Comece a usar o Gemini 4

O primeiro modelo do Gemini 4 é o Gemini 4 Argon (gemini-4-argon), o modelo de fronteira do Google que se destaca em trabalhos profundos em tarefas complexas do mundo real em domínios como programação, finanças, jurídico, cibersegurança e ciência.

Este guia mostra como fazer sua primeira solicitação do Gemini 4, descreve as novidades do Gemini 4 e explica o que muda quando você migra do Gemini 3.1 Pro. Para detalhes específicos do modelo, consulte o guia para desenvolvedores do Gemini 4 Argon.

Guia de início rápido

Antes de começar, autentique-se na Gemini Enterprise Agent Platform usando uma chave de API ou o Application Default Credentials (ADC). Consulte métodos de autenticação para mais informações.

Instalar o SDK de IA generativa do Google

Faça upgrade para o SDK do google-genai mais recente (>= 2.30.1 para Python, @google/genai >= 2.29.1 para JavaScript):

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

Defina as variáveis de ambiente

Substitua GOOGLE_CLOUD_PROJECT pelo ID do projeto Cloud de Confiance by S3NS . O Gemini 4 Argon está disponível no endpoint global e nas multirregiões us e eu:

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

Faça sua primeira solicitação

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?" }
  }
}'

Novidades no Gemini 4

Limite unificado de tokens de entrada e saída

O Gemini 4 Argon tem um limite unificado de 1.048.576 tokens que inclui tokens de entrada e saída (em que a saída inclui raciocínio, chamadas de função e a resposta final). A saída pode usar até 1.048.576 tokens menos os tokens de entrada. Por padrão, uma única solicitação síncrona gera até 65.536 tokens de saída (ou 32.768 tokens para solicitações HTTP diretas sem streaming).

Decodificações longas

Quando um único turno requer mais de 65.536 (ou 32.768 para chamadas HTTP diretas sem streaming) tokens de saída, como provas formais, problemas matemáticos ou científicos complexos ou geração de código de vários arquivos, o Gemini 4 Argon oferece suporte a decodificações longas de até 1.048.576 tokens (menos os tokens de entrada) em GenerateContent (generateContent e streamGenerateContent). Com o SDK de IA generativa do Google mais recente (google-genai >= 2.30.1 para Python, @google/genai >= 2.29.1 para JavaScript), definir max_output_tokens como maior que 65.536 (ou maior que 32.768 para solicitações sem streaming) segue automaticamente continuation_token em todas as solicitações para retornar uma única resposta ou stream. Para chamadas REST diretas, transmita o continuation_token de cada resposta CONTINUATION na próxima solicitação com o mesmo comando.

Para exemplos de código, requisitos de versão do SDK e regras de implementação, consulte Decodificações longas no guia para desenvolvedores do Gemini 4 Argon.

Níveis de raciocínio

Use thinking_level para controlar o quanto o modelo raciocina antes de responder. O Gemini 4 Argon é compatível com LOW, MEDIUM (padrão em gemini-4-argon) e HIGH (padrão em 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)

Armazenamento em cache de contexto implícito

O Gemini 4 Argon oferece suporte ao armazenamento em cache implícito para prefixos de comando compartilhados de 6.144 tokens ou mais, com o armazenamento em cache durável ativado por padrão. Para aproveitar esse recurso, coloque conteúdo estático, como um repositório de código ou documentos longos, no início do comando.

Compreensão agêntica de vídeos

A compreensão agêntica de vídeos está em disponibilidade geral. Ele fica desativado por padrão: os vídeos enviados usam media_processing="static". Para ativá-lo, defina media_processing como "agentic".

Parâmetros de amostragem

O Gemini 4 Argon ignora valores personalizados para temperature, top_p e top_k, assim como os modelos recentes do Gemini 3. Para controlar a saída, use thinking_level e a saída estruturada (response_schema).

Migrar do Gemini 3.1 Pro

Recomendamos migrar de gemini-3.1-pro-preview para gemini-4-argon. O comportamento a seguir é diferente no Gemini 4 Argon:

Para migrar:

1. Mude o ID do modelo para gemini-4-argon e faça upgrade para o SDK de IA generativa do Google mais recente (google-genai >= 2.30.1 para Python).
2. Considere o limite unificado de 1.048.576 tokens de entrada e saída e o limite de saída de 65.536 tokens (ou 32.768 tokens para HTTP direto sem streaming) por solicitação (ou configure decodificações longas para saídas maiores em GenerateContent).
3. Substitua thinking_budget e thinking_level="MINIMAL" por thinking_level definido como LOW, MEDIUM ou HIGH.
4. Remova as referências explícitas a cached_content.
5. Remova temperature, top_p e top_k, que não têm efeito.

Gemini 4 Argon Cyber Permissive

O Gemini 4 Argon Cyber Permissive é uma versão do Gemini 4 Argon para casos de uso de cibersegurança defensiva, disponível por meio de uma lista de permissões. Para saber mais sobre as diferenças e o acesso, consulte Gemini 4 Argon Cyber Permissive.

A seguir

• Confira o tutorial do notebook Introdução ao Gemini 4 Argon.
• Leia o guia para desenvolvedores sobre o Gemini 4 Argon.
• Consulte a página do modelo Gemini 4 Argon para ver as especificações, os recursos compatíveis e os locais.
• Saiba mais sobre o pensamento.