Felo API PlatformFelo API Platform
กลับไปที่โมเดล
Googlemessages

Gemini 4 Hydrogen (batch) API

Gemini 4 Hydrogen เป็นโมเดลหลักที่รวดเร็วและประหยัดของตระกูล Gemini 4 รองรับข้อความ ภาพ และวิดีโอ พร้อมระดับการคิดสี่ระดับและคอนเท็กซ์ 1M tokens

Gemini 4 Hydrogen จาก Google มาแทนที่แบรนด์ Flash ในฐานะแกนกลางที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงของตระกูล Gemini 4 เปิดตัวเมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2026 รองรับการป้อนข้อความ ภาพ และวิดีโอ พร้อมเอาต์พุตเป็นข้อความ มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1M tokens และขีดจำกัดเอาต์พุต 1,048,576 tokens พร้อมระดับการคิดสี่ระดับ ได้แก่ low, medium, high (ค่าเริ่มต้น) และ xhigh เพื่อปรับสมดุลคุณภาพ ความหน่วง และต้นทุนตามความซับซ้อนของงาน

โมเดลนี้เหมาะกับงานเขียนโค้ดในชีวิตประจำวัน การดีบัก การพัฒนาซ้ำอย่างรวดเร็ว การถามตอบเกี่ยวกับโค้ดเบส และการสำรวจคลังโค้ดขนาดใหญ่ รวมถึงเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ นอกจากนี้ยังประมวลผลการอ่านไฟล์และการเรียกค้นแบบขนานเป็นชุดได้ และใช้เดี่ยว ๆ หรือร่วมกับ Gemini 4 Carbon และ Gemini 4 Argon ในเวิร์กโฟลว์หลายโมเดล โดยใน Orchestrator นั้น Carbon เป็นตัววางแผนและ Hydrogen เป็นตัวลงมือทำ ขณะที่ Antigravity SDK ช่วยให้นักพัฒนาสลับโมเดลได้ด้วยโปรแกรม

ด้านประสิทธิภาพ Hydrogen ทำงานเสร็จเร็วกว่า Gemini 3.8 Flash ถึง 2.5 เท่า ลดอาการหลอนข้อมูลได้มากกว่า 5 เท่า และเร็วขึ้น 2ถึง 2.8 เท่าในเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ใช้กราฟ SQL และข้อมูลจำนวนมาก โดยใช้ tokens น้อยลง 12% ถึง 23% ยังผลิตเอาต์พุตเร็วขึ้นกว่า 30% เมื่อเปลี่ยนข้อมูลการเงินเป็นโมเดลโต้ตอบใน Google Sheets และเมื่อจับคู่กับ Carbon ใน Orchestrator การใช้โควตาลดลงเฉลี่ย 24% เวลาทำงานลดลง 19% ขณะที่อัตราความสำเร็จบน Terminal-Bench 4.1 ใกล้เคียงกับการใช้ Carbon เดี่ยว

จำกัดเวลาทดลองใช้ฟรี
เปิด Playground ↗สร้างคีย์ API ↗คู่มือเริ่มต้น →

อัปเดต:

ID โมเดล

gemini-4-hydrogen:batch
บริบท
1.049M
เอาต์พุตสูงสุด
943.718K
API ที่แนะนำ
messages
อินพุต
audio / file / image / text / video
เอาต์พุต
text

จุดเด่น

  • มาแทนแบรนด์ Flash ในตระกูล Gemini 4
  • ระดับการคิดสี่ระดับ ปรับตามงาน
  • คอนเท็กซ์ 1M tokens
  • ทำงานเสร็จเร็วกว่า 3.8 Flash 2.5 เท่า
  • ลดอาการหลอนข้อมูลกว่า 5 เท่า

ผู้ให้บริการ

1 ผู้ให้บริการ

เปรียบเทียบราคา API ระหว่างผู้ให้บริการ เลือกผู้ให้บริการเพื่อดูค่าใช้จ่ายและเงื่อนไขทั้งหมด

