Gemini 4 Hydrogen 사고 수준: low, medium, high, xhigh

Gemini 4 Hydrogen에는 네 가지 사고 수준이 있으며, 각각 서로 다른 모델처럼 작동합니다. Artificial Analysis의 실시간 측정 결과를 보면 같은 모델이 low에서 27점, medium에서 41점, high에서 51점, xhigh에서 54점을 기록합니다. 기본값은 high이며, xhigh는 Gemini 4 제품군에 새로 추가된 수준입니다. Carbon과 Argon은 high까지만 지원합니다.

차이는 큽니다. 같은 모델이 low에서 xhigh까지 지수 점수 27점의 차이를 보입니다. medium에서 high로 올리면 작업당 약 $1.07을 더 내고 10점을 얻습니다. high에서 xhigh로 올리면 $1.29를 더 내고 3점을 얻는 대신 첫 응답 토큰까지 걸리는 시간이 거의 두 배가 됩니다. 실용적으로는 high에서 시작하고, 어려운 다단계 작업에는 xhigh를 사용하며, low와 medium은 별도의 품질 검증이 필요한 지연 시간 설정으로 보는 것이 좋습니다.

아래에서는 각 수준의 용도와 비용, API에서 달라지는 점, AIHubMix가 문서화한 내용과 그렇지 않은 내용을 살펴봅니다.

네 가지 수준과 달라진 점

Gemini 4 Hydrogen은 low, medium, high, xhigh를 지원합니다. Google의 릴리스 노트는 이를 간단히 설명합니다. “모델의 기본값은 high이며 xhigh가 추가되었습니다.” 기본값이 medium이고 high까지만 지원하는 Gemini 3.8 Flash와 비교하면 두 가지가 달라졌습니다.

제품군의 나머지 모델은 달라지지 않았습니다. Carbon과 Argon은 low, medium, high를 지원하며, 기본값은 medium입니다. Gemini 4 모델 중 high보다 높은 설정을 지원하는 모델은 Hydrogen뿐입니다.

MINIMAL은 지원되는 수준에 포함되지 않습니다. Gemini 4 사고 모드 문서에는 MINIMAL이 “Gemini 4 모델에서 지원되지 않는다”고 명시되어 있고, Google의 Hydrogen 릴리스 노트는 모델이 minimal을 거부하고 오류를 반환한다고 설명합니다. 이 모델에는 사고 모드를 끄는 설정이 문서화되어 있지 않습니다.

Google의 권장 사항

Google의 가이드는 첫 기준으로 삼기에 합리적이지만, 아래의 측정 결과가 나오기 전에 작성되었습니다. 특히 대화형 코딩에 medium을 권장하는 것은 Artificial Analysis가 medium에서 확인한 품질 수준을 전제로 하지 않습니다.

표의 권장 사항에는 두 가지 주의점이 따릅니다. Google은 “xhigh를 사용하면 지연 시간과 토큰 사용량이 늘어나며, 간단한 프롬프트에서는 지나치게 생각할 수 있다”고 말합니다. 평가에 관한 권고도 명확합니다. “높은 max_output_tokens 값으로 네 가지 수준을 모두 평가하세요.”

측정 결과의 단계별 비교

Artificial Analysis는 네 가지 수준을 모두 측정했습니다. 측정 기준은 Intelligence Index v5.0.1이며, 순위에 오른 78개 모델을 대상으로 2026-11-13T02:40Z에 확인했고 표준 정가를 적용했습니다. 여기에 나온 작업 비용은 AA 기준이며 AIHubMix 청구 금액이 아닙니다.

단계별 차이가 핵심입니다.

• low에서 medium으로: 지수 점수 +14점, 작업당 +$0.51, +2.4분, 첫 토큰까지 +6.1초.
• medium에서 high로: 지수 점수 +10점, 작업당 +$1.07, +4.6분, 첫 토큰까지 +7.1초.
• high에서 xhigh로: 지수 점수 +3점, 작업당 +$1.29, +5.2분, 첫 토큰까지 +18.9초.

high가 변곡점입니다. 추가 비용에 비해 품질 향상이 큰 마지막 단계입니다. xhigh에서는 지수 점수가 조금 오르는 데 그치지만 첫 토큰까지 기다리는 시간은 거의 두 배가 됩니다. 그렇다고 xhigh가 나쁜 설정이라는 뜻은 아닙니다. high로 해결되지 않는 작업에 적합한 설정이며, 이는 Google의 설명과도 일치합니다.

