איך מתחילים להשתמש ב-Gemini 4

המודל הראשון של Gemini 4 הוא Gemini 4 Argon (gemini-4-argon), מודל פורץ דרך של Google שמצטיין בעבודה מעמיקה במשימות מורכבות בעולם האמיתי בתחומים שונים, כולל תכנות, פיננסים, משפטים, אבטחת סייבר ומדע.

במדריך הזה מוסבר איך לשלוח את הבקשה הראשונה ל-Gemini 4, מה חדש ב-Gemini 4 ומה משתנה כשעוברים מ-Gemini 3.1 Pro. פרטים ספציפיים לדגם מופיעים במדריך למפתחים בנושא Gemini 4 Argon.

מדריך למתחילים

לפני שמתחילים, צריך לאמת את Gemini Enterprise Agent Platform באמצעות מפתח API או Application Default Credentials ‏ (ADC). למידע נוסף, קראו על שיטות אימות.

התקנה של Google Gen AI SDK

משדרגים לגרסה העדכנית של ה-SDK של google-genai (>= 2.30.1 ל-Python, ‏ @google/genai >= 2.29.1 ל-JavaScript):

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

הגדרה של משתני סביבה

מחליפים את GOOGLE_CLOUD_PROJECT במזהה הפרויקט ב- Cloud de Confiance by S3NS . ‫Gemini 4 Argon זמין בנקודת הקצה global ובאזורים המרובים us ו-eu:

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

שליחת הבקשה הראשונה

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?" }
  }
}'

מה חדש ב-Gemini 4

מגבלת טוקנים אחידה לקלט ולפלט

ל-Gemini 4 Argon יש מגבלה אחידה של 1,048,576 טוקנים, שכוללת גם טוקנים של קלט וגם טוקנים של פלט (הפלט כולל חשיבה, קריאות להפעלת פונקציות ואת התשובה הסופית). הפלט יכול להשתמש בעד 1,048,576 טוקנים, פחות הטוקנים של הקלט. כברירת מחדל, בקשה סנכרונית אחת יוצרת עד 65,536 טוקנים של פלט (או 32,768 טוקנים לבקשות HTTP ישירות ללא סטרימינג).

פענוח ארוך

כשסבב שיחה אחד דורש יותר מ-65,536 טוקנים של פלט (או 32,768 לקריאות HTTP ישירות ללא סטרימינג) – כמו הוכחות פורמליות, בעיות מורכבות במתמטיקה או במדע, או יצירת קוד בכמה קבצים – Gemini 4 Argon תומך בפענוחים ארוכים של עד 1,048,576 טוקנים (פחות טוקני הקלט) ב-GenerateContent (generateContent ו-streamGenerateContent). בגרסה האחרונה של Google Gen AI SDK (google-genai >= 2.30.1 ל-Python, ‏ @google/genai >= 2.29.1 ל-JavaScript), הגדרת max_output_tokens לערך שגדול מ-65,536 (או גדול מ-32,768 לבקשות ללא סטרימינג) עוקבת באופן אוטומטי אחרי continuation_token בכל הבקשות כדי להחזיר תשובה אחת או סטרימינג אחד. בקריאות REST ישירות, מעבירים את continuation_token מכל תשובת CONTINUATION בבקשה הבאה עם אותה הנחיה.

דוגמאות קוד, דרישות לגבי גרסת ה-SDK וכללי הטמעה מפורטים בקטע פענוחים ארוכים במדריך למפתחים של Gemini 4 Argon.

רמות ההעמקה

משתמשים ב-thinking_level כדי לקבוע כמה זמן המודל יחשוב לפני שהוא ישיב. ‫Gemini 4 Argon תומך ב-LOW, ב-MEDIUM (ברירת המחדל ב-gemini-4-argon) וב-HIGH (ברירת המחדל ב-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)

שמירת הקשר במטמון באופן מרומז

‫Gemini 4 Argon תומך בשמירה מרומזת במטמון של קידומות משותפות להנחיות של 6,144 טוקנים ומעלה, עם שמירה במטמון לטווח ארוך שמופעלת כברירת מחדל. כדי להפיק ממנו תועלת, כדאי להוסיף תוכן סטטי, כמו מאגר המקורות של הקוד או מסמכים ארוכים, בתחילת ההנחיה.

הבנת סרטונים באמצעות סוכנים

התכונה הבנת סרטונים באמצעות סוכנים זמינה לכלל המשתמשים. האפשרות הזו מושבתת כברירת מחדל: סרטונים שהועלו משתמשים ב-media_processing="static". כדי להפעיל אותה, מגדירים את media_processing לערך "agentic".

פרמטרים של דגימה

‫Gemini 4 Argon מתעלם מערכים מותאמים אישית של temperature, top_p ו-top_k, כמו במודלים האחרונים של Gemini 3. כדי לשלוט בפלט, צריך להשתמש ב-thinking_level ובפלט מובנה (response_schema).

מעבר מ-Gemini 3.1 Pro

מומלץ לעבור מ-gemini-3.1-pro-preview אל gemini-4-argon. ההתנהגות הבאה שונה ב-Gemini 4 Argon:

כדי להעביר את הנתונים:

1. צריך לשנות את מזהה המודל ל-gemini-4-argon ולשדרג לגרסה העדכנית של Google Gen AI SDK (google-genai >= 2.30.1 ל-Python).
2. צריך לקחת בחשבון את המגבלה המאוחדת של 1,048,576 טוקנים לקלט ולפלט, ואת המגבלה של 65,536 טוקנים (או 32,768 טוקנים ב-HTTP ישיר ללא סטרימינג) לפלט של בקשה יחידה (או להגדיר פענוחים ארוכים לפלט גדול יותר ב-GenerateContent).
3. מחליפים את thinking_budget ואת thinking_level="MINIMAL" ב-thinking_level שמוגדר ל-LOW, ל-MEDIUM או ל-HIGH.
4. הסרת הפניות מפורשות ל-cached_content.
5. מסירים את temperature,‏ top_p ו-top_k, שלא משפיעים על התוצאה.

‫Gemini 4 Argon Cyber Permissive

‫Gemini 4 Argon Cyber Permissive היא גרסה של Gemini 4 Argon לתרחישי שימוש של הגנה בתחום אבטחת הסייבר, שזמינה ברשימת היתרים. במאמר Gemini 4 Argon Cyber Permissive מוסבר על ההבדלים ועל הגישה.

המאמרים הבאים

• כדאי לנסות את מדריך ה-Notebook בנושא מבוא ל-Gemini 4 Argon.
• המדריך למפתחים של Gemini 4 Argon
• בדף המודל של Gemini 4 Argon מפורטים המפרטים, התכונות הנתמכות והמיקומים.
• מידע נוסף על חשיבה