Co nowego w Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) to nasz najnowszy, najbardziej zaawansowany model. Może dłużej analizować trudne problemy, aby uzyskać lepsze wyniki w przypadku złożonych zadań związanych z kodowaniem, agentami, matematyką i nauką. Model Gemini 4 Argon jest dostępny przez Gemini API i w Google AI Studio.

Gemini 4 Argon obsługuje ujednolicone okno kontekstu o milionie tokenów, długie dekodowanie do miliona tokenów i możliwość dostosowania poziomu rozumowania (low, medium, high).

W tym przewodniku znajdziesz informacje o nowościach w Gemini 4 Argon, zmianach w interfejsie API, przykłady kodu i wskazówki dotyczące migracji.

Nowy model

Szczegółowe informacje znajdziesz na stronie modelu Gemini 4 Argon. Szczegółowe informacje o cenach dla nowych użytkowników znajdziesz w sekcji dotyczącej cen poniżej lub na stronie z cenami.

Krótkie wprowadzenie

Użyj tego przykładu, aby wysłać żądanie do modelu gemini-4-argon z zalecanym domyślnym ustawieniem thinking_level (medium) i limitem tokenów wyjściowych wynoszącym 64 tys.:

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing."
)

print(interaction.output_text)

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing.",
});

console.log(interaction.output_text);

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing."
  }'

Co nowego w Gemini 4 Argon

• Ujednolicony limit 1 mln tokenów wejściowych i wyjściowych: dane wejściowe, proces rozumowania i dane wyjściowe współdzielą jedno okno o rozmiarze 1 048 576 tokenów.
• Długie dekodowanie: pojedyncza odpowiedź może teraz przekraczać 64 tys. tokenów, aż do 1 mln tokenów minus dane wejściowe. Zobacz Długie dekodowanie.
• Analizowanie filmów przez agenta jest ogólnie dostępne: analizowanie filmów przez agenta jest teraz ogólnie dostępne.
• Obsługa w zarządzanych agentach: agent Antigravity w zarządzanych agentach Gemini obsługuje teraz Gemini 4 Argon.

Pełne dane techniczne znajdziesz na stronie modelu Gemini 4 Argon. Cennik znajdziesz na tej stronie.

Większa ilość danych wyjściowych i długie dekodowanie

Gemini 4 Argon może dłużej analizować trudne problemy matematyczne, naukowe i związane z kodowaniem.

• Użyj thinking_level, aby kontrolować poziom rozumowania: poziom myślenia określa, jak głęboko model analizuje problem przed udzieleniem odpowiedzi. max_output_tokens to twardy limit: odpowiedź kończy się, gdy proces myślenia i generowanie odpowiedzi osiągną ten limit, więc ustaw go na tyle wysoko, aby nie skrócić odpowiedzi.

• Generowanie do 1 mln tokenów z wykonywaniem w tle: użyj wykonywania w tle z parametrem max_output_tokens większym niż 65 536, aby pojedyncza odpowiedź mogła przekroczyć 64 tys. tokenów i osiągnąć nawet 1 mln tokenów. Model generuje długie odpowiedzi w skokach do 64 tys. tokenów, a każdy skok zaczyna się tam, gdzie zakończył się poprzedni. Dzięki wykonywaniu w tle nasze serwery uruchamiają te skoki kontynuacji za Ciebie. Każdy przeskok dodaje krok model_output do interaction.steps, więc po zakończeniu interakcji połącz tekst ze wszystkich kroków model_output.

