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Gemini 4 Hydrogen (batch) API

Gemini 4 परिवार का तेज़ और कुशल मुख्य मॉडल, जो Gemini 3.8 Flash की जगह लेता है।

Gemini 4 Hydrogen, Google द्वारा 12 नवंबर 2026 को जारी किया गया मॉडल है, जो Gemini 4 परिवार के तेज़ और उच्च-दक्षता वाले मुख्य हिस्से के रूप में Gemini 3.8 Flash का स्थान लेता है। यह पाठ, छवि और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है तथा पाठ आउटपुट देता है। इसका संदर्भ 1M tokens और आउटपुट सीमा 1,048,576 tokens है। मॉडल चार सोच स्तर प्रदान करता है: low, medium, high (डिफ़ॉल्ट) और xhigh, जो कार्य की जटिलता के अनुसार गुणवत्ता, विलंबता और लागत को समायोजित करते हैं।

यह रोज़मर्रा की कोडिंग, डिबगिंग, तीव्र पुनरावृत्तीय विकास, कोडबेस प्रश्नोत्तर, एजेंटिक वर्कफ़्लो और बड़े रिपॉज़िटरी की खोज के लिए उपयुक्त है। यह समानांतर फ़ाइल पढ़ने और खोज कॉल को बैच-प्रोसेस कर सकता है, तथा अकेले या Gemini 4 Carbon और Gemini 4 Argon के साथ बहु-मॉडल वर्कफ़्लो में उपयोग किया जा सकता है। Orchestrator रूटिंग में Carbon योजना बनाता है और Hydrogen निष्पादित करता है। Antigravity SDK के माध्यम से डेवलपर्स प्रोग्रामेटिक रूप से मॉडल बदल सकते हैं।

Gemini 3.8 Flash की तुलना में, कार्य पूरा होना 2.5 गुना तेज़ है और भ्रम (hallucinations) 5 गुना से अधिक कम हुए हैं। जटिल ग्राफ़, SQL और डेटा-गहन उद्यम वर्कफ़्लो पर यह 2x से 2.8x तेज़ चलता है और 12% से 23% कम tokens का उपयोग करता है। Google Sheets में वित्तीय डेटा को इंटरैक्टिव मॉडल में बदलते समय आउटपुट 30% से अधिक तेज़ होता है। यह नवीनतम Gemini 4 सुरक्षा स्टैक का उपयोग करता है और एजेंटिक कार्यों में अति-क्रिया को 81% तक तथा अल्प-क्रिया को 79% तक कम करता है।

समय-सीमितमुफ़्त ट्रायल
Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

gemini-4-hydrogen:batch
कॉन्टेक्स्ट
1.049M
अधिकतम आउटपुट
943.718K
अनुशंसित API
messages
इनपुट
audio / file / image / text / video
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • Gemini 3.8 Flash की जगह लेने वाला तेज़ मुख्य मॉडल
  • चार सोच स्तर: low, medium, high, xhigh
  • 1M tokens संदर्भ और 1,048,576 tokens आउटपुट
  • पाठ, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन
  • समानांतर फ़ाइल पढ़ने और खोज कॉल का बैच प्रसंस्करण
  • नवीनतम Gemini 4 सुरक्षा स्टैक

प्रदाता

1 प्रदाता

प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।

प्रदाता · कीमत का विवरण
उपलब्धता
$0.75$3.75$0.0375$0.0375

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
1.3 क॰ token
आउटपुट
26.7 लाख token

मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।

बेंचमार्क

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    अंक, डिफ़ॉल्ट high सेटिंग

    51

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    अंक, xhigh सेटिंग

    54

  • Terminal-Bench 4.1

    57%

  • Vals Index

    37 मॉडलों में रैंक 6

    68.49%

  • Tax Agent Bench

    85 मॉडलों में रैंक 1

    52.30%

  • Vals Finance Index

    40 मॉडलों में रैंक 2

    66.14%

  • Terminal-Bench 4.0

    64 मॉडलों में रैंक 11

    54.04%

  • Vibe Code Bench

    128 मॉडलों में रैंक 13

    87.78%

स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।

रीज़निंग

डिफ़ॉल्ट प्रयास
medium
हमेशा सक्षम
हाँ
उपलब्ध प्रयास स्तर
xhigh / high / medium / low