비교를 위해 같은 스냅샷에서 Carbon high는 작업당 $5.48, 28.1분에 60점을 기록했고, Carbon medium은 $4.68에 58점, Carbon low는 $5.22에 54점을 기록했습니다. Argon high는 작업당 $4.97, 30.6분에 50점입니다. Hydrogen xhigh는 Carbon low와 같은 54점을 기록하면서 작업당 비용은 39.5% 낮습니다($3.16 대 $5.22). 다만 첫 토큰까지는 37.77초가 걸려 Carbon low의 13.61초보다 오래 기다려야 합니다. Hydrogen high는 Argon high보다 지수 점수가 1점 높고 작업당 비용은 62.4% 낮습니다.

단계별 차이가 커지는 지점

low는 약간 낮은 설정이 아닙니다. 27점으로 high보다 지수 점수가 24점 낮습니다. 작업당 $1.58을 아끼려고 high에서 low로 바꾸는 것은 생각을 덜 하는 대신 같은 제품을 쓰는 것이 아닙니다. 훨씬 약한 모델을 선택하는 것입니다. 분류, 라우팅, 짧은 정보 추출에는 괜찮을 수 있지만, 작업별 평가 없이 코딩이나 에이전트 작업에 사용하는 것은 적절하지 않습니다.

medium은 품질 설정이 아니라 지연 시간 설정입니다. 점수는 41점으로 high보다 10점 낮으며, 비용은 $0.80 대 $1.87입니다. 작업당 57%를 절약할 수 있지만, 품질 차이는 가격 차이에서 예상하는 것보다 큽니다. Google은 대화형 코딩에 medium을 권장하지만, AA 점수를 고려하면 이 권장 사항을 따르기 전에 직접 작업에서 시험해 봐야 합니다.

xhigh에서는 지나치게 생각할 수 있습니다. Google도 이를 직접 경고합니다. AA의 비용과 시간 수치에서도 그 영향이 드러납니다. 작업당 $3.16, 13.5분, 첫 토큰까지 37.77초가 걸립니다. 간단한 프롬프트라면 작은 성능 향상을 위해 지연 시간이 너무 길 수 있습니다. 반면 high로 해결되지 않는 어려운 다단계 코딩 작업에서는 더 높은 수준이 지원되는 유일한 선택입니다.

장황한 출력도 비용에 포함됩니다. Artificial Analysis는 Hydrogen이 “매우 장황하다”고 설명합니다. xhigh 실행은 지수를 산출하는 데 출력 토큰 304 million을 생성해 77개 모델 중 76위를 기록했습니다. 중앙값은 72.8 million입니다. 출력 토큰에는 사고 토큰도 포함되며, 출력 요금은 million당 $7.50입니다. 수준을 높이면 더 오래 생각할 뿐 아니라 요금이 부과되는 토큰도 더 많이 생성합니다.

비용: 사고가 토큰으로 바뀌는 방식

요금 체계는 간단합니다. Hydrogen은 입력 토큰 million당 $1.50, 출력 토큰 million당 $7.50, 캐시된 입력 토큰 million당 $0.075입니다. 출력에는 사고 토큰이 포함됩니다. 따라서 요금 자체보다 수준 선택이 더 중요합니다. 모델은 수준의 이름이 아니라 생성한 추론 내용에 대해 요금을 부과받습니다.

놓치기 쉬운 청구 규칙은 세 가지입니다.

기본값이 달라졌습니다. Gemini 3.8 Flash의 기본값은 medium이었지만 Hydrogen의 기본값은 high입니다. 수준을 지정하지 않던 워크로드는 토큰당 가격이 같더라도 마이그레이션 후 턴당 출력 토큰을 더 많이 사용하게 됩니다. 모델 교체로 포장된 예산 변경입니다.