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
    background=True,
    generation_config={
        "max_output_tokens": 262144,
        "thinking_level": "high",
    },
)

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

# Each hop adds a model_output step, so join the text of all of them.
text = "".join(
    content.text
    for step in interaction.steps
    if step.type == "model_output"
    for content in step.content
    if content.type == "text"
)
print(text)
print("Status:", interaction.status)
print("Usage:", interaction.usage)

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

const client = new GoogleGenAI({});

let interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
  background: true,
  generation_config: {
    max_output_tokens: 262144,
    thinking_level: "high",
  },
});

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

// Each hop adds a model_output step, so join the text of all of them.
const text = interaction.steps
  .filter((step) => step.type === "model_output")
  .flatMap((step) => step.content ?? [])
  .filter((content) => content.type === "text")
  .map((content) => content.text)
  .join("");
console.log(text);
console.log("Status:", interaction.status);
console.log("Usage:", interaction.usage);

ID=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
    "background": true,
    "generation_config": {
      "max_output_tokens": 262144,
      "thinking_level": "high"
    }
  }' | jq -r '.id')

while true; do
  RESP=$(curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$ID" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY")
  STATUS=$(echo "$RESP" | jq -r '.status')
  if [[ "$STATUS" != "in_progress" && "$STATUS" != "queued" ]]; then
    echo "$RESP" | jq -r '[.steps[]? | select(.type == "model_output") | .content[]? | select(.type == "text") | .text] | join("")'
    break
  fi
  sleep 5
done

Wykonywanie w tle to najprostszy sposób na uruchomienie długiego dekodowania. Pętla kontynuacji jest wykonywana po stronie serwera, dopóki model nie zakończy działania lub nie osiągnie wartości max_output_tokens. Jeśli potrzebujesz bardziej szczegółowej kontroli nad ponownymi próbami, wycofywaniem i obsługą błędów (lub nie chcesz, aby Twoje interakcje były przechowywane), możesz użyć kontynuacji po stronie klienta w interfejsie GenerateContent API. Wkrótce w Interactions API będzie też dostępna kontynuacja po stronie klienta. Informacje o strumieniowaniu, ponownym łączeniu, liczeniu tokenów i o tym, kiedy używać długiego dekodowania, znajdziesz w przewodniku po długim dekodowaniu.

Ustawianie limitów tokenów wyjściowych

max_output_tokens określa łączną liczbę tokenów rozumowania i wyjściowych w odpowiedzi. Ustaw go na tyle wysoko, aby proces myślowy nie skracał odpowiedzi, i na tyle nisko, aby ograniczyć wydatki, gdy trudny prompt wykorzysta cały limit.

Użyj tych wartości jako punktu wyjścia:

• Zadania standardowe: zachowaj domyślną wartość 65 536 lub nie ustawiaj żadnej wartości.
• Istniejące aplikacje z limitem niższym niż 32 tys.: zwiększ wartość max_output_tokens do co najmniej 32 768. Gemini 4 Argon może przeznaczyć więcej limitu na rozumowanie niż wcześniejsze modele. Aby używać mniejszej liczby tokenów, obniż poziom rozumowania.
• Złożone rozumowanie i kodowanie: ustaw background: true i max_output_tokens na 131 072 lub 262 144, maksymalnie do 1 048 576 minus tokeny wejściowe.

Poziomy rozumowania

Poziom rozumowania to główne ustawienie, które pozwala kontrolować jakość, czas oczekiwania i wykorzystanie tokenów w Gemini 4 Argon:

Przeprowadź oceny na wszystkich 3 poziomach, a następnie wybierz najniższy poziom, który spełnia Twoje wymagania dotyczące jakości. Więcej informacji znajdziesz w przewodniku po procesie myślowym.

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    generation_config={
        "thinking_level": "medium"  # Balanced reasoning effort for complex tasks
    }
)

print(interaction.output_text)

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
  generation_config: {
    thinking_level: "medium", // Balanced reasoning effort for complex tasks
  },
});

console.log(interaction.output_text);

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "medium"
    }
  }'

Gemini 4 Argon w zarządzanych agentach

Agent Antigravity w zarządzanych agentach Gemini obsługuje Gemini 4 Argon. Aby go użyć, ustaw model w agent_config:

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input=(
        "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. "
        "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. "
        "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. "
        "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes."
    ),
    environment="remote",
    agent_config={
        "type": "antigravity",
        "model": "gemini-4-argon",
    },
)

print(interaction.output_text)

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-09-2026",
  input:
    "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. " +
    "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. " +
    "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. " +
    "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
  environment: "remote",
  agent_config: {
    type: "antigravity",
    model: "gemini-4-argon",
  },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

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-09-2026",
    "input": "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google'\''s PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
    "environment": "remote",
    "agent_config": {
      "type": "antigravity",
      "model": "gemini-4-argon"
    }
  }'

Więcej opcji znajdziesz w sekcji Wybór modelu w przewodniku po agencie Antigravity.

