Çfarë ka të re në Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) është modeli ynë më i fundit dhe më i aftë. Ai mund të arsyetojë më gjatë për probleme të vështira për rezultate më të mira në detyra komplekse kodimi, agjentike, matematikore dhe shkencore. Gemini 4 Argon ofrohet nëpërmjet Gemini API dhe në Google AI Studio.

Gemini 4 Argon mbështet një dritare kontekstuale të unifikuar me 1 milion tokenë, dekodimin e gjatë deri në 1 milion tokenë dhe nivele të rregullueshme të të menduarit (low, medium, high).

Ky udhëzues shpjegon se çfarë ka të re në Gemini 4 Argon, ndryshimet në API, shembuj të kodit dhe udhëzime për migrimin.

Model i ri

Për detaje të plota, shiko faqen e modelit Gemini 4 Argon. Për detaje për çmimet hyrëse, shiko seksionin e çmimeve më poshtë në këtë faqe ose faqen e çmimeve.

Nisja e shpejtë

Përdor shembullin e mëposhtëm për të dërguar një kërkesë te gemini-4-argon me thinking_level (medium) të rekomanduar si të parazgjedhur dhe një kufi prej 64 000 tokenash për rezultatin:

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."
  }'

Çfarë ka të re në Gemini 4 Argon

• Kufiri i unifikuar i hyrjes-daljes prej 1 milion tokenësh: Hyrja, arsyetimi dhe dalja ndajnë një dritare prej 1 048 576 tokenësh.
• Dekodimi i gjatë: Një përgjigje e vetme tani mund të kalojë 64 000 tokenë, deri në 1 000 000 tokenë minus hyrjen tënde. Shiko Dekodimi i gjatë.
• Kuptimi i videove me agjentë ofrohet në përgjithësi: Kuptimi i videove me agjentë ofrohet tani në përgjithësi.
• Mbështetet në "Agjentët e menaxhuar": Agjenti i Antigravity në "Agjentët e menaxhuar" të Gemini tani mbështet Gemini 4 Argon.

Për specifikimet e plota, shiko faqen e modelit Gemini 4 Argon. Për detaje për çmimet, shiko faqen e çmimeve.

Dalje më e madhe dhe dekodim i gjatë

Gemini 4 Argon mund të mendojë më gjatë për probleme të vështira matematikore, shkencore dhe kodimi.

• Përdor thinking_level për të kontrolluar thellësinë e arsyetimit: Niveli i të menduarit vendos se sa thellë arsyeton modeli para se të përgjigjet. max_output_tokens është një kufi i prerë: përgjigjja ndalon kur mendimi dhe nxjerrja së bashku e arrijnë atë, prandaj caktoje mjaftueshëm lart që të mos e ndërpresë përgjigjen.

• Gjenero deri në 1 milion tokenë me ekzekutimin në sfond: Përdor ekzekutimin në sfond me max_output_tokens më të madh se 65 536 për të lejuar që një përgjigje e vetme të kalojë 64 000 tokenë, deri në 1 milion tokenë. Modeli gjeneron përgjigje të gjata në hapa me deri në 64 000 tokena dhe çdo hap vazhdon nga vendi ku ka ndaluar hapi i mëparshëm. Me ekzekutimin në sfond, serverët tanë i ekzekutojnë këto kalime të vazhdimit për ty. Duke qenë se çdo hap shton një hap të model_output në interaction.steps, bashko tekstin në të gjithë hapat e model_output kur të përfundojë ndërveprimi.

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

Ekzekutimi në sfond është mënyra më e lehtë për të ekzekutuar dekodimin e gjatë. Ai ekzekuton ciklin e vazhdimit në anën e serverit derisa modeli të përfundojë ose të arrijë max_output_tokens. Nëse ke nevojë për kontroll më të detajuar mbi riprovat, tërheqjen dhe trajtimin e gabimeve (ose nuk dëshiron që ndërveprimet e tua të ruhen), mund të përdorësh vazhdimin në anën e klientit në GenerateContent API. Vazhdimi në anën e klientit do të ofrohet gjithashtu së shpejti në Interactions API. Për transmetimin, rilidhjen, numërimin e tokenëve dhe se kur duhet të përdorësh deshifrimin e gjatë, shiko udhëzuesin për deshifrimin e gjatë.

Caktimi i kufijve të tokenëve të rezultatit

max_output_tokens cakton xhetonët totalë të arsyetimit dhe nxjerrjes për një përgjigje. Caktoje në një nivel mjaftueshëm të lartë që të mos e ndërpresë përgjigjen dhe mjaftueshëm të ulët për të kufizuar shpenzimet kur një kërkesë e vështirë e përdor të gjithë kufirin.

