Gemini 4 Argon을 지금 이용 가능합니다. 사용해 보기.

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Gemini 4 Argon의 새로운 기능

Gemini 4 Argon (gemini-4-argon)은 Google의 최신 모델이자 가장 강력한 모델입니다. 복잡한 코딩, 에이전트형, 수학, 과학 작업에서 더 나은 결과를 얻기 위해 어려운 문제에 대해 더 오래 추론할 수 있습니다. Gemini 4 Argon은 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 사용할 수 있습니다.

Gemini 4 Argon은 통합된 1백만 토큰 컨텍스트 윈도우, 최대 1백만 토큰의 긴 디코딩, 조정 가능한 사고 수준 (low, medium, high)을 지원합니다.

AI Studio에서 사용해 보기

Gemini 4 Argon 및 AI Studio를 사용하여 처음부터 앱을 빌드합니다.

앱 갤러리

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시작하기

시작 프롬프트로 Gemini 4 Argon을 시작합니다.

이 가이드에서는 Gemini 4 Argon의 새로운 기능, API 변경사항, 코드 예시, 마이그레이션 안내를 설명합니다.

새 모델

모델	모델 ID	기본 사고 수준	가격 책정	설명
Gemini 4 Argon	`gemini-4-argon`	`medium`	2026년 11월 30일까지 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10의 신규 할인 가격으로 제공됩니다 (이후 입력 100만 개당 $4, 출력 100만 개당 $20). 자세한 내용은 가격 책정을 참조하세요.	실제 소프트웨어 엔지니어링 및 지식 작업 작업에서 깊이와 정확성을 갖춘 가장 어려운 문제를 해결하기 위해 빌드된 가장 강력한 모델입니다.

자세한 내용은 Gemini 4 Argon 모델 페이지를 참고하세요. 신규 할인 가격에 대한 자세한 내용은 아래의 가격 책정 섹션 또는 가격 책정 페이지를 참고하세요.

빠른 시작

다음 예시를 사용하여 권장되는 기본 thinking_level (medium) 및 64K 출력 토큰 한도로 gemini-4-argon에 요청을 전송합니다.

Python

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)

JavaScript

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);

REST

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."
  }'

Gemini 4 Argon의 새로운 기능

통합된 1백만 입력-출력 토큰 한도: 입력, 사고, 출력이 1,048,576개의 토큰으로 구성된 하나의 윈도우를 공유합니다.
긴 디코딩: 이제 단일 응답이 64K 토큰을 넘어 최대 1백만 토큰(입력 토큰 제외)까지 도달할 수 있습니다. 긴 디코딩을 참고하세요.
에이전트형 동영상 이해 정식 버전 출시: 에이전트형 동영상 이해를 이제 정식 버전으로 사용할 수 있습니다.
관리형 에이전트에서 지원됨: Gemini 관리형 에이전트의 Antigravity 에이전트가 이제 Gemini 4 Argon을 지원합니다.

전체 사양은 Gemini 4 Argon 모델 페이지를 참고하세요. 가격 책정에 대한 자세한 내용은 가격 책정 페이지를 참고하세요.

더 큰 출력 및 긴 디코딩

Gemini 4 Argon은 어려운 수학, 과학, 코딩 문제에 대해 더 오래 생각할 수 있습니다.

thinking_level을 사용하여 추론 깊이 제어: 사고 수준은 모델이 대답하기 전에 얼마나 깊이 추론하는지를 결정합니다. max_output_tokens는 엄격한 한도입니다. 사고와 출력이 함께 한도에 도달하면 응답이 중지되므로 대답이 잘리지 않도록 충분히 높게 설정하세요.
백그라운드 실행으로 최대 1백만 토큰 생성: 65,536을 초과하는 max_output_tokens로 백그라운드 실행을 사용하여 단일 응답이 64K 토큰을 넘어 최대 1백만 토큰까지 도달하도록 합니다. 모델은 최대 64K 토큰의 홉으로 긴 응답을 생성하며 각 홉은 이전 홉이 중지된 지점에서 계속됩니다. 백그라운드 실행을 사용하면 Google 서버에서 이러한 연속 홉을 실행합니다. 각 홉은 interaction.steps에 model_output 단계를 추가하므로 상호작용이 완료되면 모든 model_output 단계에서 텍스트를 조인합니다.

Python

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)

JavaScript

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);

REST

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

백그라운드 실행은 긴 디코딩을 실행하는 가장 쉬운 방법입니다. 모델이 완료되거나 max_output_tokens에 도달할 때까지 연속 루프를 서버 측에서 실행합니다. 재시도, 백오프, 오류 처리를 더 세부적으로 제어해야 하거나 상호작용을 저장하지 않으려면 GenerateContent API에서 클라이언트 측 연속을 사용하면 됩니다. 클라이언트 측 연속은 곧 Interactions API에도 제공될 예정입니다. 스트리밍, 재연결, 토큰 수, 긴 디코딩을 사용하는 시점에 대한 자세한 내용은 긴 디코딩 가이드를 참고하세요.

출력 토큰 한도 설정

max_output_tokens는 응답의 총 사고 및 출력 토큰을 설정합니다. 사고가 대답을 잘라내지 않도록 충분히 높게 설정하고, 어려운 프롬프트가 모든 토큰을 사용하는 경우 지출을 제한할 수 있도록 충분히 낮게 설정합니다.

