Gemini 4 Argon の新機能

Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）は、Google の最新かつ最も高性能なモデルです。難しい問題についてより長く推論できるため、複雑なコーディング、エージェント、数学、科学のタスクでより優れた結果を得ることができます。Gemini 4 Argon は、Gemini API と Google AI Studio でご利用いただけます。

Gemini 4 Argon は、100 万トークンの統合された入出力トークン上限、最大 100 万トークンの長いデコード、調整可能な思考レベル（low、medium、high）をサポートしています。

このガイドでは、Gemini 4 Argon の新機能、API の変更、コードサンプル、移行ガイダンスについて説明します。

新しいモデル

クイックスタート

次の例では、推奨されるデフォルトの thinking_level（medium）と 64K の出力トークン上限を使用して、gemini-4-argon にリクエストを送信します。

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 の新機能

• 統合された 100 万トークンの入出力トークン上限: 入力トークン、思考トークン、出力トークンは 1 つの 100 万トークン ウィンドウを共有します。ストリーミング以外の呼び出しではリクエストあたり 32,000 トークン、ストリーミング呼び出しではストリームあたり 64,000 トークンの上限があります。
• 最大 100 万トークンの長いデコード: モデルは、リクエストごとの上限を超えて、最大 100 万トークン（入力トークンを差し引いた数）まで生成できます。最新の Google GenAI SDK は、デフォルトで継続されます。
• エージェント型動画理解（一般提供）: エージェント型動画理解が一般提供になりました。
• マネージド エージェントでサポート: Gemini マネージド エージェントの Antigravity エージェントで Gemini 4 Argon がサポートされるようになりました。

詳細については、Gemini 4 Argon モデルのページをご覧ください。料金の詳細については、料金ページをご覧ください。

出力の拡大と長いデコード

タスクに深い推論が必要な場合、Gemini 4 Argon はより長い時間をかけて思考し、複雑な数学、科学、コーディングの問題を 1 回の生成で解決できます。

• 100 万トークンの入出力上限の統合: Argon は、思考と出力を合わせて最大 100 万トークン（入力トークンを除く）を使用できます。
• 思考トークンは max_output_tokens にカウントされます。 難しいタスクでは、モデルは max_output_tokens 予算をより多く使用して、より良い回答に到達します。thinking_level を使用して、トークンの使用を制御します。
• リクエストごとの上限（ストリーミング 64K / 非ストリーミング 32K）: 1 つのストリーミング リクエストで最大 65,536 トークンが返されます。1 つの非ストリーミング リクエストで返されるトークン数は、Gemini 3.x の 65,536 から 32,768 に減少しました。REST 呼び出しの場合、これらの上限はデフォルトでもあります。

最新の Google GenAI SDK は、デフォルトで長時間デコードを実行します。Python google-genai 2.30.1 以降、または JavaScript @google/genai 2.29.1 以降を使用します。

これらのバージョンでは、automatic_continuation はデフォルトで True であるため、設定する必要はありません。max_output_tokens をリクエストごとの上限より高く設定すると、generate_content と generate_content_stream は、モデルが終了するか max_output_tokens に達するまで、リクエストをまたいで自動的に継続され、1 つにまとめられたレスポンスが返されます。

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.
    ),
)

ループを自分で実行するには、automatic_continuation=False を設定します。REST を呼び出すか、古い SDK を使用している場合、リクエストはリクエストごとの上限で停止します。REST ループ、サードパーティ フレームワーク、トークン カウント、長いデコードを使用するタイミングについては、長いデコードのガイドをご覧ください。

出力トークンの上限を設定する

max_output_tokens は、すべての継続リクエストを含む、生成の思考トークンと出力トークンの合計数を設定します。思考によって回答が短くならないように、十分に高い値を設定します。ハード プロンプトがすべてを使用した場合に費用を制限できるように、十分に低く設定します。