캐싱은 암시적 캐싱만 지원합니다. Hydrogen은 최소 4,096토큰을 요구하는 암시적 캐싱을 지원하며, 캐시 적중 시 95% 할인됩니다. 명시적 캐싱은 지원되지 않습니다. Google의 엔터프라이즈 페이지에는 “캐시 쓰기에는 기본적으로 표준 입력 토큰 가격의 1.25배가 청구된다”고도 나와 있습니다. 이는 Google의 청구 안내이며, 이 모델의 AIHubMix 캐시 요금은 문서화되어 있지 않습니다.

긴 출력에는 단계별 상한이 있습니다. 스트리밍 여부와 관계없이 동기식 요청은 단계마다 최대 65,536개의 토큰을 생성합니다. 이보다 긴 출력에는 백그라운드 실행 또는 이어서 생성하는 토큰이 필요하며, max_output_tokens는 사고 토큰과 출력 토큰을 합친 총량을 제한합니다. background=true를 설정하고 max_output_tokens를 지정하지 않으면 서버는 65,536개 토큰에서 생성을 멈춥니다. Google이 제안하는 장문 디코딩 예산은 131,072 또는 262,144이며, 최대값은 입력 토큰을 제외한 1,048,576입니다.

API가 수행하는 작업과 거부하는 요청

매개변수 이름은 thinking_level이며 스네이크 케이스입니다. Google의 Python 예제에서는 이를 thinking_config 안에 설정하고, Node 예제에서는 thinkingConfig(카멜 케이스) 아래에 둡니다. 모델 페이지에는 값이 LOW, MEDIUM, HIGH, XHIGH로 나와 있고, 릴리스 노트에서는 소문자로 표기합니다. 대소문자만 바꾼 값을 직접 입력하기보다 SDK의 열거형이나 문서에 나온 문자열을 사용하세요.

다음 세 가지 요청 형식은 실패합니다.

• Gemini 4 모델에서 thinking_budget을 사용하면 400: INVALID_ARGUMENT가 반환됩니다. thinking_level과 thinking_budget을 함께 설정해도 오류가 반환됩니다.
• thinking_level="MINIMAL"은 지원되지 않으며 Hydrogen이 거부합니다.
• 사용자 지정 temperature, top_p, top_k 설정은 무시됩니다. 고정 기본값은 temperature 1.0, topP 0.95, topK 64입니다.

Google 플랫폼에서 Hydrogen은 함수 호출, 코드 실행, URL 컨텍스트, 컴퓨터 사용도 지원합니다. Interactions API에서는 다중 턴 및 도구 호출 세션에 previous_interaction_id를 사용하세요.

AIHubMix가 문서화한 내용과 그렇지 않은 내용

AIHubMix에서 Hydrogen에 대해 문서화한 경로는 POST https://aihubmix.com/v1/chat/completions이며, model="gemini-4-hydrogen"을 사용합니다. 모델 페이지에는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, PDF 입력과 텍스트 출력이 지원된다고 나와 있습니다. llms.txt에는 여전히 이전의 텍스트 전용 내용이 남아 있으므로, 업데이트된 정보는 모델 페이지를 기준으로 삼으세요. 도구 사용, 구조화된 출력, 추론 기능 플래그는 “공개되지 않음”으로 표시되어 있습니다. 해당 모델은 2026-11-11에 생성된 모델 색인에 없으며, 프로토콜 스키마도 공개되지 않았습니다.

이 글에서 중요한 점은 AIHubMix가 Gemini 4 모델의 사고 수준을 설정하는 방법을 문서화하지 않았다는 것입니다. AIHubMix의 Gemini 가이드는 Gemini 2.5 시대 모델의 reasoning_effort를 다룰 뿐, Gemini 4의 thinking_level이나 xhigh는 다루지 않습니다. 두 매개변수가 모두 게이트웨이를 통과한다고 가정하지 마세요. Google API에서 확인한 기본값이 AIHubMix에서도 적용된다고 가정해서도 안 됩니다.

