Antigravity Agent

Antigravity ajanı, Gemini API'de genel amaçlı bir yönetilen ajandır. Tek bir API çağrısı, Google tarafından barındırılan kendi güvenli Linux sanal alanınızda akıl yürüten, kod yürüten, dosyaları yöneten ve web'de gezinmenizi sağlayan bir aracı sunar.

Gemini 3.5 Flash tarafından desteklenir ve Antigravity IDE ile aynı koşum takımını kullanır. Interactions API ve Google AI Studio üzerinden kullanılabilir.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote"
}'

Özellikler

Her çağrı, bir Linux sanal alanı sağlayabilir ve araç kullanma döngüsü başlatabilir. Ajan; plan yapar, harekete geçer, sonuçları gözlemler ve görev tamamlanana kadar tekrarlar.

  • Kod yürütme: Bash, Python ve Node.js komutlarını çalıştırın. Paketleri yükleyin, testleri çalıştırın ve uygulamalar oluşturun.
  • Dosya yönetimi: Sandbox'taki dosyaları okuma, yazma, düzenleme, arama ve listeleme. Dosyalar etkileşimler arasında korunur.
  • Web erişimi: Veriler için Google Arama ve URL getirme.
  • Bağlam sıkıştırma: Bağlamı kaybetmeden veya parça sınırlarına ulaşmadan uzun süren, çok aşamalı etkileşim oturumlarını desteklemek için otomatik bağlam sıkıştırma (~135.000 parçada tetiklenir).

Çok aşamalı etkileşim kullanımı ve yayın için Hızlı Başlangıç bölümüne bakın.

Desteklenen araçlar

Ajan, varsayılan olarak code_execution, google_search ve url_context uygulamalarına erişebilir. environment parametresini belirttiğinizde dosya sistemi araçları otomatik olarak etkinleştirilir. Ayrıca, aracıyı kendi API'lerinize ve araçlarınıza bağlamak için özel işlevler de tanımlayabilirsiniz. Varsayılan grubu özelleştirirken veya kısıtlarken ya da özel işlevler eklerken yalnızca tools parametresini belirtmeniz gerekir.

Araç Değer türü Açıklama
Kod Yürütme code_execution stdout/stderr yakalama ile kabuk komutlarını (bash, Python, Node) çalıştırın.
Google Arama google_search Herkese açık web'de arama yapın.
URL Bağlamı url_context Web sayfalarını getirme ve okuma
Dosya sistemi (environment üzerinden etkinleştirilir) Sandbox'ta dosyaları okuma, yazma, düzenleme, arama ve listeleme Ayrı bir araç türü yoktur. environment ayarlandığında otomatik olarak etkinleştirilir.
Özel İşlevler function Ajanın yürütülmesini isteyebileceği özel işlevler tanımlayın. İşlev çağırma başlıklı makaleyi inceleyin.
Uzak MCP Sunucusu mcp_server Harici Model Context Protocol (MCP) sunucularını araç olarak kaydedin. MCP sunucuları başlıklı makaleyi inceleyin.

Aracıyı belirli araçlarla sınırlamak için yalnızca ihtiyacınız olanları iletin:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    environment="remote",
    tools=[
        {"type": "google_search"},
        {"type": "url_context"},
    ],
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    environment: "remote",
    tools: [
        { type: "google_search" },
        { type: "url_context" },
    ],
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Search for the latest AI research papers on reasoning and summarize them.",
    "environment": "remote",
    "tools": [
        {"type": "google_search"},
        {"type": "url_context"}
    ]
}'

Çok formatlı giriş

Antigravity aracısı, çok formatlı girişleri destekler. Şu anda yalnızca text ve image girişleri desteklenmektedir. Resimler, satır içi Base64 kodlu dizeler (data) olarak sağlanmalıdır.