まず、次のガイダンスを参考にしてください。

• 標準タスク: デフォルトのままにします。
• 上限が 32K 未満の既存のアプリ: max_output_tokens を 32,768 に引き上げます。使用するトークンを減らすには、thinking_level を小さくします。
• 以前に 32,000 個を超えるトークンを使用したタスク: max_output_tokens を 65,536 に設定します。
• 複雑な推論とコーディング: max_output_tokens を 131,072 または 262,144 に設定します。最大 1,048,576 から入力トークンを引いた値まで設定できます。

リクエストが max_output_tokens のすべてを使用すると、finish_reason: "MAX_TOKENS" が返され、continuation_token が含まれます。再開するか、最初からやり直すことができます。

• チェックポイントから再開する: 最新の continuation_token とより高い max_output_tokens を含む元のリクエストを送信します。max_output_tokens を発生させない場合、リクエストは 400 INVALID_ARGUMENT を返します。
• 再開: max_output_tokens を大きくし、continuation_token を含めずに元のリクエストを送信します。

思考レベルについて

思考レベルは、Gemini 4 Argon の品質、レイテンシ、トークンの使用量を制御する主な手段です。

3 つのレベルすべてで評価を実行し、max_output_tokens を大きくして、回答が途中で切れないようにします。次に、品質基準を満たす最小の thinking_level を選択します。

移行チェックリスト

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

gemini-4-argon に移行する

• モデル ID を更新する: モデル文字列を gemini-4-argon に変更します。
• max_output_tokens を明示的に設定する: デフォルトは、ストリーミングと SDK 呼び出しの場合は 64K、ストリーミング以外の REST 呼び出しの場合は 32K です。
• 32K 未満の上限を引き上げる: 32K 未満の上限を 32,768 以上に引き上げます。thinking_level を使用してトークンの消費を削減する。
• 長いデコードを計画する: リクエストあたりの上限を超えるタスクの場合は、最新の SDK を使用するか、continuation_token ループを追加します。
• thinking_budget を thinking_level に置き換える: thinking_budget は引き続き機能し、最も近い thinking_level にマッピングされますが、警告が返されます。low、medium、high でワークロードをテストします。
• 明示的なコンテキスト キャッシュ保存から移行する: 明示的なキャッシュ保存（cachedContents / caches.create）は Gemini 4 Argon ではサポートされておらず、エラーが返されます。GenerateContentConfig で cached_content を作成または渡す呼び出しを削除します。暗黙的なキャッシュ保存は、4,096 トークン以上のプロンプトでデフォルトで有効になっており、キャッシュ ヒット時にキャッシュに保存された入力トークンが 95% 割引されます。
• 非推奨のパラメータを削除する: リクエストから temperature、top_p、top_k、candidate_count を削除します。指定すると、サンプリング パラメータは無視されます。
• クライアントのタイムアウトを増やす: HTTP クライアントのタイムアウトを呼び出しごとに 20 分以上に設定します。
• 思考シグネチャを保持する: マルチターン リクエストと関数呼び出しリクエストで、思考シグネチャを含む会話履歴全体を渡します。

料金

Gemini 4 Argon は、2026 年 11 月 30 日まで特別価格でご利用いただけます。

• 入力トークン: 100 万トークンあたり $2.00（2026 年 12 月 1 日より $4.00）
  • キャッシュに保存された入力トークン: 暗黙的なキャッシュ保存により、キャッシュに保存された入力トークンが 95% 割引され、100 万トークンあたり $0.10 になります（2026 年 12 月 1 日以降は $0.20）。
• 出力トークン（思考トークンを含む）: 100 万トークンあたり $10.00（2026 年 12 月 1 日以降は $20.00）

Gemini 4 Argon は、無料枠または Google AI Pro プランではご利用いただけません。料金階層の詳細については、料金ページをご覧ください。

その他のモデル

• Gemini 3.8 Flash
• Gemini 3.6 Flash と 3.5 Flash-Lite
• すべてのモデルを見る

次のステップ

• ストリーミング、再接続、トークンカウントのパターンの詳細については、長いデコードのデベロッパー ガイドをご覧ください。
• 思考レベルと思考の要約の仕組みについては、思考ガイドをご覧ください。
• Google AI Studio で Gemini 4 Argon をテストする。