Gemini 4 Argon में नया क्या है

Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) हमारा सबसे नया और दमदार मॉडल है. यह मुश्किल समस्याओं को हल करने के लिए, ज़्यादा समय तक रीज़निंग कर सकता है. इससे कोडिंग, एजेंटिक, गणित, और विज्ञान से जुड़े मुश्किल टास्क के बेहतर नतीजे मिलते हैं. Gemini 4 Argon, Gemini API और Google AI Studio के ज़रिए उपलब्ध है.

Gemini 4 Argon, 10 लाख टोकन वाली यूनिफ़ाइड कॉन्टेक्स्ट विंडो, 10 लाख टोकन तक के लंबे डिकोड, और ट्यून किए जा सकने वाले रीज़निंग लेवल (low, medium, high) के साथ काम करता है.

इस गाइड में, Gemini 4 Argon में मौजूद नई सुविधाओं, एपीआई में हुए बदलावों, कोड के उदाहरणों, और माइग्रेशन के बारे में जानकारी दी गई है.

नया मॉडल

ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini 4 Argon मॉडल का पेज देखें. शुरुआती कीमत के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, इस पेज पर कीमत वाला सेक्शन या कीमत का पेज देखें.

क्विकस्टार्ट

gemini-4-argon को अनुरोध भेजने के लिए, यहां दिया गया उदाहरण इस्तेमाल करें. इसमें, रीज़निंग के लिए सुझाया गया डिफ़ॉल्ट thinking_level (medium) और आउटपुट टोकन की 64 हज़ार की सीमा का इस्तेमाल किया गया है:

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."
  }'

Gemini 4 Argon में नया क्या है

• इनपुट-आउटपुट टोकन की यूनिफ़ाइड 10 लाख की सीमा: इनपुट, रीज़निंग, और आउटपुट के लिए, 10,48,576 टोकन वाली एक विंडो शेयर की जाती है.
• लंबे डिकोड: अब एक जवाब में 64 हज़ार से ज़्यादा टोकन इस्तेमाल किए जा सकते हैं. हालांकि, यह सीमा 10 लाख टोकन से ज़्यादा नहीं हो सकती. इसमें, आपके इनपुट टोकन शामिल नहीं हैं. लंबे डिकोड के बारे में ज़्यादा जानें.
• एजेंटिक वीडियो समझने की सुविधा अब सामान्य रूप से उपलब्ध है: एजेंटिक वीडियो समझने की सुविधा अब सामान्य रूप से उपलब्ध है.
• मैनेज किए गए एजेंट में उपलब्ध: Gemini के मैनेज किए गए एजेंट में मौजूद Antigravity एजेंट अब Gemini 4 Argon के साथ काम करता है.

पूरी जानकारी के लिए, Gemini 4 Argon मॉडल का पेज देखें. कीमत के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, कीमत का पेज देखें.

ज़्यादा आउटपुट और लंबा डिकोड

Gemini 4 Argon, गणित, विज्ञान, और कोडिंग से जुड़ी मुश्किल समस्याओं को हल करने के लिए, ज़्यादा समय तक रीज़निंग कर सकता है.

• रीज़निंग की गहराई को कंट्रोल करने के लिए, thinking_level का इस्तेमाल करें: रीज़निंग का लेवल तय करता है कि मॉडल जवाब देने से पहले कितनी गहराई से रीज़निंग करे. max_output_tokens एक तय सीमा है: रीज़निंग और आउटपुट, दोनों मिलकर इस सीमा तक पहुंचने के बाद, जवाब जनरेट होना बंद हो जाता है. इसलिए, इसे इतनी ज़्यादा वैल्यू पर सेट करें कि जवाब पूरा मिल सके.

• बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की मदद से, 10 लाख टोकन तक जनरेट करें: बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा का इस्तेमाल करने के लिए, max_output_tokens को 65,536 से ज़्यादा पर सेट करें. इससे एक जवाब में 64 हज़ार से ज़्यादा टोकन इस्तेमाल किए जा सकते हैं. हालांकि, यह सीमा 10 लाख टोकन से ज़्यादा नहीं हो सकती. मॉडल, 64 हज़ार टोकन तक के हिस्सों में लंबे जवाब जनरेट करता है. हर हिस्सा, पिछले हिस्से के खत्म होने के बाद से शुरू होता है. बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा चालू होने पर, हमारे सर्वर आपके लिए इन हिस्सों को जनरेट करते हैं. हर हिस्से में, interaction.steps में model_output स्टेप जुड़ता है. इसलिए, इंटरैक्शन पूरा होने पर, सभी model_output स्टेप में मौजूद टेक्स्ट को एक साथ जोड़ें.

