Gemini 4 시작하기

첫 번째 Gemini 4 모델은 Gemini 4 Argon (gemini-4-argon)으로, 코딩, 금융, 법률, 사이버 보안, 과학을 비롯한 여러 도메인의 복잡한 실제 작업에서 심층적인 작업을 수행하는 데 탁월한 Google의 프런티어 모델입니다.

이 가이드에서는 첫 번째 Gemini 4 요청을 하는 방법, Gemini 4의 새로운 기능, Gemini 3.1 Pro에서 마이그레이션할 때 변경되는 사항을 설명합니다. 모델별 세부정보는 Gemini 4 Argon 개발자 가이드를 참고하세요.

빠른 시작

시작하기 전에 API 키 또는 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보 (ADC)를 사용해 Gemini Enterprise Agent Platform에 인증해야 합니다. 자세한 내용은 인증 방법을 참고하세요.

Google 생성형 AI SDK 설치

최신 google-genai SDK (>= 2.30.0 for Python)로 업그레이드합니다.

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

환경 변수 설정하기

GOOGLE_CLOUD_PROJECT를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다. Gemini 4 Argon은 global 엔드포인트와 us 및 eu 멀티 리전에서 사용할 수 있습니다.

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

첫 번째 요청하기

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?" }
  }
}'

Gemini 4의 새로운 기능

컨텍스트 윈도우 및 출력 한도

1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우는 입력, 사고, 출력 토큰 간에 공유됩니다. 기본적으로 단일 동기 요청은 최대 65,536개의 사고 및 출력 토큰 (또는 스트리밍되지 않는 직접 HTTP 요청의 경우 32,768개의 토큰)을 생성합니다.

긴 디코딩

단일 턴에 65,536개(또는 스트리밍되지 않는 직접 HTTP 호출의 경우 32,768개) 이상의 출력 및 사고 토큰(예: 공식 증명, 복잡한 수학 또는 과학 문제, 다중 파일 코드 생성)이 필요한 경우 Gemini 4 Argon은 GenerateContent (generateContent 및 streamGenerateContent)에서 최대 1,048,576개의 토큰을 긴 디코딩으로 지원합니다. 최신 Google 생성형 AI SDK (google-genai >= 2.30.1 for Python)를 사용하면 max_output_tokens를 65,536보다 크게 설정하면 요청 간에 continuation_token이 자동으로 따라 단일 응답 또는 스트림을 반환합니다. 직접 REST 호출의 경우 동일한 프롬프트로 다음 요청에서 각 CONTINUATION 응답의 continuation_token을 전달합니다.

참고: 알려진 문제: GenerateContent (generateContent 및 streamGenerateContent)의 긴 디코딩은 v1beta1 API에서만 지원됩니다 (v1 아님). Google 생성형 AI SDK는 http_options={'api_version': 'v1'}을 명시적으로 설정하지 않는 한 기본적으로 v1beta1을 사용합니다. 직접 REST 호출의 경우 v1beta1 엔드포인트 경로를 사용합니다.

코드 샘플, SDK 버전 요구사항, 구현 규칙은 Gemini 4 Argon 개발자 가이드의 긴 디코딩을 참고하세요.

사고 수준

thinking_level을 사용하여 모델이 응답하기 전에 추론하는 양을 제어합니다. Gemini 4 Argon은 LOW, MEDIUM (gemini-4-argon의 기본값), HIGH (gemini-4-argon-cyber-permissive의 기본값)를 지원합니다.

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)

암시적 컨텍스트 캐싱

Gemini 4 Argon은 암시적 캐싱 을 6,144개 이상의 토큰으로 공유된 프롬프트 접두어에 대해 지원하며, 내구성이 있는 캐싱이 기본적으로 사용 설정되어 있습니다. 이 기능을 활용하려면 코드 저장소 또는 긴 문서와 같은 정적 콘텐츠를 프롬프트 시작 부분에 배치하세요.