다음 값을 시작점으로 사용하세요.

표준 작업: 기본값인 65,536을 유지하거나 값을 설정하지 않습니다.
한도가 32K 미만인 기존 앱: max_output_tokens를 32,768 이상으로 올립니다. Gemini 4 Argon은 이전 모델보다 사고에 더 많은 한도를 사용할 수 있습니다. 토큰을 더 적게 사용하려면 사고 수준을 낮추세요.
복잡한 추론 및 코딩: background: true를 설정하고 max_output_tokens를 131,072 또는 262,144로 설정합니다(최대 1,048,576에서 입력 토큰을 뺀 값).

사고 수준 이해하기

사고 수준은 Gemini 4 Argon의 품질, 지연 시간, 토큰 사용을 제어하는 기본 요소입니다.

사고 수준	토큰 사용	용도
`low`	가장 적은 토큰, 가장 짧은 지연 시간	간단한 작업 및 비용에 민감한 작업. 가벼운 사고가 필요한 분석 및 작성 작업에도 적합합니다. 어려운 작업에서는 품질이 저하될 수 있습니다.
`medium` (기본값)	균형	복잡한 코드 및 에이전트형 사용 사례를 비롯한 대부분의 작업에 권장됩니다.
`high`	가장 많은 토큰, 가장 느린 첫 번째 토큰	복잡한 추론, 어려운 수학 및 과학, 가장 어려운 코드 또는 에이전트 작업. 긴 출력을 위한 긴 디코딩과 잘 어울립니다.

세 가지 수준 모두에서 평가를 실행한 후 품질 기준을 충족하는 가장 낮은 수준을 선택합니다. 자세한 내용은 사고 가이드를 참고하세요.

Python

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)

JavaScript

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);

REST

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"
    }
  }'

관리형 에이전트의 Gemini 4 Argon

Gemini 관리형 에이전트의 Antigravity 에이전트는 Gemini 4 Argon을 지원합니다. 이를 사용하려면 agent_config에서 모델을 설정하세요.

Python

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)

JavaScript

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);

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-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"
    }
  }'

다른 옵션은 Antigravity 에이전트 가이드의 모델 선택을 참고하세요.

마이그레이션 체크리스트

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

gemini-4-argon으로 마이그레이션

모델 ID 업데이트: 타겟 모델 문자열을 gemini-4-argon으로 변경합니다.
`max_output_tokens` 검토max_output_tokens: 오늘 명시적으로 설정한 경우 높이는 것이 좋습니다. Gemini 4 Argon은 사고에 더 많은 한도를 사용할 수 있으므로 32,768 이상을 사용하는 것이 좋습니다.
사고 수준 구성: low, medium (기본값) 또는 high를 선택하고 세 가지 모두에서 워크로드를 테스트합니다.
명시적 컨텍스트 캐싱 이동: 명시적 캐싱 (cachedContents / caches.create)은 Gemini 4 Argon에서 지원되지 않습니다. 요청에서 cached_content를 만들거나 참조하는 호출을 삭제합니다. 암시적 캐싱은 기본적으로 4,096개 이상의 토큰 프롬프트에 사용 설정되며 캐시 적중 시 캐시된 입력 토큰을 95% 할인합니다.
샘플링 매개변수 삭제: 요청에서 temperature, top_p, top_k를 삭제합니다. 제공된 경우 무시됩니다.
긴 출력에 백그라운드 실행 사용: 64K 토큰 이상이 필요한 작업의 경우 background를 true로 설정하고 max_output_tokens를 65,536 이상으로 설정합니다.
클라이언트 제한 시간 늘리기: 어려운 프롬프트는 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. 백그라운드 실행을 사용하거나 HTTP 클라이언트 제한 시간을 15분 이상으로 설정합니다.
서버에서 대화 상태 유지: 멀티턴 및 함수 호출 대화에 previous_interaction_id를 사용합니다.

가격 책정

Gemini 4 Argon은 2026년 11월 30일까지 신규 할인 가격으로 제공됩니다.

입력 토큰: 토큰 100만 개당 $2.00 (2026년 12월 1일부터 $4.00)
- 캐시된 입력 토큰: 암시적 캐싱은 캐시된 입력을 95% 할인하여 토큰 100만 개당 $0.10 (2026년 12월 1일부터 $0.20)으로 할인합니다.
사고 토큰을 포함한 출력 토큰: 토큰 100만 개당 $10.00 (2026년 12월 1일부터 $20.00)

Gemini 4 Argon은 무료 등급 또는 Google AI Pro 요금제에서 사용할 수 없습니다. 전체 가격 책정 등급은 가격 책정 페이지를 참고하세요.

기타 모델

다음 단계

스트리밍, 재연결, 토큰 수에 대한 긴 디코딩 가이드를 읽어보세요.
사고 가이드에서 사고 수준과 사고 요약이 작동하는 방식을 알아보세요.
백그라운드 실행 가이드에서 장기 실행 작업에 대해 알아보세요.
Google AI Studio에서 프롬프트를 테스트하고 개선하세요.