Gemini 4 Argon'daki yenilikler

Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) en yeni ve en yetenekli modelimizdir. Karmaşık kodlama, temsilci, matematik ve fen görevlerinde daha iyi sonuçlar elde etmek için zor problemler üzerinde daha uzun süre akıl yürütebilir. Gemini 4 Argon'a Gemini API ve Google AI Studio'dan erişebilirsiniz.

Gemini 4 Argon, 1 milyon giriş-çıkış parça sınırını, 1 milyon parçaya kadar uzun kod çözmeyi ve ayarlanabilir düşünme seviyelerini (low, medium, high) destekler.

Bu kılavuzda Gemini 4 Argon'daki yenilikler, API değişiklikleri, kod örnekleri ve taşıma kılavuzu açıklanmaktadır.

Yeni model

Hızlı başlangıç kılavuzu

Önerilen varsayılan thinking_level (medium) ve 64K çıkış parçası sınırı ile gemini-4-argon'ya istek göndermek için aşağıdaki örneği kullanın:

pip install -U "google-genai>=2.30.1"

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        max_output_tokens=65536,
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="medium"),
    ),
)

print(response.text)

npm install "@google/genai@>=2.29.1"

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

const ai = new GoogleGenAI({});

const response = await ai.models.generateContent({
  model: "gemini-4-argon",
  contents: "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing.",
  config: {
    maxOutputTokens: 65536,
    thinkingConfig: {
      thinkingLevel: "medium",
    },
  },
});

console.log(response.text);

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing."}]
    }],
    "generationConfig": {
      "maxOutputTokens": 65536,
      "thinkingConfig": {
        "thinkingLevel": "medium"
      }
    }
  }'

Gemini 4 Argon'daki yenilikler

• Birleştirilmiş 1 milyon giriş-çıkış jetonu sınırı: Giriş, düşünme ve çıkış jetonları tek bir 1 milyon jetonluk pencereyi paylaşır. Akış olmayan çağrılar için istek başına 32 bin, akış çağrıları için ise akış başına 64 bin sınır vardır.
• 1 milyon jetona kadar uzun çözümleme: Model, istek başına sınırdan daha fazla, girişiniz hariç 1 milyon jetona kadar oluşturabilir. En yeni Google GenAI SDK'ları varsayılan olarak kullanılmaya devam eder.
• Temsilci tabanlı video yorumlama (genel kullanıma sunuldu): Temsilci tabanlı video yorumlama artık genel kullanıma sunuldu.
• Yönetilen Ajanlar'da desteklenir: Gemini Yönetilen Ajanlar'daki Antigravity ajanı artık Gemini 4 Argon'u destekliyor.

Daha fazla bilgi için Gemini 4 Argon model sayfasını inceleyin. Fiyatlandırmayla ilgili ayrıntılar için fiyatlandırma sayfasını inceleyin.

Daha büyük çıkış ve uzun kod çözme

Gemini 4 Argon, derin akıl yürütme gerektiren görevlerde daha uzun süre düşünüp daha fazla çaba harcayarak karmaşık matematik, fen ve kodlama problemlerini tek bir denemede çözebilir.

• Birleştirilmiş 1 milyon giriş-çıkış jetonu sınırı: Argon, düşünme ve çıkış için toplamda 1 milyon jeton (giriş jetonlarınız hariç) kullanabilir.
• Düşünme token'ları max_output_tokens sınırına dahildir: Model, zorlu görevlerde daha iyi bir yanıt bulmak için max_output_tokens bütçenizin daha fazlasını kullanır. Jeton kullanımını kontrol etmek için thinking_level kullanın.
• İstek başına sınırlar (64.000 akış / 32.000 akış dışı): Bir akış isteği en fazla 65.536 jeton döndürür. Akış dışı bir istek, Gemini 3.x'teki 65.536 jetona kıyasla en fazla 32.768 jeton döndürür. REST çağrıları için de bu sınırlar varsayılan değerlerdir.

En yeni Google GenAI SDK'ları, varsayılan olarak uzun kod çözme işlemini sizin için çalıştırır. Python google-genai 2.30.1 veya sonraki bir sürümü ya da JavaScript @google/genai 2.29.1 veya sonraki bir sürümü kullanın.

Bu sürümlerde automatic_continuation varsayılan olarak True olduğundan bunu ayarlamanız gerekmez. max_output_tokens değerini istek başına sınırdan yüksek ayarladığınızda model tamamlanana veya max_output_tokens değerine ulaşana kadar generate_content ve generate_content_stream otomatik olarak istekler arasında devam eder ve tek bir birleştirilmiş yanıt döndürülür.

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        max_output_tokens=262144,
        thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="high"),
        automatic_continuation=True,  # Default.
    ),
)

Döngüyü kendiniz çalıştırmak için automatic_continuation=False ayarlayın. REST'i çağırırsanız veya eski bir SDK kullanırsanız istekler, istek başına sınırda durur. REST döngüleri, üçüncü taraf çerçeveleri, birim sayısı ve uzun kod çözmenin ne zaman kullanılacağı hakkında bilgi edinmek için uzun kod çözme kılavuzuna bakın.

Çıkış jetonu sınırlarını ayarlama

max_output_tokens, tüm devam istekleri dahil olmak üzere bir üretim için toplam düşünme ve çıkış jetonlarını ayarlar. Bu değeri, düşünme sürecinin yanıtı yarıda kesmeyeceği kadar yüksek bir değere ayarlayın. Zor bir istem tüm bütçeyi kullandığında harcamayı sınırlayacak kadar düşük bir bütçe belirleyin.