ผู้ให้บริการ · รายละเอียดราคา
อัตราความพร้อมใช้งาน
$0.75$3.75$0.0375$0.0375

ซื้ออะไรได้ด้วย $10

อินพุต
13.3M token
เอาต์พุต
2.7M token

ประมาณจากราคาอินพุตและเอาต์พุตปัจจุบัน ก่อนหักส่วนลด

เบนช์มาร์ก

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    คะแนน ที่การตั้งค่า high ค่าเริ่มต้น

    51

  • Artificial Analysis Intelligence Index

    คะแนน ที่การตั้งค่า xhigh

    54

  • Terminal-Bench 4.1

    57%

  • Vals Index

    อันดับ 6 จาก 37 โมเดล

    68.49%

  • Tax Agent Bench

    อันดับ 1 จาก 85 โมเดล

    52.30%

  • Vals Finance Index

    อันดับ 2 จาก 40 โมเดล

    66.14%

  • Terminal-Bench 4.0

    อันดับ 11 จาก 64 โมเดล

    54.04%

  • Vibe Code Bench

    อันดับ 13 จาก 128 โมเดล

    87.78%

คะแนนตามที่ผู้ให้บริการโมเดลเผยแพร่

การให้เหตุผล

ระดับความพยายามเริ่มต้น
medium
เปิดใช้งานตลอด
ใช่
ระดับความพยายามที่ใช้ได้
xhigh / high / medium / low

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

โค้ดพร้อมใช้สำหรับเรียกโมเดลนี้ด้วย API ที่เข้ากันได้ของ Felo API Platform เริ่มใน Playground เมื่อคุณต้องการทดสอบพรอมต์ก่อนเขียนโค้ด

เปิด Playgroundสร้างคีย์ API
1

ตั้งค่าคีย์ API

สร้างคีย์จากบัญชี Felo API Platform ของคุณและตั้งเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

ส่งคำขอแรก

ใช้ ID โมเดลนี้กับ endpoint ของ Felo API Platform ส่วนหัวคำขอแบบไม่บังคับ เช่น X-Request-Id ช่วยในการแก้ไขปัญหา

gemini-4-hydrogen:batch

โมเดลนี้มีความสามารถในการให้เหตุผล หากโปรโตคอลและเส้นทางโมเดลที่คุณเลือกเปิดการควบคุมการให้เหตุผล ให้เก็บเมทาดาทาการให้เหตุผลที่ส่งคืนไว้เมื่อสนทนาต่อ

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());

การใช้ SDK ของบุคคลที่สาม

ใน SDK ที่เข้ากันได้ ให้ตั้ง baseURL เป็น https://openapi.felo.ai/api/v1. สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude ให้ใช้ base URL ที่เข้ากันได้กับ Anthropic https://openapi.felo.ai/api.

3

เปิดใช้สตรีมมิ่ง

เพิ่ม stream: true เพื่อรับการตอบกลับเป็น server-sent events

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 มีอินเทอร์เฟซสำหรับเรียกโมเดลที่เข้ากันได้ เลือกอินเทอร์เฟซที่แอปหรือไคลเอนต์เอเจนต์ของคุณรองรับอยู่แล้ว

อินเทอร์เฟซเมธอดURL

Messages

ข้อความที่เข้ากันได้กับ Anthropic สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude

POST

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

พารามิเตอร์

ชื่อชนิดค่าเริ่มต้นคำอธิบาย
modelstringgemini-4-hydrogen:batchID โมเดลสาธารณะที่ต้องการเรียก
max_tokensinteger—จำนวนโทเคนสูงสุดที่สร้าง
messagesarray—ข้อความสนทนาสำหรับ Chat Completions
seed———
stop———
toolsarray—นิยาม tool calling ตามสคีมาที่เข้ากันได้
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—ควบคุมความหลากหลายของการตอบกลับเมื่อรองรับ
tool_choicestring or object—ควบคุมว่าควรเรียกเครื่องมือหรือไม่
response_formatobject—ขอเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างเมื่อรองรับ
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

คำถามที่พบบ่อย

รู้จัก Gemini 4 Hydrogen (batch)?