Lista kontrolna migracji

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

Migracja do gemini-4-argon

• Zaktualizuj identyfikator modelu: zmień ciąg znaków modelu docelowego na gemini-4-argon.
• Sprawdź max_output_tokens: jeśli ustawisz tę wartość jawnie, rozważ jej zwiększenie. Zalecamy co najmniej 32 768, ponieważ Gemini 4 Argon może wykorzystać więcej limitu na rozumowanie.
• Skonfiguruj poziom rozumowania: wybierz low, medium (domyślny) lub high i przetestuj zbiór zadań na wszystkich 3 poziomach.
• Zrezygnuj z jawnego zapisywania kontekstu w pamięci podręcznej: jawne zapisywanie w pamięci podręcznej (cachedContents / caches.create) nie jest obsługiwane w Gemini 4 Argon. Usuń z żądań wywołania, które tworzą lub odwołują się do cached_content. Niejawne buforowanie jest domyślnie włączone w przypadku promptów zawierających co najmniej 4096 tokenów i obniża cenę tokenów wejściowych w pamięci podręcznej o 95% w przypadku trafień w pamięci podręcznej.
• Usuń parametry próbkowania: usuń z żądań parametry temperature, top_p i top_k. Jeśli zostaną podane, będą ignorowane.
• Używaj wykonywania w tle w przypadku długich danych wyjściowych: w przypadku zadań, które wymagają więcej niż 64 tys. tokenów, ustaw parametr background na wartość true, a parametr max_output_tokens na wartość większą niż 65 536.
• Zwiększ limity czasu klienta: twarde prompty mogą potrwać kilka minut. Użyj wykonywania w tle lub ustaw limity czasu klienta HTTP na co najmniej 15 minut.
• Zachowaj stan rozmowy na serwerze: używaj previous_interaction_id w przypadku rozmów wieloetapowych i wywoływania funkcji.

Ceny

Model Gemini 4 Argon jest dostępny w cenie początkowej do 30 listopada 2026 r.:

• Tokeny wejściowe: 2 USD za 1 mln tokenów (4 USD od 1 grudnia 2026 r.)
  • Zapisane w pamięci podręcznej tokeny wejściowe: automatyczne zapisywanie w pamięci podręcznej obniża koszt zapisanych w pamięci podręcznej danych wejściowych o 95% do 0,10 USD za 1 mln tokenów (0, 20 USD od 1 grudnia 2026 r.).
• Tokeny wyjściowe, w tym tokeny myślenia: 10,00 USD za milion tokenów (20,00 USD od 1 grudnia 2026 r.)

Model Gemini 4 Argon nie jest dostępny w ramach poziomu bezpłatnego. Pełne informacje o poziomach cenowych znajdziesz na stronie z cenami.

Inne modele

• Gemini 3.8 Flash
• Gemini 3.6 Flash i 3.5 Flash-Lite
• Zobacz wszystkie modele

Co dalej?

• Zapoznaj się z przewodnikiem po długim dekodowaniu, aby dowiedzieć się więcej o strumieniowaniu, ponownym łączeniu i liczeniu tokenów.
• Więcej informacji o poziomach myślenia i podsumowaniach procesu myślowego znajdziesz w przewodniku po procesie myślowym.
• Więcej informacji o długotrwałych zadaniach znajdziesz w przewodniku po wykonywaniu zadań w tle.
• testować i ulepszać prompty w Google AI Studio;