Mulai menggunakan Gemini 4

Model Gemini 4 pertama adalah Gemini 4 Argon (gemini-4-argon), model termutakhir Google yang unggul dalam tugas berat yang kompleks di dunia nyata di berbagai domain, termasuk coding, keuangan, hukum, keamanan siber, dan sains.

Panduan ini menunjukkan cara membuat permintaan Gemini 4 pertama Anda, menjelaskan hal-hal baru di Gemini 4, dan menjelaskan perubahan yang terjadi saat Anda bermigrasi dari Gemini 3.1 Pro. Untuk mengetahui detail spesifik per model, lihat panduan developer untuk Gemini 4 Argon.

Panduan Memulai

Sebelum memulai, Anda harus melakukan autentikasi ke Gemini Enterprise Agent Platform menggunakan kunci API atau kredensial default aplikasi (ADC). Lihat metode autentikasi untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Menginstal Google Gen AI SDK

Upgrade ke SDK google-genai terbaru (>= 2.30.0 untuk Python):

pip install --upgrade "google-genai>=2.30.0"

Menetapkan variabel lingkungan

Ganti GOOGLE_CLOUD_PROJECT dengan project ID Google Cloud Anda. Gemini 4 Argon tersedia di endpoint global serta di multi-region us dan eu:

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_ENTERPRISE=True

Membuat permintaan pertama Anda

Python

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-4-argon:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "How does AI work?" }
  }
}'

Yang baru di Gemini 4

Batas jendela konteks dan output

Jendela konteks 1.048.576 token digunakan bersama di seluruh token input, penalaran, dan output. Secara default, satu permintaan sinkron menghasilkan hingga 65.536 token pemikiran dan output (atau 32.768 token untuk permintaan HTTP langsung non-streaming).

Dekode panjang

Jika satu giliran memerlukan lebih dari 65.536 (atau 32.768 untuk panggilan HTTP langsung non-streaming) token output dan pemikiran—seperti bukti formal, masalah matematika atau sains yang kompleks, atau pembuatan kode multi-file—Gemini 4 Argon mendukung dekode panjang hingga 1.048.576 token di GenerateContent (generateContent dan streamGenerateContent). Dengan Google Gen AI SDK terbaru (google-genai >= 2.30.1 untuk Python), menyetel max_output_tokens lebih dari 65.536 akan otomatis mengikuti continuation_token di seluruh permintaan untuk menampilkan satu respons atau streaming; untuk panggilan REST langsung, teruskan continuation_token dari setiap respons CONTINUATION pada permintaan berikutnya dengan perintah yang sama.

Untuk contoh kode, persyaratan versi SDK, dan aturan penerapan, lihat Dekode panjang dalam panduan developer untuk Gemini 4 Argon.

Tingkat penalaran

Gunakan thinking_level untuk mengontrol seberapa banyak model melakukan penalaran sebelum merespons. Gemini 4 Argon mendukung LOW, MEDIUM (default di gemini-4-argon), dan HIGH (default di gemini-4-argon-cyber-permissive):

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="Design a lock-free ring buffer in Rust for multi-producer, single-consumer telemetry ingestion.",
    config=types.GenerateContentConfig(
        thinking_config=types.ThinkingConfig(
            thinking_level=types.ThinkingLevel.HIGH,
        ),
    ),
)
print(response.text)

Penyimpanan cache konteks implisit

Gemini 4 Argon mendukung penge-cache-an implisit untuk awalan perintah bersama dengan 6.144 token atau lebih, dengan penge-cache-an yang andal diaktifkan secara default. Untuk mendapatkan manfaatnya, letakkan konten statis, seperti repositori kode atau dokumen panjang, di awal perintah Anda.

Pemahaman video agentic

Pemahaman video agentic tersedia secara umum. Fitur ini dinonaktifkan secara default: video yang diupload menggunakan media_processing="static". Untuk mengaktifkannya, tetapkan media_processing ke "agentic".

Parameter pengambilan sampel

Gemini 4 Argon mengabaikan nilai kustom untuk temperature, top_p, dan top_k, seperti yang dilakukan model Gemini 3 terbaru. Untuk mengontrol output, gunakan thinking_level dan output terstruktur (response_schema).

Bermigrasi dari Gemini 3.1 Pro

Sebaiknya lakukan migrasi dari gemini-3.1-pro-preview ke gemini-4-argon. Perilaku berikut berbeda di Gemini 4 Argon:

Area Gemini 3.1 Pro Gemini 4 Argon Yang harus dilakukan
Jendela konteks dan batas output Batas input (1 juta) dan output (65.535) terpisah Jendela 1.048.576 token yang digunakan bersama oleh input, pemikiran, dan output; Batas output permintaan tunggal default 65.536 token (32.768 token untuk permintaan HTTP langsung non-streaming), dapat diperluas hingga 1.048.576 token menggunakan dekode panjang Input dan output anggaran secara bersamaan. Upgrade ke Google Gen AI SDK terbaru dan tetapkan max_output_tokens lebih besar dari 65.536 (atau gunakan continuation_token dalam loop GenerateContent kustom) untuk output yang melebihi batas permintaan tunggal.
thinking_budget Dipetakan ke tingkat penalaran Menampilkan error HTTP 400 Gunakan thinking_level.
thinking_level="MINIMAL" Didukung Menampilkan error HTTP 400 Gunakan LOW.
Penyimpanan cache konteks eksplisit Didukung Tidak didukung Hapus referensi cached_content dan letakkan konten statis (6.144 token atau lebih) di awal perintah Anda.
Penagihan token Sebagian token ditagih Setiap token yang diproses model akan ditagih, termasuk token pemikiran dan petunjuk sistem alat internal serta deklarasi fungsi saat menggunakan perujukan. Grounding dengan Google Penelusuran masih ditagih per kueri. Tinjau perkiraan biaya Anda.

Untuk melakukan migrasi:

  1. Ubah ID model menjadi gemini-4-argon dan upgrade ke Google Gen AI SDK terbaru (google-genai >= 2.30.1 untuk Python).
  2. Perhatikan jendela konteks 1.048.576 token bersama dan batas output permintaan tunggal 65.536 token (atau 32.768 token non-streaming HTTP langsung) (atau konfigurasi dekode panjang untuk output yang lebih besar di GenerateContent).
  3. Ganti thinking_budget dan thinking_level="MINIMAL" dengan thinking_level yang ditetapkan ke LOW, MEDIUM, atau HIGH.
  4. Hapus referensi cached_content eksplisit.
  5. Menghapus temperature, top_p, dan top_k, yang tidak akan berpengaruh.

Gemini 4 Argon Cyber Permissive

Gemini 4 Argon Cyber Permissive adalah versi Gemini 4 Argon untuk kasus penggunaan pengamanan cyber defensif, yang tersedia di balik daftar yang diizinkan. Untuk mengetahui perbedaan dan akses, lihat Gemini 4 Argon Cyber Permissive.

Langkah berikutnya