Python

import base64
from google import genai

client = genai.Client()

with open("path/to/chart.png", "rb") as f:
    image_bytes = f.read()

interaction_inline = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input=[
        {"type": "text", "text": "Analyze this chart and summarize the trends."},
        {
            "type": "image",
            "data": base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8"),
            "mime_type": "image/png",
        },
    ],
    environment="remote",
)

JavaScript


import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

import * as fs from "node:fs";

const client = new GoogleGenAI({});
const base64Image = fs.readFileSync("path/to/chart.png", { encoding: "base64" });

const interactionInline = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: [
        { type: "text", text: "Analyze this chart and summarize the trends." },
        {
            type: "image",
            data: base64Image,
            mime_type: "image/png",
        },
    ],
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

REST

BASE64_IMAGE=$(base64 -w0 /path/to/chart.png)

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d "{
    \"agent\": \"antigravity-preview-05-2026\",
    \"input\": [
        {\"type\": \"text\", \"text\": \"Analyze this chart and summarize the trends.\"},
        {
            \"type\": \"image\",
            \"mime_type\": \"image/png\",
            \"data\": \"$BASE64_IMAGE\"
        }
    ],
    \"environment\": \"remote\"
}"

İşlev çağırma

İşlev çağırma, aracının çağırabileceği özel araçlar tanımlayarak Antigravity aracısını harici API'lere ve veritabanlarına bağlamanıza olanak tanır. Genel kavramlar için Gemini API ile işlev çağrısı başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki örnekte 2 dönüşlü bir etkileşim gösterilmektedir. Ajan önce özel bir get_weather işlev çağrısı ister, istemci bunu yürütür ve sonucu ikinci turda döndürür.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# 1. Define the custom function
get_weather_tool = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "Gets the current weather for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city and country, e.g. San Francisco, USA",
            }
        },
        "required": ["location"],
    },
}

# 2. Call the agent with the custom tool (Turn 1)
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="What is the weather in Tokyo?",
    environment="remote",
    tools=[
        {"type": "code_execution"},  # Enable default code execution
        get_weather_tool,            # Add custom function
    ],
)

# Check if the agent requested a function call
if interaction.status == "requires_action":
    # Find function calls that do not have a matching function result.
    # Filesystem tools (like write_file) are also represented as function calls
    # but are executed automatically by the environment.
    executed_calls = {step.call_id for step in interaction.steps if step.type == "function_result"}
    pending_calls = [step for step in interaction.steps if step.type == "function_call" and step.id not in executed_calls]

    if pending_calls:
        fc_step = pending_calls[0]
        print(f"Function to call: {fc_step.name} (ID: {fc_step.id})")
        print(f"Arguments: {fc_step.arguments}")

        # 3. Execute the function locally (simulated get_weather()) and send the result back (Turn 2)
        function_result = {
            "temperature": 23,
            "unit": "celsius"
        }

        final_interaction = client.interactions.create(
            agent="antigravity-preview-05-2026",
            previous_interaction_id=interaction.id,  # Reference the interaction ID
            environment=interaction.environment_id,
            input=[
                {
                    "type": "function_result",
                    "name": fc_step.name,
                    "call_id": fc_step.id,
                    "result": function_result,
                }
            ],
        )

        print(final_interaction.output_text)
        # Output: The current weather in Tokyo, Japan is 23°C (Celsius).
    else:
        print("No pending function calls.")
else:
    print(f"Interaction completed with status: {interaction.status}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

// 1. Define the custom function
const get_weather_tool = {
  type: "function",
  name: "get_weather",
  description: "Gets the current weather for a given location.",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      location: {
        type: "string",
        description: "The city and country, e.g. San Francisco, USA",
      },
    },
    required: ["location"],
  },
};

// 2. Call the agent with the custom tool (Turn 1)
const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-05-2026",
  input: "What is the weather in Tokyo?",
  environment: "remote",
  tools: [
    { type: "code_execution" },
    get_weather_tool,
  ],
}, { timeout: 300000 });

if (interaction.status === "requires_action") {
  // Find function calls that do not have a matching function result.
  // Filesystem tools (like write_file) are also represented as function calls
  // but are executed automatically by the environment.
  const executedCalls = new Set(
    interaction.steps
      .filter(s => s.type === "function_result")
      .map(s => s.call_id)
  );
  const pendingCalls = interaction.steps.filter(
    s => s.type === "function_call" && !executedCalls.has(s.id)
  );

  if (pendingCalls.length > 0) {
    const fcStep = pendingCalls[0];
    console.log(`Function to call: ${fcStep.name} (ID: ${fcStep.id})`);

