Googleは11月12日にGemini 4 Hydrogenを公開し、開発者が反復的なコーディングやテストをより速く処理できるようにした。複雑な作業では、判断に強いモデルが計画を立て、実行に強いモデルが修正と検証を担うよう、1つの作業内でモデルを自動的に切り替える機能も提供する。

1. 反復的なコード修正とテストに注力

Gemini 4 Hydrogenはコード作成、リポジトリ探索、テストなど、繰り返し実行することが多い作業に重点を置く。CarbonとArgonが深い推論を要する問題を担うのに対し、Hydrogenは日常的な開発を単独で処理するか、両モデルとともに実行する役割だ。

同社の発表によると、答えを探す深さを定める推論レベルのデフォルト設定で、HydrogenはGemini 3.8 Flashより2.5倍速く作業を終える。コーディング課題の遂行能力を測るTerminal-Bench 4.1のスコアは57%で、3.8 Flashの18.2%を上回る。同社は、推測で作り上げた主張も5分の1未満に減ったと述べた。

リポジトリ探索では、ファイルを1つずつ読む代わりに、ファイル読み取りと検索ツールの呼び出しをまとめて並列処理する。ツールの呼び出しに失敗した場合や検索結果が空の場合も、次の行動を調整するよう改善したとGoogleは説明している。

2. 作業中に判断モデルと実行モデルを切り替え

AntigravityのOrchestratorは、最初の依頼だけを見て作業全体を1つのモデルに固定する方式とは異なる。Carbonが読み取り専用で依存関係を調べて計画を立てた後、Hydrogenがコードを修正し、パッケージを更新してテストできる。Hydrogenが行き詰まると、Carbonが現状を確認して計画を立て直し、実行を引き継ぐ。

同社の発表によると、Terminal-Bench 4.0でOrchestratorはCarbonに近い作業成功率を達成しながら、Carbonより利用枠の平均消費量を24%減らし、作業を19%速く完了した。ただし、同じ結果のベンチマークのバージョンをAntigravityブログはTerminal-Bench 4.1と異なる表記にしている。

Orchestratorを使うと、各段階でモデルを切り替える手間を減らし、長い作業の進行状況に応じて判断と実行を分担できる。役割を直接制御したい開発者は、Antigravity SDKでCarbonとHydrogenを組み合わせられる。Carbonを調整役に据え、Hydrogenエージェントがコーディングと検証を並列処理する構成も可能だ。

3. 推論の深さに応じて速度とコストを調整

Hydrogenは4段階の推論レベルを提供する。軽い会話や短時間での処理量を重視する場合は低いレベルを、複雑なコーディングやツール利用にはデフォルトの高いレベルを出発点にできる。最高レベルは、デフォルトのレベルでは解決できない難しい多段階作業に向けた選択肢だ。

高速な実行モデルを反復作業に配置すれば、上位の推論モデルの使用量を減らせる。一方、推論レベルを上げるとトークン使用量と待ち時間が増え、推論トークンも出力料金に含まれる。Googleは作業別に評価したうえで、求める品質を満たす最も低いレベルを選ぶよう勧める。

有料枠では、会話に含められる情報の範囲であるコンテキストウィンドウ全体に同じ単価を適用する。保存した入力を再利用するキャッシュヒット入力はより安価に処理されるため、反復入力が多い作業では入力を再利用するかどうかもコストに影響する。

表：Hydrogenの有料枠のトークン料金

条件：Gemini 4 Hydrogen、1Mのコンテキストウィンドウ全体に適用する有料標準料金、キャッシュ入力は暗黙的キャッシュのヒット時に適用

単位：100万トークン当たりのドル

推論の深さに応じて速度とコストを調整
項目料金
入力1.50
キャッシュ入力0.075
出力・推論7.50

4. 無料APIからサブスクリプション型の自動切り替えまで提供

Google AI StudioとGemini APIでは無料・有料枠のどちらでも利用でき、開発者はAndroid Studioでもビルドできる。企業ユーザーはGemini for businessを通じて利用できる。

Antigravityでは、有料のGoogle AI Pro・Ultra加入者がHydrogenを単独モデルとして選択できる。Orchestratorは、Ultra加入者にはCarbon・Argonの選択肢として、Pro加入者にはArgonの選択肢として提供を開始する。

5. 既存アプリはデフォルトの推論設定と出力サイズから点検

入力と推論、出力は最大1,048,576トークンの統合ウィンドウを共有する。リクエストが終わるまで待つ同期応答は最大65,536トークンで、それより長い出力は出力上限を上げてバックグラウンド実行を使うか、継続生成機能で受け取れる。

3.8 Flashから移行すると、デフォルトの推論レベルはmediumからhighに変わる。以下は、個別の設定なしにデフォルトのレベルで対話型ウェブアプリの生成を依頼するGoogleの例だ。

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-hydrogen",
    input="Build an interactive single-file HTML token bucket rate-limiter simulator with live sliders for burst size and request traffic."
)

print(interaction.output_text)

Hydrogenの核心は、高速な単独実行だけでなく、複雑な開発作業で判断モデルと実行モデルを1つのセッション内につなぐことにある。