안전한 요청 형식은 AIHubMix가 문서화한 방식입니다.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-hydrogen",
    messages=[{"role": "user", "content": "List the failure modes in this retry design."}],
    max_tokens=16384,
)

print(response.choices[0].message.content)

수준 제어가 필수라면 Google API를 직접 호출하거나, 프로덕션 트래픽을 라우팅하기 전에 소규모 요청으로 게이트웨이의 동작을 확인하세요. 비용 측면을 검토할 때는 AIHubMix 비교 페이지가 유용합니다. 이 글을 위해 실시간 테스트를 수행하지는 않았습니다.

작업 유형별 시작점

이는 시작점이지 라우팅 규칙이 아닙니다. 적절한 수준은 자체 평가를 통과하는 가장 낮은 수준이며, Google은 네 가지 수준 모두에서 평가를 실행하라고 권장합니다.

자주 묻는 질문

Gemini 4 Hydrogen의 사고 수준은 무엇인가요?
네 가지입니다. low, medium, high, xhigh이며 기본값은 high입니다.

Gemini 3.8 Flash에서 달라진 점은 무엇인가요?
기본값이 medium에서 high로 바뀌었고, high보다 높은 수준으로 xhigh가 추가되었습니다. Carbon과 Argon은 여전히 기본값이 medium이며 high까지만 지원합니다.

xhigh를 사용할 가치가 있나요?
high로 해결되지 않는 까다로운 다단계 작업이라면 그렇습니다. 지수 점수가 3점 오릅니다. 하지만 작업당 비용은 high보다 69% 더 들고 첫 토큰 대기 시간은 거의 두 배가 되므로, 간단한 프롬프트에 기본값으로 쓰기에는 적합하지 않습니다.

low의 성능이 크게 뒤처지는 이유는 무엇인가요?
Artificial Analysis의 지수에서 27점을 기록해 high보다 24점 낮습니다. 작업당 비용은 $1.87에 비해 $0.29지만, 품질 격차는 가격 격차보다 훨씬 큽니다. 작업별 평가 결과로 충분하다고 확인된 경우에만 사용하세요.

AIHubMix는 thinking_level 또는 xhigh를 지원하나요?
문서상으로는 지원 여부를 확인할 수 없습니다. AIHubMix는 Hydrogen의 추론 기능 플래그를 공개하지 않았고 Gemini 4 사고 수준 안내서도 제공하지 않습니다. 둘 중 하나에 의존하기 전에 확인하세요.

thinking_budget을 보내면 어떻게 되나요?
Gemini 4는 400: INVALID_ARGUMENT를 반환합니다. thinking_budget과 thinking_level을 함께 설정해도 오류가 반환됩니다.

사고 모드를 끌 수 있나요?
문서화된 끄기 옵션은 없습니다. Gemini 4는 MINIMAL을 지원하지 않으며, Hydrogen은 이를 사용하면 오류를 반환합니다.

계속 읽기: Gemini 4 Hydrogen 시리즈

• Gemini 3.8 Flash에서 Hydrogen으로 업그레이드할지 아직 고민 중이라면, 첫 번째 글에서 출시 소식과 가격 변경, 벤치마크 간의 절충점을 다룹니다. Gemini 4 Hydrogen vs Gemini 3.8 Flash: 업그레이드할 가치가 있을까요?.
• 같은 작업에서 Hydrogen이 Carbon 및 Argon과 어떻게 다른지 궁금하다면, 세 번째 글에서 가격, 지연 시간, 작업 유형별 표를 통해 세 모델을 비교합니다. Gemini 4 Carbon vs Hydrogen vs Argon: 작업별로 어떤 모델을 선택해야 할까요?.

출처

• Google AI Studio, Gemini 4 Hydrogen: 새로운 기능
• Google, Gemini 4 사고
• Google, Gemini 4 Hydrogen 모델 페이지
• Google AI Studio, Gemini API 가격
• Artificial Analysis, Gemini 4 Hydrogen — 2026-11-13T02:40Z 실시간 스냅샷, Intelligence Index v5.0.1