Gemini 4 Hydrogen จาก Google มาแทนที่แบรนด์ Flash ในฐานะแกนกลางที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงของตระกูล Gemini 4 เปิดตัวเมื่อวันที่ 12 พฤศจิกายน 2026 รองรับการป้อนข้อความ ภาพ และวิดีโอ พร้อมเอาต์พุตเป็นข้อความ มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1M tokens และขีดจำกัดเอาต์พุต 1,048,576 tokens พร้อมระดับการคิดสี่ระดับ ได้แก่ low, medium, high (ค่าเริ่มต้น) และ xhigh เพื่อปรับสมดุลคุณภาพ ความหน่วง และต้นทุนตามความซับซ้อนของงาน โมเดลนี้เหมาะกับงานเขียนโค้ดในชีวิตประจำวัน การดีบัก การพัฒนาซ้ำอย่างรวดเร็ว การถามตอบเกี่ยวกับโค้ดเบส และการสำรวจคลังโค้ดขนาดใหญ่ รวมถึงเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ นอกจากนี้ยังประมวลผลการอ่านไฟล์และการเรียกค้นแบบขนานเป็นชุดได้ และใช้เดี่ยว ๆ หรือร่วมกับ Gemini 4 Carbon และ Gemini 4 Argon ในเวิร์กโฟลว์หลายโมเดล โดยใน Orchestrator นั้น Carbon เป็นตัววางแผนและ Hydrogen เป็นตัวลงมือทำ ขณะที่ Antigravity SDK ช่วยให้นักพัฒนาสลับโมเดลได้ด้วยโปรแกรม ด้านประสิทธิภาพ Hydrogen ทำงานเสร็จเร็วกว่า Gemini 3.8 Flash ถึง 2.5 เท่า ลดอาการหลอนข้อมูลได้มากกว่า 5 เท่า และเร็วขึ้น 2ถึง 2.8 เท่าในเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ใช้กราฟ SQL และข้อมูลจำนวนมาก โดยใช้ tokens น้อยลง 12% ถึง 23% ยังผลิตเอาต์พุตเร็วขึ้นกว่า 30% เมื่อเปลี่ยนข้อมูลการเงินเป็นโมเดลโต้ตอบใน Google Sheets และเมื่อจับคู่กับ Carbon ใน Orchestrator การใช้โควตาลดลงเฉลี่ย 24% เวลาทำงานลดลง 19% ขณะที่อัตราความสำเร็จบน Terminal-Bench 4.1 ใกล้เคียงกับการใช้ Carbon เดี่ยว

การใช้งานถูกเรียกเก็บเงินอย่างไร

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณใช้ ราคาของผู้ให้บริการนั้น และปริมาณการใช้งาน อินพุตที่ยาวขึ้นหรือเงื่อนไขอื่นอาจมีราคาแตกต่างกัน

Gemini 4 Hydrogen รองรับอินพุตแบบใดบ้าง

รองรับการป้อนข้อความ ภาพ และวิดีโอ โดยส่งออกเป็นข้อความเท่านั้น

คอนเท็กซ์และขีดจำกัดเอาต์พุตยาวเท่าไร

มีหน้าต่างคอนเท็กซ์ 1M tokens และขีดจำกัดเอาต์พุต 1,048,576 tokens

เหมาะกับงานประเภทใด

เหมาะกับงานเขียนโค้ด การดีบัก การพัฒนาซ้ำอย่างรวดเร็ว การถามตอบเกี่ยวกับโค้ดเบส เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ และการสำรวจคลังโค้ดขนาดใหญ่

ระดับการคิดมีอะไรบ้าง

มีสี่ระดับ ได้แก่ low, medium, high ซึ่งเป็นค่าเริ่มต้น และ xhigh เพื่อปรับคุณภาพ ความหน่วง และต้นทุนตามงาน

ต่างจาก Gemini 4 Carbon อย่างไร

ใน Orchestrator นั้น Carbon ทำหน้าที่วางแผนและ Hydrogen ทำหน้าที่ลงมือทำ โดย Hydrogen เน้นความเร็วและประสิทธิภาพ ส่วน Carbon ให้คะแนน Vals Finance Index 67.05% สูงกว่าเล็กน้อย