त्वरित शुरुआत

Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।

Playground खोलेंAPI key बनाएँ
1

अपनी API key लें

अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

अपना पहला अनुरोध भेजें

इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।

gemini-4-hydrogen:batch

यह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।

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());

थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना

संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.

3

स्ट्रीमिंग चालू करें

रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।

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

Felo API Platform संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।

सतहमेथडURL

Messages

Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत मैसेज।

POST

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

पैरामीटर

नामप्रकारडिफ़ॉल्टविवरण
modelstringgemini-4-hydrogen:batchकॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।
max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।
messagesarray—Chat Completions के लिए बातचीत के मैसेज।
seed———
stop———
toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—समर्थित होने पर रिस्पॉन्स की विविधता नियंत्रित करता है।
tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।
response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मॉडल परिचय: Gemini 4 Hydrogen (batch)?

Gemini 4 Hydrogen, Google द्वारा 12 नवंबर 2026 को जारी किया गया मॉडल है, जो Gemini 4 परिवार के तेज़ और उच्च-दक्षता वाले मुख्य हिस्से के रूप में Gemini 3.8 Flash का स्थान लेता है। यह पाठ, छवि और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है तथा पाठ आउटपुट देता है। इसका संदर्भ 1M tokens और आउटपुट सीमा 1,048,576 tokens है। मॉडल चार सोच स्तर प्रदान करता है: low, medium, high (डिफ़ॉल्ट) और xhigh, जो कार्य की जटिलता के अनुसार गुणवत्ता, विलंबता और लागत को समायोजित करते हैं। यह रोज़मर्रा की कोडिंग, डिबगिंग, तीव्र पुनरावृत्तीय विकास, कोडबेस प्रश्नोत्तर, एजेंटिक वर्कफ़्लो और बड़े रिपॉज़िटरी की खोज के लिए उपयुक्त है। यह समानांतर फ़ाइल पढ़ने और खोज कॉल को बैच-प्रोसेस कर सकता है, तथा अकेले या Gemini 4 Carbon और Gemini 4 Argon के साथ बहु-मॉडल वर्कफ़्लो में उपयोग किया जा सकता है। Orchestrator रूटिंग में Carbon योजना बनाता है और Hydrogen निष्पादित करता है। Antigravity SDK के माध्यम से डेवलपर्स प्रोग्रामेटिक रूप से मॉडल बदल सकते हैं। Gemini 3.8 Flash की तुलना में, कार्य पूरा होना 2.5 गुना तेज़ है और भ्रम (hallucinations) 5 गुना से अधिक कम हुए हैं। जटिल ग्राफ़, SQL और डेटा-गहन उद्यम वर्कफ़्लो पर यह 2x से 2.8x तेज़ चलता है और 12% से 23% कम tokens का उपयोग करता है। Google Sheets में वित्तीय डेटा को इंटरैक्टिव मॉडल में बदलते समय आउटपुट 30% से अधिक तेज़ होता है। यह नवीनतम Gemini 4 सुरक्षा स्टैक का उपयोग करता है और एजेंटिक कार्यों में अति-क्रिया को 81% तक तथा अल्प-क्रिया को 79% तक कम करता है।

उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?

आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।

Gemini 4 Hydrogen किन इनपुट का समर्थन करता है?

यह पाठ, छवि और वीडियो इनपुट स्वीकार करता है तथा पाठ आउटपुट देता है।

इसका संदर्भ और आउटपुट आकार क्या है?

संदर्भ 1M tokens और अधिकतम आउटपुट 1,048,576 tokens है।

यह किन कार्यों के लिए उपयुक्त है?