    // 3. Execute the function locally (simulated get_weather()) and send the result back (Turn 2)
    const functionResult = {
      temperature: 23,
      unit: "celsius"
    };

    const finalInteraction = await client.interactions.create({
      agent: "antigravity-preview-05-2026",
      previous_interaction_id: interaction.id, // Reference the interaction ID
      environment: interaction.environment_id,
      input: [
        {
          type: "function_result",
          name: fcStep.name,
          call_id: fcStep.id,
          result: functionResult,
        }
      ],
    }, { timeout: 300000 });

    console.log(finalInteraction.output_text);
  } else {
    console.log("No pending function calls.");
  }
} else {
  console.log(`Interaction completed with status: ${interaction.status}`);
}

REST

# 1. Turn 1: Request function call
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "What is the weather in Tokyo?",
      "environment": "remote",
      "tools": [
          {"type": "code_execution"},
          {
              "type": "function",
              "name": "get_weather",
              "description": "Gets the current weather for a given location.",
              "parameters": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                      "location": {"type": "string"}
                  },
                  "required": ["location"]
              }
          }
      ]
  }')

# Extract interaction ID, environment ID, and call ID (requires jq)
INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.id')
ENVIRONMENT_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.environment_id')
CALL_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.steps[] | select(.type=="function_call") | .id')

# 2. Turn 2: Send function result back using variables
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d "{
      \"agent\": \"antigravity-preview-05-2026\",
      \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\",
      \"environment\": \"$ENVIRONMENT_ID\",
      \"input\": [
          {
              \"type\": \"function_result\",
              \"name\": \"get_weather\",
              \"call_id\": \"$CALL_ID\",
              \"result\": {
                  \"temperature\": 23,
                  \"unit\": \"celsius\"
              }
          }
      ]
  }"

MCP sunucuları

Uzak Model Context Protocol (MCP) sunucularını kaydederek Antigravity aracını harici araçlara bağlayabilirsiniz. Aracı, akışa uygun HTTP üzerinden uzak MCP sunucularını destekler.

Bir MCP sunucusu kaydederken tools dizisinde aşağıdaki alanları belirtmeniz gerekir:

Alan Tür Zorunlu Açıklama
type dize Evet "mcp_server" olmalıdır.
name dize Evet Sunucunun benzersiz tanımlayıcısı. Kesinlikle küçük harf ve alfanümerik olmalıdır (^[a-z0-9_-]+$ ile eşleşmelidir).
url dize Evet Uzak MCP sunucusunun uç nokta URL'si.
headers nesne Hayır İsteklerle gönderilen özel üstbilgiler (ör. kimlik doğrulama).
allowed_tools dizi Hayır Çalıştırılmasına izin verilen araç adlarının listesi. Atlanırsa tüm araçlara izin verilir.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

# Register a remote HTTP MCP server
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="What is the weather in Tokyo?",
    environment="remote",
    tools=[{
        "type": "mcp_server",
        "name": "weather", # Must be lowercase
        "url": "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"
    }]
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "What is the weather in Tokyo?",
    environment: "remote",
    tools: [{
        type: "mcp_server",
        name: "weather", // Must be lowercase
        url: "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"
    }]
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "What is the weather in Tokyo?",
      "environment": "remote",
      "tools": [{
          "type": "mcp_server",
          "name": "weather",
          "url": "https://gemini-api-demos.uc.r.appspot.com/mcp"
      }]
  }'

Aracıyı özelleştirme

Antigravity aracısını talimatlarını, araçlarını ve ortamını özelleştirerek genişletebilirsiniz. Aracı, özelleştirme için dosya sistemiyle uyumlu bir yaklaşımı destekler: Talimatlar ve beceriler için AGENTS.md gibi dosyaları doğrudan korumalı alana .agents/skills/ altında bağlayabilir veya yapılandırmayı etkileşim sırasında satır içi olarak iletebilirsiniz. Yapılandırmanızı satır içi olarak yineleyebilir ve hazır olduğunuzda yönetilen bir aracı olarak kaydedebilirsiniz.

Özel ajanları oluşturma hakkında ayrıntılı bilgi için Yönetilen Ajanlar Oluşturma başlıklı makaleyi inceleyin.