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

लंबे डिकोड की सुविधा का इस्तेमाल करने का सबसे आसान तरीका है कि बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा चालू की जाए. यह सुविधा, मॉडल के जवाब जनरेट करने या max_output_tokens की सीमा तक पहुंचने तक, सर्वर-साइड पर जारी रहती है. अगर आपको फिर से कोशिश करने, बैकऑफ़, और गड़बड़ी को ठीक करने की सुविधा पर ज़्यादा कंट्रोल चाहिए (या आपको अपने इंटरैक्शन सेव नहीं करने हैं), तो GenerateContent API में क्लाइंट-साइड पर जारी रखने की सुविधा का इस्तेमाल किया जा सकता है. Interactions API में भी क्लाइंट-साइड पर जारी रखने की सुविधा जल्द आ रही है. स्ट्रीमिंग, दोबारा कनेक्ट करने, टोकन की गिनती, और लंबे डिकोड की सुविधा का इस्तेमाल कब करना है, इसके बारे में जानने के लिए, लंबे डिकोड की गाइड देखें.

आउटपुट टोकन की सीमाएं सेट करना

max_output_tokens से, किसी जवाब के लिए रीज़निंग और आउटपुट टोकन की कुल संख्या तय की जाती है. इसे इतनी ज़्यादा वैल्यू पर सेट करें कि रीज़निंग की वजह से जवाब पूरा मिल सके. साथ ही, इसे इतनी कम वैल्यू पर सेट करें कि मुश्किल प्रॉम्प्ट के लिए, सभी टोकन इस्तेमाल न हों.

शुरुआत करने के लिए, इन वैल्यू का इस्तेमाल करें:

• सामान्य टास्क: डिफ़ॉल्ट वैल्यू 65,536 रखें या कोई वैल्यू सेट न करें.
• मौजूदा ऐप्लिकेशन के लिए, 32 हज़ार से कम की सीमा: max_output_tokens को कम से कम 32,768 पर सेट करें. Gemini 4 Argon, पहले के मॉडल की तुलना में रीज़निंग के लिए ज़्यादा टोकन इस्तेमाल कर सकता है. कम टोकन इस्तेमाल करने के लिए, रीज़निंग का लेवल कम करें.
• मुश्किल रीज़निंग और कोडिंग: background: true सेट करें और max_output_tokens को 1,31,072 या 2,62,144 पर सेट करें. हालांकि, यह सीमा आपके इनपुट टोकन को छोड़कर, 10,48,576 से ज़्यादा नहीं हो सकती.

रीज़निंग के लेवल की जानकारी

रीज़निंग का लेवल, Gemini 4 Argon में क्वालिटी, इंतज़ार के समय, और टोकन के इस्तेमाल को कंट्रोल करने का मुख्य तरीका है:

अपने आकलन, तीनों लेवल पर करें. इसके बाद, वह सबसे निचला लेवल चुनें जो आपकी क्वालिटी बार के मुताबिक हो. ज़्यादा जानने के लिए, रीज़निंग की गाइड देखें.

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"
    }
  }'

मैनेज किए गए एजेंट में Gemini 4 Argon

Gemini के मैनेज किए गए एजेंट में मौजूद Antigravity एजेंट, Gemini 4 Argon के साथ काम करता है. इसका इस्तेमाल करने के लिए, agent_config में मॉडल सेट करें:

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"
    }
  }'

ज़्यादा विकल्पों के लिए, Antigravity एजेंट की गाइड में मॉडल चुनने का तरीका देखें.