रोज़मर्रा की कोडिंग, डिबगिंग, तीव्र पुनरावृत्तीय विकास, कोडबेस प्रश्नोत्तर, एजेंटिक वर्कफ़्लो और बड़े रिपॉज़िटरी की खोज के लिए उपयुक्त है।

क्या इसमें सोच स्तर समायोज्य हैं?

हाँ, इसमें चार स्तर हैं: low, medium, high (डिफ़ॉल्ट) और xhigh, जो कार्य की जटिलता के अनुसार गुणवत्ता, विलंबता और लागत को समायोजित करते हैं।

Gemini 4 Carbon और Gemini 4 Argon के साथ इसका क्या संबंध है?

यह अकेले या इनके साथ बहु-मॉडल वर्कफ़्लो में उपयोग किया जा सकता है। Orchestrator रूटिंग में Carbon योजना बनाता है और Hydrogen निष्पादित करता है।

संबंधित मॉडल

Gemini 4 Hydrogen

Googlegemini-4-hydrogen

Gemini 4 Hydrogen, Google का तेज़ और किफ़ायती बहुविध मॉडल है जो रोज़मर्रा के विकास कार्यों के लिए बनाया गया है।

रोज़मर्रा का सॉफ़्टवेयर विकासएजेंटिक वर्कफ़्लोलेखन और शोधडेटा विश्लेषण

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

943.718K

इनपुट token

$1.5 / 1M token

आउटपुट token

$7.5 / 1M token

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

Gemini 4 Carbon, Google का सबसे शक्तिशाली मॉडल, जो लंबे समय तक चलने वाले एजेंटिक कार्यों और साइबर सुरक्षा के लिए बनाया गया है।

साइबर सुरक्षा रक्षाबहु-एजेंट इंजीनियरिंगवैज्ञानिक तर्ककोडबेस माइग्रेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

943.718K

इनपुट token

$4 / 1M token

आउटपुट token

$20 / 1M token

Gemini 4 Carbon (batch)

Googlegemini-4-carbon:batch

Google का Gemini 4 Carbon एक बहु-माध्यम मॉडल है जो लंबी अवधि के एजेंटिक कार्यों और जटिल कोडिंग के लिए बनाया गया है।

उन्नत कोडिंग और वेब विकासलंबी अवधि के एजेंटिक प्रोजेक्टगहन वित्तीय अनुसंधानसाइबर सुरक्षा और ऑडिटिंग

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

943.718K

इनपुट token

$2 / 1M token

आउटपुट token

$10 / 1M token

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon, Google का पहला फ्रंटियर मॉडल, 1M टोकन संदर्भ और मल्टीमॉडल इनपुट के साथ जटिल कार्यों के लिए।

कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंगवित्तीय लेजर समाधानकानूनी दस्तावेज़ समीक्षासाइबर सुरक्षा और उपचार

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

943.718K

इनपुट token

$4 / 1M token

आउटपुट token

$20 / 1M token

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Google का सबसे बुद्धिमान Flash मॉडल, जो मल्टीमॉडल इनपुट और लंबे संदर्भ के साथ जटिल एजेंट कार्यों के लिए बनाया गया है।

लंबे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यस्वायत्त एजेंटजटिल एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लोमल्टी-स्टेप ऑर्केस्ट्रेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

65.536K

इनपुट token

$1.5 / 1M token

आउटपुट token

$7.5 / 1M token

Gemma 4 26B A4B (free)

Googlegemma-4-26b-a4b-it:free

Gemma 4 26B A4B एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मॉडल है जो 256K टोकन संदर्भ के साथ टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट संभालता है।

कोडिंग सहायताकोड जनरेशन और डीबगिंगवैज्ञानिक प्रश्नदस्तावेज़ पार्सिंग और OCR

कॉन्टेक्स्ट

262.144K

अधिकतम आउटपुट

32.768K

इनपुट token

$0 / 1M token

आउटपुट token

$0 / 1M token