Arka planda yürütme

Çok adımlı akıl yürütme, kod yürütme veya dosya işlemleri içeren aracı görevlerinin tamamlanması dakikalar sürebilir. Etkileşimi eşzamansız olarak çalıştırmak için background=True öğesini kullanın. API, durum completed veya failed olana kadar yokladığınız bir etkileşim kimliğiyle hemen yanıt verir.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

# 1. Start the interaction in the background
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Run a complex analysis on the repository.",
    environment="remote",
    background=True,
)

print(f"Interaction started in background: {interaction.id}")

# 2. Poll for completion
while interaction.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)

if interaction.status == "completed":
    print(interaction.output_text)
else:
    print(f"Finished with status: {interaction.status}")

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Run a complex analysis on the repository.",
    environment: "remote",
    background: true,
});

console.log(`Interaction started in background: ${interaction.id}`);

let result = interaction;
while (result.status === "in_progress") {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    result = await client.interactions.get(interaction.id);
}

if (result.status === "completed") {
    console.log(result.output_text);
} else {
    console.log(`Finished with status: ${result.status}`);
}

REST

# 1. Start the interaction in the background
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "Run a complex analysis on the repository.",
      "environment": "remote",
      "background": true
  }')

INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.id')

# 2. Poll for results (repeat until status is "completed")
curl -s -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$INTERACTION_ID" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Arka planda yürütme için varsayılan olarak store=True gerekir. Arka planda yürütme sırasında gerçek zamanlı ilerleme güncellemeleri için Arka planda etkileşimleri yayınlama başlıklı makaleyi inceleyin.

cancel yöntemini kullanarak devam eden bir arka plan etkileşimini iptal edebilirsiniz.

Python

client.interactions.cancel(id="INTERACTION_ID")

JavaScript

await client.interactions.cancel({ id: "INTERACTION_ID" });

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/INTERACTION_ID:cancel" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"

Arka planda yürütme ile çok aşamalı etkileşim

Arka plandaki bir etkileşim durum bilgisi olan araçları (ör. bir sandbox'ta kod yürütme) içerdiğinde, aynı ortamda devam etmek için tamamlanan etkileşimdeki environment_id simgesini kullanın. Bu sayede, ajan tüm dosyalar ve durum korunarak kaldığı yerden devam eder.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

# First turn: run a task in the background
interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests.",
    environment="remote",
    background=True,
)

while interaction.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)

# Second turn: continue in the same environment
followup = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Fix any failing tests and re-run them.",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    environment=interaction.environment_id,
    background=True,
)

while followup.status == "in_progress":
    time.sleep(5)
    followup = client.interactions.get(id=followup.id)

print(followup.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

// First turn: run a task in the background
let interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests.",
    environment: "remote",
    background: true,
});

while (interaction.status === "in_progress") {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    interaction = await client.interactions.get(interaction.id);
}

// Second turn: continue in the same environment
let followup = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Fix any failing tests and re-run them.",
    previous_interaction_id: interaction.id,
    environment: interaction.environment_id,
    background: true,
});

while (followup.status === "in_progress") {
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 5000));
    followup = await client.interactions.get(followup.id);
}

console.log(followup.output_text);

REST

# 1. Start first interaction in the background
RESPONSE=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d '{
      "agent": "antigravity-preview-05-2026",
      "input": "Clone https://github.com/google/generative-ai-python and run its tests.",
      "environment": "remote",
      "background": true
  }')

INTERACTION_ID=$(echo $RESPONSE | jq -r '.id')

# 2. Poll until completed (repeat until status is "completed")
RESULT=$(curl -s -X GET "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$INTERACTION_ID" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY")

ENVIRONMENT_ID=$(echo $RESULT | jq -r '.environment_id')

# 3. Continue in the same environment
curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Api-Revision: 2026-05-20" \
  -d "{
      \"agent\": \"antigravity-preview-05-2026\",
      \"input\": \"Fix any failing tests and re-run them.\",
      \"previous_interaction_id\": \"$INTERACTION_ID\",
      \"environment\": \"$ENVIRONMENT_ID\",
      \"background\": true
  }"

Ortam

Her çağrı, bir Linux sanal alanı oluşturur veya yeniden kullanır. environment parametresi üç biçimde olabilir:

Form Açıklama
"remote" Varsayılan ayarlarla yeni bir sanal alan sağlayın.
"env_abc123" Tüm dosyaları ve durumu koruyarak mevcut bir ortamı kimliğe göre yeniden kullanın.
{...} Özel kaynaklar ve ağ kurallarıyla tam EnvironmentConfig

Kaynaklar (Git, GCS, satır içi), ağ, yaşam döngüsü ve kaynak sınırları hakkında ayrıntılı bilgi için Ortamlar başlıklı makaleyi inceleyin.

