Comienza a usar Gemini 4

El primer modelo de Gemini 4 es Gemini 4 Argon (gemini-4-argon), el modelo de frontera de Google que se destaca en el trabajo profundo en tareas complejas del mundo real en dominios como la programación, las finanzas, el derecho, la ciberseguridad y la ciencia.

En esta guía, se muestra cómo realizar tu primera solicitud de Gemini 4, se describen las novedades de Gemini 4 y se explican los cambios que se producen cuando migras desde Gemini 3.1 Pro. Para obtener detalles específicos del modelo, consulta la guía para desarrolladores de Gemini 4 Argon.

Guía de inicio rápido

Antes de comenzar, debes autenticarte en Gemini Enterprise Agent Platform con una clave de API o las credenciales predeterminadas de la aplicación (ADC). Consulta métodos de autenticación para obtener más información.

Instala el SDK de IA generativa de Google

Actualiza al SDK de google-genai más reciente (>= 2.30.1 para Python, @google/genai >= 2.29.1 para JavaScript):

pip install --upgrade "google-genai>=2.30.1"

Configura las variables de entorno

Reemplaza GOOGLE_CLOUD_PROJECT por el ID del proyecto de Cloud de Confiance by S3NS . Gemini 4 Argon está disponible en el extremo global y en las multirregiones us y eu:

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

Realiza tu primera solicitud

from google import genai

client = genai.Client()

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

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?" }
  }
}'

Novedades de Gemini 4

Límite unificado de tokens de entrada y salida

Gemini 4 Argon tiene un límite unificado de 1,048,576 tokens que incluye los tokens de entrada y salida (en los que la salida incluye el razonamiento, las llamadas a funciones y la respuesta final). La salida puede usar hasta 1,048,576 tokens menos los tokens de entrada. De forma predeterminada, una sola solicitud síncrona genera hasta 65,536 tokens de salida (o 32,768 tokens para solicitudes HTTP directas que no son de transmisión).

Decodificaciones largas

Cuando un solo turno requiere más de 65,536 (o 32,768 para llamadas HTTP directas sin transmisión) tokens de salida, como pruebas formales, problemas matemáticos o científicos complejos, o generación de código de varios archivos, Gemini 4 Argon admite decodificaciones largas de hasta 1,048,576 tokens (menos tus tokens de entrada) en GenerateContent (generateContent y streamGenerateContent). Con el SDK de IA generativa de Google más reciente (google-genai >= 2.30.1 para Python, @google/genai >= 2.29.1 para JavaScript), establecer max_output_tokens en un valor superior a 65,536 (o superior a 32,768 para solicitudes sin transmisión) sigue automáticamente continuation_token en las solicitudes para devolver una sola respuesta o transmisión. Para las llamadas REST directas, pasa el continuation_token de cada respuesta CONTINUATION en la siguiente solicitud con la misma instrucción.

Para obtener muestras de código, requisitos de versión del SDK y reglas de implementación, consulta Decodificaciones largas en la guía para desarrolladores de Gemini 4 Argon.

Niveles de razonamiento

Usa thinking_level para controlar cuánto razona el modelo antes de responder. Gemini 4 Argon admite LOW, MEDIUM (predeterminado en gemini-4-argon) y HIGH (predeterminado en 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)

Almacenamiento en caché de contexto implícito

Gemini 4 Argon admite el almacenamiento en caché implícito para prefijos de instrucciones compartidos de 6,144 tokens o más, con el almacenamiento en caché duradero habilitado de forma predeterminada. Para beneficiarte de ella, coloca contenido estático, como un repositorio de código o documentos largos, al principio de tu instrucción.

Comprensión de video de agentes

La comprensión de video de agentes está disponible de forma general. Está desactivado de forma predeterminada: los videos subidos usan media_processing="static". Para activarla, establece media_processing en "agentic".

Parámetros de muestreo

Gemini 4 Argon ignora los valores personalizados de temperature, top_p y top_k, al igual que los modelos recientes de Gemini 3. Para controlar el resultado, usa thinking_level y el resultado estructurado (response_schema).

Migra desde Gemini 3.1 Pro

Te recomendamos migrar de gemini-3.1-pro-preview a gemini-4-argon. El siguiente comportamiento es diferente en Gemini 4 Argon:

Para migrar, sigue estos pasos:

1. Cambia el ID del modelo a gemini-4-argon y actualiza al SDK de IA generativa de Google más reciente (google-genai >= 2.30.1 para Python).
2. Ten en cuenta el límite unificado de entrada y salida de 1,048,576 tokens y el límite de salida de solicitud única de 65,536 tokens (o 32,768 tokens para HTTP directo sin transmisión) (o configura decodificaciones largas para salidas más grandes en GenerateContent).
3. Reemplaza thinking_budget y thinking_level="MINIMAL" por thinking_level establecido como LOW, MEDIUM o HIGH.
4. Quita las referencias explícitas a cached_content.
5. Quita temperature, top_p y top_k, que no tienen efecto.

Gemini 4 Argon Cyber Permissive

Gemini 4 Argon Cyber Permissive es una versión de Gemini 4 Argon para casos de uso de ciberseguridad defensiva, disponible detrás de una lista de entidades permitidas. Para conocer las diferencias y el acceso, consulta Gemini 4 Argon Cyber Permissive.

¿Qué sigue?

• Prueba el notebook del instructivo Introducción a Gemini 4 Argon.
• Lee la guía para desarrolladores de Gemini 4 Argon.
• Consulta la página del modelo Gemini 4 Argon para conocer las especificaciones, las funciones compatibles y las ubicaciones.
• Obtén más información sobre el pensamiento.