开始使用 Gemini 4

Gemini 4 Argon (gemini-4-argon) 是首个 Gemini 4 模型，也是 Google 的前沿模型，擅长在复杂、真实世界的任务中进行深度 工作，涵盖编码、金融、 法律、网络安全和科学等领域。

本指南将向您介绍如何发出第一个 Gemini 4 请求，描述 Gemini 4 的新功能，并说明从 Gemini 3.1 Pro 迁移时会发生哪些变化。如需了解特定于模型的详细信息，请参阅 Gemini 4 Argon 开发者指南。

快速入门

在开始之前，您必须使用 API 密钥或应用默认凭据 (ADC) 向 Gemini Enterprise Agent Platform 进行身份验证。如需了解详情，请参阅 身份验证方法 。

安装 Google Gen AI SDK

升级到最新版 google-genai SDK（>= 2.30.1 为 Python，@google/genai >= 2.29.1 为 JavaScript）：

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

设置环境变量

将 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 替换为您的 Cloud de Confiance by S3NS 项目 ID。 Gemini 4 Argon 在 global 端点以及 us 和 eu 多区域提供：

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

提交第一个请求

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?" }
  }
}'

Gemini 4 的新功能

统一的输入和输出 token 限制

Gemini 4 Argon 的 token 限制为 1,048,576 个，包括输入和输出 token（其中输出包括思考、函数调用和最终响应）。输出最多可以使用 1,048,576 个 token 减去您的输入 token。 默认情况下，单个同步请求最多生成 65,536 个输出 token（对于非流式直连 HTTP 请求，则为 32,768 个 token）。

长解码

当单个轮次需要超过 65,536 个（对于非流式直连 HTTP 调用，则为 32,768 个）输出 token（例如正式证明、复杂的数学或科学 问题，或多文件代码生成）时，Gemini 4 Argon 支持在 GenerateContent （generateContent 和 streamGenerateContent）上进行长解码，最多可使用 1,048,576 个 token（减去您的输入 token）。借助最新版 Google Gen AI SDK（Python 为 google-genai >= 2.30.1，JavaScript 为 @google/genai >= 2.29.1），将 max_output_tokens 设置为大于 65,536（对于 非流式请求，则为大于 32,768）会自动在请求之间遵循 continuation_token，以返回单个响应或流；对于 直连 REST 调用，请在下一个请求中使用相同的提示传递每个 CONTINUATION 响应中的 continuation_token。

如需查看代码示例、SDK 版本要求和实现规则，请参阅 Gemini 4 Argon开发者指南中的长解码。

思考级别

使用 thinking_level 控制模型在给出回答之前进行推理的程度。 Gemini 4 Argon 支持 LOW、MEDIUM（ gemini-4-argon 上的默认值）和 HIGH（ gemini-4-argon-cyber-permissive 上的默认值）：

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)

隐式上下文缓存

Gemini 4 Argon 支持对 6,144 个或更多 token 的共享提示前缀进行隐式缓存 ，并且默认启用持久缓存 。如需从中受益，请将静态内容（例如代码库或长文档）放在提示的开头。

智能体视频理解

智能体视频理解功能 现已正式版发布。此功能默认处于关闭状态：上传的视频使用 media_processing="static"。如需开启此功能，请将 media_processing 设置为 "agentic"。

采样参数

与最近的 Gemini 3 模型一样，Gemini 4 Argon 会忽略 temperature、top_p 和 top_k 的自定义值。如需控制输出，请使用 thinking_level 和结构化输出 (response_schema)。

从 Gemini 3.1 Pro 迁移

我们建议您从 gemini-3.1-pro-preview 迁移到 gemini-4-argon。Gemini 4 Argon 中的以下行为有所不同：

如需迁移，请执行以下操作：

1. 将模型 ID 更改为 gemini-4-argon，并升级到 最新版 Google Gen AI SDK（google-genai >= 2.30.1 为 Python）。
2. 考虑统一的 1,048,576 个 token 输入和输出限制，以及 单个请求的 65,536 个 token（对于非流式直连 HTTP 请求，则为 32,768 个 token） 输出上限（或配置 长解码，以便在 上输出更大的内容GenerateContent）。
3. 将 thinking_budget 和 thinking_level="MINIMAL" 替换为 thinking_level，并将其设置为 LOW、MEDIUM 或 HIGH。
4. 移除显式 cached_content 引用。
5. 移除 temperature、top_p 和 top_k，它们没有任何效果。

Gemini 4 Argon Cyber Permissive

Gemini 4 Argon Cyber Permissive 是 Gemini 4 Argon 的一个版本，适用于防御性网络安全应用场景，仅在许可清单中提供。如需了解差异和访问权限，请参阅 Gemini 4 Argon Cyber Permissive。

后续步骤

• 试用 Gemini 4 Argon 简介 笔记本教程。
• 阅读 Gemini 4 Argon 开发者指南。
• 如需了解规范、支持的功能和位置，请参阅Gemini 4 Argon 模型页面 。
• 详细了解思考。