에이전트형 동영상 이해

에이전트형 동영상 이해 정식 버전으로 제공됩니다. 기본적으로 사용 중지되어 있습니다. 업로드된 동영상은 media_processing="static"을 사용합니다. 사용 설정하려면 media_processing을 "agentic"으로 설정하세요.

샘플링 파라미터

Gemini 4 Argon은 최근 Gemini 3 모델과 마찬가지로 temperature, top_p, top_k의 커스텀 값을 무시합니다. 출력을 제어하려면 thinking_level 및 구조화된 출력 (response_schema)을 사용하세요.

Gemini 3.1 Pro에서 마이그레이션

gemini-3.1-pro-preview에서 gemini-4-argon으로 마이그레이션하는 것이 좋습니다. Gemini 4 Argon에서는 다음과 같은 동작이 다릅니다.

영역	Gemini 3.1 Pro	Gemini 4 Argon	필요한 조치
컨텍스트 윈도우 및 출력 한도	입력 (1백만) 및 출력 (65,535) 한도 분리	입력, 사고, 출력에서 공유하는 1,048,576 토큰 윈도우, 65,536 토큰 기본 단일 요청 출력 한도 (스트리밍되지 않는 직접 HTTP 요청의 경우 32,768 토큰), 긴 디코딩을 사용하여 최대 1,048,576 토큰까지 확장 가능	입력 및 출력을 함께 예산 책정합니다. 최신 Google 생성형 AI SDK로 업그레이드하고 max_output_tokens를 65,536보다 크게 설정합니다 (또는 커스텀 GenerateContent 루프에서 continuation_token 사용).
thinking_budget	사고 수준에 매핑됨	HTTP 400 오류를 반환함	thinking_level을 사용합니다.
thinking_level="MINIMAL"	지원됨	HTTP 400 오류를 반환함	LOW를 사용합니다.
명시적 컨텍스트 캐싱	지원됨	지원되지 않음	cached_content 참조를 삭제하고 정적 콘텐츠 (6,144개 이상의 토큰)를 프롬프트 시작 부분에 배치합니다.
토큰 결제	토큰의 하위 집합에 대해 청구됨	그라운딩을 사용할 때 사고 토큰 및 내부 도구 시스템 안내, 함수 선언을 비롯하여 모델이 처리하는 모든 토큰에 대해 청구됩니다. Google 검색을 사용한 그라운딩은 여전히 쿼리당 청구됩니다.	비용 추정치를 검토합니다.

이전하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 모델 ID를 gemini-4-argon으로 변경하고 최신 Google 생성형 AI SDK (google-genai >= 2.30.1 for Python)로 업그레이드합니다.
2. 공유된 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 토큰 (또는 32,768 토큰 스트리밍되지 않는 직접 HTTP) 단일 요청 출력 한도를 고려합니다(또는 긴 디코딩을(를) 구성하여 GenerateContent에서 더 큰 출력을 얻습니다).
3. thinking_budget 및 thinking_level="MINIMAL"을 thinking_level이 LOW, MEDIUM, HIGH로 설정된 값으로 바꿉니다.
4. 명시적 cached_content 참조를 삭제합니다.
5. 효과가 없는 temperature, top_p, top_k를 삭제합니다.

Gemini 4 Argon Cyber Permissive

Gemini 4 Argon Cyber Permissive는 허용 목록 뒤에서 사용할 수 있는 방어적 사이버 보안 사용 사례를 위한 Gemini 4 Argon 버전입니다. 차이점 및 액세스 권한은 Gemini 4 Argon Cyber Permissive를 참고하세요.

다음 단계

• Gemini 4 Argon 개발자 가이드를 읽어보세요.
• 사양, 지원되는 기능, 위치는 Gemini 4 Argon 모델 페이지 를 참고하세요.
• 사고에 대해 자세히 알아보세요.