เรียกใช้ผ่าน API ด้วยชื่อใด

ใช้ชื่อโมเดล gemini-4-hydrogen ใน Gemini API

โมเดลที่เกี่ยวข้อง

Gemini 4 Hydrogen

Googlegemini-4-hydrogen

Gemini 4 Hydrogen คือโมเดลจาก Google ที่เน้นความเร็วและความคุ้มค่า รองรับบริบท 1M tokens พร้อมความสามารถด้านมัลติโมดอลและการใช้งานแบบเอเจนต์

การพัฒนาซอฟต์แวร์ในชีวิตประจำวันเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์หลายเครื่องมืองานเขียนและวิจัย เช่น อีเมลและรายงานการวิเคราะห์ข้อมูลและเวิร์กโฟลว์องค์กร

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

943.718K

token อินพุต

$1.5 / 1M token

token เอาต์พุต

$7.5 / 1M token

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

Gemini 4 Carbon คือโมเดลเรือธงจาก Google ที่สร้างต่อยอดจาก Gemini 4 Argon โดดเด่นด้านความปลอดภัยไซเบอร์และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ระยะยาว พร้อมรองรับบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน

งานความรู้ความแม่นยำสูงวิศวกรรมหลายเอเจนต์ความปลอดภัยไซเบอร์การออกแบบอัลกอริทึม

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

943.718K

token อินพุต

$4 / 1M token

token เอาต์พุต

$20 / 1M token

Gemini 4 Carbon (batch)

Googlegemini-4-carbon:batch

Gemini 4 Carbon เป็นโมเดลมัลติโหมดัลจาก Google ที่เน้นงานเอเจนต์ระยะยาว การเขียนโค้ดขั้นสูง และความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ด้วยบริบท 1 ล้านโทเคน

การเขียนโค้ดและพัฒนาเว็บฟูลสแตกงานเอเจนต์วิศวกรรมระยะยาวหลายวันการวิจัยทางการเงินและการสร้างโมเดล Excelความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และการตรวจสอบ

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

943.718K

token อินพุต

$2 / 1M token

token เอาต์พุต

$10 / 1M token

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon คือโมเดลชายน์ระดับแนวหน้าจาก Google ที่รองรับบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน รับข้อมูลได้ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF พร้อมความสามารถในการทำงานแบบเอเจนต์

งานเขียนโค้ดและวิศวกรรมซอฟต์แวร์การเงินและการกระทบยอดบัญชีหลายขั้นตอนการทบทวนกฎหมายและเอกสารกำกับดูแลการป้องกันไซเบอร์และการ remediate อัตโนมัติ

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

943.718K

token อินพุต

$4 / 1M token

token เอาต์พุต

$20 / 1M token

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Gemini 3.8 Flash คือโมเดลมัลติโมดัลจาก Google ที่เน้นการให้เหตุผลขั้นสูง รองรับบริบท 1,000,000 โทเค็น และเหมาะกับงานเอเจนต์และเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ซับซ้อน

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาวเอเจนต์อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ซับซ้อนการจัดลำดับงานหลายขั้นตอน

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

65.536K

token อินพุต

$1.5 / 1M token

token เอาต์พุต

$7.5 / 1M token

Gemma 4 26B A4B (free)

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

Gemma 4 26B A4B เป็นโมเดลมัลติโหมดน้ำหนักเปิดจาก Google DeepMind สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 26B และพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 4B รองรับบริบท 256K โทเคน พร้อมความสามารถด้านข้อความ ภาพ และวิดีโอ

ช่วยเขียนโค้ดใน IDE และเอเจนต์แก้ไขและรีแฟกเตอร์โค้ดตอบคำถามวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์แยกวิเคราะห์เอกสารและ OCR

บริบท

262.144K

เอาต์พุตสูงสุด

32.768K

token อินพุต

$0 / 1M token

token เอาต์พุต

$0 / 1M token