Përdor këto vlera si pikënisje:

• Detyrat standarde: Mbaj vlerën e parazgjedhur prej 65 536 ose mos cakto asnjë vlerë.
• Aplikacionet ekzistuese me një kufi më të ulët se 32 000: Ngrije max_output_tokens në të paktën 32 768. Gemini 4 Argon mund të shpenzojë më shumë nga kufiri për arsyetimin në krahasim me modelet e mëparshme. Për të përdorur më pak jeto, ul nivelin e arsyetimit.
• Arsyetim dhe kodim kompleks: Cakto background: true dhe cakto max_output_tokens në 131 072 ose 262 144, deri në 1 048 576 minus kodet e tua hyrëse.

Informacione për nivelet e arsyetimit

Niveli i arsyetimit është kontrolli yt kryesor mbi cilësinë, vonesën dhe përdorimin e token-ëve në Gemini 4 Argon:

Ekzekuto vlerësimet e tua në të tria nivelet dhe më pas zgjidh nivelin më të ulët që përmbush pragun tënd të cilësisë. Për të mësuar më shumë, shiko udhëzuesin për arsyetimin.

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 në Managed Agents

Agjenti i Antigravity në Gemini Managed Agents mbështet Gemini 4 Argon. Për ta përdorur, cakto modelin në 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"
    }
  }'

Për më shumë opsione, shiko zgjedhjen e modelit në udhëzuesin e agjentit të Antigravity.

Lista e kontrollit për migrimin

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

Migro te gemini-4-argon

• Përditëso ID-në e modelit: Ndrysho vargun e modelit të synuar në gemini-4-argon.
• Rishiko max_output_tokens: Nëse e cakton në mënyrë të qartë sot, ki parasysh ta rritësh. Ne rekomandojmë të paktën 32 768, pasi Gemini 4 Argon mund të shpenzojë më shumë nga kufiri për të menduarit.
• Konfiguro nivelin e të menduarit: Zgjidh low, medium (parazgjedhje) ose high dhe testo ngarkesën e punës në të tria nivelet.
• Largohu nga ruajtja specifike e kontekstit: Ruajtja specifike (cachedContents / caches.create) nuk mbështetet në Gemini 4 Argon. Hiq telefonatat që krijojnë ose i referohen cached_content nga kërkesat e tua. Ruajtja implicite në memorien specifike është aktivizuar si parazgjedhje për kërkesat me të paktën 4 096 tokenë dhe ofron zbritje prej 95% për tokenët e hyrjes të ruajtur në memorien specifike për rezultatet e gjetura në memorien specifike.
• Hiq parametrat e kampionimit: Hiq temperature, top_p dhe top_k nga kërkesat e tua. Nëse jepen, ato shpërfillen.
• Përdor ekzekutimin në sfond për rezultate të gjata: Për detyrat që kanë nevojë për më shumë se 64 000 tokenë, cakto background në "e vërtetë" dhe max_output_tokens më të madhe se 65 536.
• Rrit skadimet e klientit: Kërkesat e vështira mund të zgjasin disa minuta. Përdor ekzekutimin në sfond ose cakto skadimet e klientit HTTP në të paktën 15 minuta.
• Mbaj gjendjen e bisedës në server: Përdor previous_interaction_id për bisedat me disa hapa dhe thirrjet e funksioneve.

Çmimet

Gemini 4 Argon ofrohet me çmim prezantues deri më 30 nëntor 2026:

• Tokenët e hyrjes: 2,00 USD për 1 milion tokenë (4,00 USD duke filluar nga data 1 dhjetor 2026)
  • Tokenët e hyrjes të ruajtur në memorien specifike: Ruajtja implicite në memorien specifike ofron zbritje prej 95% për hyrjen e ruajtur në memorien specifike, në 0,10 USD për 1 milion tokenë (0,20 USD duke filluar nga data 1 dhjetor 2026).
• Tokenët e rezultatit, duke përfshirë tokenët e arsyetimit: 10,00 USD për 1 milion tokenë (20,00 USD duke filluar nga data 1 dhjetor 2026)

Gemini 4 Argon nuk ofrohet në nivelin "Falas". Për nivelet e plota të çmimeve, shiko faqen e çmimeve.

Modele të tjera

• Gemini 3.8 Flash
• Gemini 3.6 Flash dhe 3.5 Flash-Lite
• Shiko të gjitha modelet

Çfarë ka më pas

• Lexo udhëzuesin e gjatë të dekodimit për transmetimin, rilidhjen dhe numërimin e tokenëve.
• Mëso se si funksionojnë nivelet e arsyetimit dhe përmbledhjet e mendimeve në udhëzuesin për arsyetimin.
• Mëso rreth punëve që ekzekutohen për një kohë të gjatë në udhëzuesin e ekzekutimit në sfond.
• Testo dhe rafino kërkesat në Google AI Studio.