Başlangıç noktası olarak aşağıdaki kılavuzdan yararlanabilirsiniz:

• Standart görevler: Varsayılan değeri koruyun.
• Sınırı 32.000'den düşük olan mevcut uygulamalar: max_output_tokens değerini 32.768'e yükseltin. Daha az jeton kullanmak için thinking_level değerini düşürün.
• Daha önce 32.000'den fazla jeton kullanan görevler: max_output_tokens değerini 65.536 olarak ayarlayın.
• Karmaşık muhakeme ve kodlama: max_output_tokens değerini 131.072 veya 262.144 olarak ayarlayın. Giriş jetonlarınız çıkarıldığında bu değer 1.048.576'ya kadar çıkabilir.

Bir istek max_output_tokens değerinin tamamını kullanırsa finish_reason: "MAX_TOKENS" döndürür ve continuation_token içerir. Devam edebilir veya baştan başlayabilirsiniz.

• Kontrol noktasından devam etme: Orijinal isteği en son continuation_token ile ve daha yüksek bir max_output_tokens ile gönderin. max_output_tokens değerini artırmazsanız istek 400 INVALID_ARGUMENT değerini döndürür.
• Yeniden başlatma: Orijinal isteği daha yüksek bir max_output_tokens ile ve continuation_token olmadan gönderin.

Düşünme düzeylerini anlama

Düşünme düzeyi, Gemini 4 Argon'da kalite, gecikme ve jeton kullanımı üzerinde sahip olduğunuz temel kontrolü sağlar:

Sınırın yanıtları yarıda kesmemesi için değerlendirmelerinizi her üç düzeyde de yüksek bir max_output_tokens ile çalıştırın. Ardından, kalite eşiğinizi karşılayan en düşük thinking_level değerini seçin.

Taşıma yapılacaklar listesi

  `/gemini-api-dev migrate my app to Gemini 4 Argon`

gemini-4-argon'a geçiş

• Model kimliğini güncelleme: Model dizenizi gemini-4-argon olarak değiştirin.
• max_output_tokens değerini açıkça ayarlayın: Yayın ve SDK çağrıları için varsayılan değer 64K, yayın içermeyen REST çağrıları için ise 32K'dır.
• 32 binin altındaki sınırlarda artış: 32 binin altındaki tüm sınırları en az 32.768'e yükseltin. Jeton harcamasını azaltmak için thinking_level kullanın.
• Uzun kod çözme planı: İstek başına sınırdan daha fazla görev için en yeni SDK'yı kullanın veya continuation_token döngüsü ekleyin.
• thinking_budget yerine thinking_level kullanın: thinking_budget hâlâ çalışır ve en yakın thinking_level ile eşlenir ancak uyarı döndürür. İş yükünüzü low, medium ve high'de test edin.
• Açık bağlam önbelleğe almayı bırakın: Açık önbelleğe alma (cachedContents / caches.create) Gemini 4 Argon'da desteklenmez ve hata döndürür. cached_content içinde GenerateContentConfig oluşturan veya ileten aramaları kaldırın. Örtülü önbelleğe alma,en az 4.096 jetonluk istemler için varsayılan olarak etkindir ve önbellek isabetlerinde önbelleğe alınan giriş jetonlarında% 95 indirim uygular.
• Kullanımdan kaldırılan parametreleri kaldırın: İsteklerden temperature, top_p, top_k ve candidate_count parametrelerini kaldırın. Sağlanırsa örnekleme parametreleri yoksayılır.
• İstemci zaman aşımlarını artırma: HTTP istemci zaman aşımlarını çağrı başına en az 20 dakika olarak ayarlayın.
• Düşünce imzalarını koruyun: Çok aşamalı etkileşim ve işlev çağrısı isteklerinde düşünce imzaları da dahil olmak üzere tüm görüşme geçmişini iletin.

Fiyatlandırma

Gemini 4 Argon, 30 Kasım 2026'ya kadar tanıtım fiyatıyla kullanılabilir:

• Giriş jetonları: 1 milyon jeton başına 2,00 ABD doları (1 Aralık 2026'dan itibaren 4,00 ABD doları)
  • Önbelleğe alınmış giriş jetonları: Örtülü önbelleğe alma, önbelleğe alınmış girişte %95 indirim yaparak 1 milyon jeton başına 0,10 ABD doları (1 Aralık 2026'dan itibaren 0,20 ABD doları) ücret alır.
• Düşünme jetonları dahil çıkış jetonları: 1 milyon jeton başına 10, 00 ABD doları (1 Aralık 2026'dan itibaren 20, 00 ABD doları)

Gemini 4 Argon, ücretsiz katmanda veya Google AI Pro planında kullanılamaz. Fiyatlandırma katmanlarının tamamı için fiyatlandırma sayfasına bakın.

Diğer modeller

• Gemini 3.8 Flash
• Gemini 3.6 Flash ve 3.5 Flash-Lite
• Tüm modellere göz atın

Sırada ne var?

• Tam akış, yeniden bağlanma ve jeton sayma kalıpları için uzun kod çözme geliştirici kılavuzunu okuyun.
• Düşünme seviyelerinin ve düşünme özetlerinin işleyiş şeklini düşünme kılavuzundan öğrenebilirsiniz.
• Google AI Studio'da Gemini 4 Argon'u test edin.