Kullanılabilirlik ve fiyatlandırma

Antigravity aracısı, Google AI Studio'daki Interactions API ve Gemini API aracılığıyla önizleme sürümünde kullanılabilir.

Fiyatlandırma, temel Gemini model jetonlarına ve aracının kullandığı araçlara dayalı kullandıkça öde modeline göre belirlenir. Tek bir çıktı üreten standart bir sohbet isteğinin aksine, Antigravity etkileşimi, bir aracı iş akışıdır. Tek bir istek, muhakeme, araç yürütme, kod çalıştırma ve dosya yönetimi gibi işlemleri içeren bağımsız bir döngüyü tetikler.

Tahmini maliyetler

Maliyetler, görevin karmaşıklığına göre değişir. Ajan, kaç araç çağrısı, kod yürütme ve dosya işlemi gerektiğini bağımsız olarak belirler. Aşağıdaki tahminler çalıştırmalara dayanmaktadır.

Görev kategorisi Giriş jetonu sayısı Çıkış jetonu sayısı Normal maliyet
Araştırma ve bilgi sentezi 100 bin-500 bin 10.000-40.000 0,30-1,00 ABD doları
Doküman ve içerik oluşturma 100 bin-500 bin 15.000-50.000 0,30-1,30 ABD doları
Süreç ve sistem tasarımı 100 bin-400 bin 10.000-30.000 0,25-0,80 ABD doları
Veri işleme ve analiz 300.000-3.000.000 30 bin - 150 bin 0,70-3,25 ABD doları

Giriş jetonlarının% 50-70'i genellikle önbelleğe alınır. Çok sayıda araç çağrısı içeren karmaşık aracı iş akışları, tek bir etkileşimde 3-5 milyon jeton biriktirebilir ve maliyeti yaklaşık 5 ABD dolarına kadar çıkabilir.

Önizleme döneminde ortam bilgi işlem (CPU, bellek, korumalı alan yürütme) için ücret alınmaz.

Sınırlamalar

  • Önizleme durumu: Antigravity ajanı ve Interactions API'si. Özellikler ve şemalar değişebilir.
  • Desteklenmeyen oluşturma yapılandırması: Şu parametreler desteklenmez ve 400 hatası döndürür: temperature, top_p, top_k, stop_sequences, max_output_tokens.
  • Yapılandırılmış çıkış: Antigravity aracısı, yapılandırılmış çıkışları desteklemez.
  • Kullanılamayan araçlar: file_search, computer_use ve google_maps henüz desteklenmemektedir.
  • Uzak MCP sınırlamaları: Server-Sent Events (SSE) aktarımı desteklenmez (Streamable HTTP kullanın). Ayrıca, sunucu name kesinlikle küçük harf ve alfanümerik olmalıdır (büyük harf kullanılması genel bir 400 Bad Request hatasını tetikler).
  • Dosya sistemi aracı: Şu anda dosya sistemi aracı yok. environment kapsamında sunulur.
  • Mağaza koşulu: background=True kullanılarak yapılan aracı yürütme işlemi için store=True gerekir.
  • Yalnızca durum bilgisi olan işlev çağrısı: İşlev çağrısı yalnızca durum bilgisi olan modda desteklenir. Sırayı devam ettirmek için previous_interaction_id kullanmanız gerekir. Geçmişi manuel olarak yeniden oluşturma (durum bilgisiz mod) desteklenmiyor.
  • Desteklenmeyen çok formatlı türler. Ses, video ve doküman girişleri şu anda desteklenmemektedir. Yalnızca metin ve resimlere izin verilir.

Sırada ne var?