設定。
原因在於，較高的思考層級通常會增加等待時間與思考token消耗，但不保證每項任務都能得到更好的結果。像是簡單的資料分類、摘要工作，就未必需要使用最高層級。
另外，這3種層級是API提供的設定，並不代表Gemini App一定有完全相同的選項。一般使用者仍須依照目前產品介面開放的功能進行調整。
Gemini 4 Argon提示詞常見4大錯誤：哪些寫法要避免？
PrompTessor也整理出幾種常見的使用錯誤：
- 每個任務都使用最高思考層級： 簡單的分類、摘要不一定需要高強度推理，反而可能增加成本與等待時間。
- 把所有資料一次交給AI： 即使支援長上下文，過多無關或彼此矛盾的內容，仍可能影響分析結果。
- 以為提示詞可以取代功能設定： 文字指令無法自行開啟搜尋工具、取得系統權限，或解鎖付費API。
- 以為Argon能直接生成圖片或音訊： Argon可以理解文字、圖片、影片、音訊及PDF，但模型本身只輸出文字。若要生成圖片或音訊，仍需使用具備對應能力的模型或工具。
此外，Google官方文件也提醒，模型不會依照字數目標產出內容，例如要求它直接寫出一本70萬字的書。
Gemini 4 Argon免費嗎？訂閱資格、API費用與使用限制
Gemini API的免費方案無法使用Argon；Gemini App則需訂閱Google AI Pro或Ultra，才能使用這款模型。
不過，Gemini App、Google AI Studio與開發者使用的Gemini API，分別有不同的存取條件。即使已訂閱Google AI Pro或Ultra，也不代表能直接免費使用Argon API，實際權限仍須依照所使用的平台與方案確認。
API採token計費，除了輸入與最終回答，模型在思考過程中消耗的token也會計入輸出費用。因此，處理長文件或使用高思考層級時，需要留意使用成本。
此外，Gemini API與Google Cloud企業平台的技術規格也可能有所差異。例如Argon的一般同步輸出有長度限制，如果需要生成超長內容，部分API支援透過背景執行或接續生成機制完成，並非只要在提示詞要求更多字數就能實現。
至於PrompTessor提出的提示詞框架，可視為實務參考。這套6段式框架的價值，在於提醒使用者在下指令之前，先想清楚要AI完成什麼，以及最後要怎麼檢查答案。
不過，再完整的提示詞也無法保證AI回答正確。無論是程式碼、數據計算或引用資料，真正採用前仍需要人工驗證。
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資料來源：PrompTessor、Gemini API思考機制說明、Google Cloud Gemini 4 Argon模型規格、Google Cloud Gemini 4 Argon開發者指南
本文初稿為AI編撰，整理．編輯／黃若彤