माइग्रेशन की चेकलिस्ट

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

gemini-4-argon पर माइग्रेट करना

• मॉडल आईडी अपडेट करना: अपने टारगेट मॉडल स्ट्रिंग को gemini-4-argon में बदलें.
• की समीक्षा करना max_output_tokens: अगर आपने आज इसे साफ़ तौर पर सेट किया है, तो इसे बढ़ाने पर विचार करें. हमारा सुझाव है कि इसे कम से कम 32,768 पर सेट करें, क्योंकि Gemini 4 Argon, रीज़निंग के लिए ज़्यादा टोकन इस्तेमाल कर सकता है.
• रीज़निंग का लेवल कॉन्फ़िगर करना: low, medium (डिफ़ॉल्ट) या high चुनें. इसके बाद, तीनों लेवल पर अपने वर्कलोड की जांच करें.
• साफ़ तौर पर कॉन्टेक्स्ट कैशिंग की सुविधा बंद करना: Gemini 4 Argon पर, साफ़ तौर पर कैशिंग (cachedContents / caches.create) की सुविधा उपलब्ध नहीं है. अपने अनुरोधों से, cached_content बनाने या उसका रेफ़रंस देने वाले कॉल हटाएं. इंप्लिसिट कैशिंग की सुविधा कम से कम 4,096 टोकन वाले प्रॉम्प्ट के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से चालू होती है. साथ ही, कैश हिट होने पर, कैश किए गए इनपुट टोकन पर 95% की छूट मिलती है.
• सैंपलिंग पैरामीटर हटाना: अपने अनुरोधों से temperature, top_p, और top_k हटाएं. अगर ये पैरामीटर दिए जाते हैं, तो इन्हें अनदेखा कर दिया जाता है.
• लंबे आउटपुट के लिए, बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा का इस्तेमाल करना: ऐसे टास्क के लिए जिनमें 64 हज़ार से ज़्यादा टोकन की ज़रूरत होती है, background को true पर सेट करें और max_output_tokens को 65,536 से ज़्यादा पर सेट करें.
• क्लाइंट के टाइमआउट बढ़ाना: मुश्किल प्रॉम्प्ट में कई मिनट लग सकते हैं. बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की सुविधा का इस्तेमाल करें या एचटीटीपी क्लाइंट के टाइमआउट को कम से कम 15 मिनट पर सेट करें.
• सर्वर पर बातचीत का स्टेट सेव रखना: मल्टी-टर्न और फ़ंक्शन कॉल करने वाली बातचीत के लिए, previous_interaction_id का इस्तेमाल करें.

कीमत

Gemini 4 Argon, 30 नवंबर, 2026 तक शुरुआती कीमत पर उपलब्ध है:

• इनपुट टोकन: 2 डॉलर प्रति 10 लाख टोकन (1 दिसंबर, 2026 से 4 डॉलर)
  • कैश किए गए इनपुट टोकन: इंप्लिसिट कैशिंग की सुविधा से, कैश किए गए इनपुट पर 95% की छूट मिलती है. इसलिए, 10 लाख टोकन के लिए 0.10 डॉलर लिए जाएंगे. 1 दिसंबर, 2026 से 0.20 डॉलर लिए जाएंगे.
• आउटपुट टोकन, जिनमें रीज़निंग के टोकन भी शामिल हैं: 10 डॉलर प्रति 10 लाख टोकन (1 दिसंबर, 2026 से 20 डॉलर)

Gemini 4 Argon, मुफ़्त टियर या Google AI Pro प्लान में उपलब्ध नहीं है. कीमत के सभी टियर देखने के लिए, कीमत का पेज देखें.

अन्य मॉडल

• Gemini 3.8 Flash
• Gemini 3.6 Flash और 3.5 Flash-Lite
• सभी मॉडल देखें

आगे क्या करना है

• स्ट्रीमिंग, दोबारा कनेक्ट करने, और टोकन की गिनती के बारे में जानने के लिए, लंबे डिकोड की गाइड पढ़ें.
• रीज़निंग के लेवल और थॉट समरी के काम करने के तरीके के बारे में जानने के लिए, रीज़निंग की गाइड पढ़ें.
• बैकग्राउंड में एक्ज़ीक्यूशन की गाइड में, लंबे समय तक चलने वाले जॉब के बारे में जानें.
• Google AI Studio में प्रॉम्प्ट की जांच करें और उन्हें बेहतर बनाएं.