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Gemini 4 Hydrogen (batch) API

Gemini 4 Hydrogen ist Googles schnelles, effizientes Kernmodell der Gemini-4-Familie mit vier Thinking-Stufen und 1M-Token-Kontext.

Gemini 4 Hydrogen löst die Flash-Reihe als schnelles, hocheffizientes Kernmodell der Gemini-4-Familie ab. Es verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und liefert Textausgaben, bei einem Kontextfenster von 1M Tokens und einem Ausgabelimit von 1,048,576 Tokens. Vier Thinking-Stufen – low, medium, high (Standard) und xhigh – erlauben es, Qualität, Latenz und Kosten an die Komplexität der Aufgabe anzupassen. Batch-Verarbeitung paralleler Dateizugriffe und Suchaufrufe gehört ebenfalls zum Funktionsumfang.

Das Modell eignet sich für alltägliches Coding, Debugging, schnelle iterative Entwicklung, Fragen zu Codebasen, agentische Workflows und die Erkundung großer Repositories. Gegenüber Gemini 3.8 Flash ist die Aufgabenfertigstellung 2,5-mal schneller, Halluzinationen sind um mehr als das 5-fache reduziert. Bei komplexen Graph-, SQL- und datenintensiven Enterprise-Workflows läuft es 2- bis 2,8-mal schneller und verbraucht dabei 12% bis 23% weniger Tokens.

Gemini 4 Hydrogen lässt sich eigenständig oder in Multi-Modell-Workflows mit Gemini 4 Carbon und Gemini 4 Argon einsetzen; im Orchestrator-Routing plant Carbon und Hydrogen führt aus. Das Antigravity SDK erlaubt Entwicklern den programmatischen Modellwechsel. Es nutzt den neuesten Gemini-4-Sicherheitsstack und ist über alle Google-AI-Studio-Tarife, die Gemini API, Gemini for business, die Gemini App, Google Search sowie kostenpflichtige Google AI Pro- und Ultra-Abos verfügbar.

BegrenztKostenloser Test
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Aktualisiert:

MODELL-ID

gemini-4-hydrogen:batch
Kontext
1.049M
Max. Ausgabe
943.718K
Empfohlene API
messages
Eingabe
audio / file / image / text / video
Ausgabe
text

Highlights

  • Vier Thinking-Stufen: low bis xhigh
  • 1M-Token-Kontext, 1,048,576 Tokens Ausgabe
  • Text-, Bild- und Videoeingabe
  • 2,5-mal schnellere Aufgabenfertigstellung als Gemini 3.8 Flash
  • Batch-Verarbeitung paralleler Datei- und Suchaufrufe
  • Neuester Gemini-4-Sicherheitsstack

Anbieter

1 Anbieter

Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.

Anbieter · Preisdetails
Verfügbarkeit
$0.75$3.75$0.0375$0.0375

Was man für $10 bekommt

Eingabe
13,3 Mio. Token
Ausgabe
2,7 Mio. Token

Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.

Benchmarks

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Punkte, Standardeinstellung high

    51

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    Punkte, Einstellung xhigh

    54

  • Terminal-Bench 4.1

    57%

  • Vals Index

    Rang 6 von 37 Modellen

    68.49%

  • Tax Agent Bench

    Rang 1 von 85 Modellen

    52.30%

  • Vals Finance Index

    Rang 2 von 40 Modellen

    66.14%

  • Terminal-Bench 4.0

    Rang 11 von 64 Modellen

    54.04%

  • Vibe Code Bench

    Rang 13 von 128 Modellen

    87.78%

Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.

Schlussfolgern

Standardaufwand
medium
Immer aktiviert
Ja
Verfügbare Aufwandsstufen
xhigh / high / medium / low

Schnellstart

Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.

Playground öffnenAPI-Schlüssel erstellen
1

API-Schlüssel hinterlegen

Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Erste Anfrage senden

Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.

gemini-4-hydrogen:batch

Dieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gemini-4-hydrogen:batch",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Drittanbieter-SDKs verwenden

Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.

3

Streaming aktivieren

Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-4-hydrogen:batch",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parameter

NameTypStandardBeschreibung
modelstringgemini-4-hydrogen:batchÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.
max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.
messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.
seed———
stop———
toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.
tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.
response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

Häufige Fragen

Was ist Gemini 4 Hydrogen (batch)?

Gemini 4 Hydrogen löst die Flash-Reihe als schnelles, hocheffizientes Kernmodell der Gemini-4-Familie ab. Es verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und liefert Textausgaben, bei einem Kontextfenster von 1M Tokens und einem Ausgabelimit von 1,048,576 Tokens. Vier Thinking-Stufen – low, medium, high (Standard) und xhigh – erlauben es, Qualität, Latenz und Kosten an die Komplexität der Aufgabe anzupassen. Batch-Verarbeitung paralleler Dateizugriffe und Suchaufrufe gehört ebenfalls zum Funktionsumfang. Das Modell eignet sich für alltägliches Coding, Debugging, schnelle iterative Entwicklung, Fragen zu Codebasen, agentische Workflows und die Erkundung großer Repositories. Gegenüber Gemini 3.8 Flash ist die Aufgabenfertigstellung 2,5-mal schneller, Halluzinationen sind um mehr als das 5-fache reduziert. Bei komplexen Graph-, SQL- und datenintensiven Enterprise-Workflows läuft es 2- bis 2,8-mal schneller und verbraucht dabei 12% bis 23% weniger Tokens. Gemini 4 Hydrogen lässt sich eigenständig oder in Multi-Modell-Workflows mit Gemini 4 Carbon und Gemini 4 Argon einsetzen; im Orchestrator-Routing plant Carbon und Hydrogen führt aus. Das Antigravity SDK erlaubt Entwicklern den programmatischen Modellwechsel. Es nutzt den neuesten Gemini-4-Sicherheitsstack und ist über alle Google-AI-Studio-Tarife, die Gemini API, Gemini for business, die Gemini App, Google Search sowie kostenpflichtige Google AI Pro- und Ultra-Abos verfügbar.

Wie wird die Nutzung abgerechnet?

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Welche Eingaben unterstützt Gemini 4 Hydrogen?

Es verarbeitet Text-, Bild- und Videoeingaben und gibt Text aus.

Wie groß sind Kontextfenster und Ausgabelimit?

Das Kontextfenster umfasst 1M Tokens, das Ausgabelimit liegt bei 1,048,576 Tokens.

Welche Thinking-Stufen stehen zur Verfügung?

Vier Stufen: low, medium, high (Standard) und xhigh.

Wie unterscheidet es sich von Gemini 4 Carbon?

Im Orchestrator-Routing plant Gemini 4 Carbon und Gemini 4 Hydrogen führt aus. Beim Vals Finance Index liegt Hydrogen mit 66,14% knapp unter den 67,05% von Carbon.

Für welche Aufgaben ist es gedacht?

Für alltägliches Coding, Debugging, schnelle iterative Entwicklung, Fragen zu Codebasen, agentische Workflows und die Erkundung großer Repositories.

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