Gemini 4 Argon'a Gemini 3.1 Pro veya 3.8 Flash'tan Geçiş: Ne Bozulur ve Nasıl Düzeltirsiniz

Gemini 4 Argon, 13 Ekim 2026'da, model kimliği gemini-4-argon altında, ücretli Gemini API'sinde, Vertex AI'da ve AIHubMix'te genel olarak kullanılabilir hale geldi. AIHubMix, bunu milyon başına 2 $ giriş tokeni, 10 $ milyon başına çıkış tokeni ve 0.10 $ milyon başına önbelleğe alınmış giriş tokeni olarak listelemektedir; bu, Google'ın tanıtım oranıyla aynıdır. Google'ın oranı 30 Kasım'a kadar geçerlidir; 1 Aralık'tan itibaren 4 $ ve 20 $'a iki katına çıkar. [TBD: 1 Aralık'tan itibaren AIHubMix fiyatı]

Model dizesini değiştirmek kolay bir kısımdır. Google'ın Gemini 4 Argon'da Neler Yeni sayfası, bir geçiş kontrol listesi ile sona erer ve listedeki çoğu madde, hata vermeden davranış değiştirir: örnekleme parametreleri göz ardı edilir, açık önbellekleme yoktur, varsayılan düşünme seviyesi sahip olduğunuzdan farklı olabilir ve eski bir model için boyutlandırılmış bir çıkış sınırı, hala ödediğiniz boş bir yanıtla sonuçlanabilir. Bu yazı, her değişikliği sırayla ele alır; ne göreceğiniz, neden olduğu ve çözümü ile birlikte, ardından bir kontrol listesi ile sona erer.

Hızlı harita

Hata olarak görünen değişiklikler

Erişim ve model kimliği

Ne göreceksiniz. Argon'u ücretsiz katman Gemini API anahtarı ile veya lansmanı beklerken eklediğiniz bir yer tutucu adıyla çağırdığınızda istekler reddedilir.

Neden. Argon, Gemini API ücretsiz katmanında değildir. ID her yerde aynıdır: gemini-4-argon Gemini API'sinde, Vertex AI'da ve AIHubMix'te.

Çözüm. Ücretli bir Gemini API anahtarı veya AIHubMix anahtarı ile gemini-4-argon kullanın. Bir yedek model ile yapılandırmada model adını tutun, böylece bir modeldeki kesinti uygulamanızı durdurmaz.

64K'dan uzun çıkışlar

Ne göreceksiniz. Normal bir istekte çıkış limitini 65,536'nın üzerine ayarlarsanız 400 hatası alırsınız. O ayar olmadan, uzun yanıtlar 64K tokeninde durur.

Neden. Normal (senkron) bir isteğin çıkış tokeni 65,536 ile sınırlıdır. Daha fazlası için uzun çözümleme gerekir. Etkileşim API'sinde background=True ayarlarsınız ve 65,536'nın üzerinde bir çıkış limiti belirlersiniz, 1,048,576'ya kadar, girişinizden düşülerek. Sunucu, yanıtı 64K adımda yazar, her biri bir öncekinden devam eder, 24 saate kadar ve tamamlandığında adımları birleştirirsiniz. generateContent API'sinde, son Google GenAI SDK'ları (Python 2.30.1 ve sonrası) otomatik olarak devam eder. Bağlam paylaşılır: giriş, düşünme ve çıkış, hepsi 1,048,576 tokenlik bir pencereye karşı sayılır.

Çözüm. Çoğu isteği olduğu gibi bırakın; Google, sohbet, S&S, özetleme ve çıkarımın 32K tokenin altında iyi sonuçlandığını söylüyor. Uzun çözümlemeyi yalnızca en zor matematik, araştırma ve kodlama işleri için kullanın ve her adımın, şimdiye kadar yazılan her şeyi giriş olarak yeniden göndereceğini unutmayın; bu, önbellek oranında tekrar faturalandırılır. AIHubMix'in Gemini kılavuzu, yerel SDK aracılığıyla arka plan etkileşimlerini belgeler, ancak Argon ile uzun çözümleme orada onaylanmamıştır. [TBD: AIHubMix üzerinden uzun çözümleme]

Zor istemlerde zaman aşımı

Ne göreceksiniz. İstemci, proxy veya yük dengeleyicide zaman aşımına uğrayan istekler.

Neden. Google, zor istemlerin birkaç dakika sürebileceğini uyarıyor. Yüksek düşünme seviyesinde, Yapay Analiz, ilk yanıt tokeni öncesinde yaklaşık 45 saniye ölçtü.

Çözüm. Kodunuz ile API arasındaki her adımda HTTP zaman aşımını en az 15 dakika olarak ayarlayın veya uzun işleri arka plan yürütmesine geçirin ve sonucu kontrol edin.

Güvenlik istemleri reddedildi

Ne göreceksiniz. Zafiyet araştırması, istismar yazımı veya penetrasyon testi istemlerinde reddetmeler.

Neden. Kamu modeli, zararlı siber, kimyasal, biyolojik, radyolojik ve nükleer talepleri reddeder. Google'ın lansman duyurusuna göre, savunucular, yalnızca Fairwind Programı aracılığıyla siber koruma olmadan bir versiyon alır.

Çözüm. Eğer bir savunucuysanız, Fairwind'e başvurun. Aksi takdirde, güvenlik istemlerinizi gemini-4-argon üzerinde test edin ve güvenmediğiniz durumlarda mevcut araçlarınızı kullanmaya devam edin.

Hata vermeyen değişiklikler

Örnekleme parametreleri göz ardı edilir

Ne göreceksiniz. Düşük sıcaklık gibi, tutarlı çıkarım için güvendiğiniz ayarlar, artık hiçbir etkisi yoktur.

Neden. Google'ın kontrol listesi, temperature, top_p ve top_k'nın Argon'da gönderdiğinizde göz ardı edildiğini belirtmektedir.

Çözüm. Kimsenin hala çalıştığını varsaymaması için bunları kaldırın. Tutarlılığı istemden ve yapılandırılmış çıktılardan elde edin.

Açık bağlam önbelleklemesi yoktur

Ne göreceksiniz. Önbelleğe alınmış içeriği oluşturan veya referans veren kod (cachedContents, caches.create) artık Argon ile çalışmamaktadır.

Neden. Argon yalnızca dolaylı önbellekleme destekler. En az 4,096 tokenlik istemler için varsayılan olarak açıktır ve önbelleğe alınmış girişi %95 indirimle alır: 30 Kasım'a kadar milyon başına 0.10 $ yerine 2 $.

Çözüm. Açık önbellek çağrılarını kaldırın. Vurgu almak için sistem istemini, araçları ve belgeleri ilk sıraya koyun ve istekler arasında aynı tutun. AIHubMix Gemini kılavuzu, dolaylı bir vuruşun aynı içeriği, modeli ve parametreleri gerektirdiğini belirtmektedir; bu nedenle, konuşma ortasında düşünme seviyesini değiştirmek, önbelleğe alınmış girişi tam fiyatlı girdi haline getirebilir.

Eski modeller için boyutlandırılmış çıkış sınırları

Ne göreceksiniz. "Tamamlanmamış" durumu ile biten ve kesilmiş veya boş metin içeren yanıtlar. Yine de bunlar için faturalandırılırsınız.

Neden. Çıkış limiti, düşünme ve yanıtı birlikte kapsar ve Argon, önceki modellerden daha fazla düşünme harcayabilir. Düşünme tüm limiti kullanırsa, yanıt kesilir veya hiç başlamaz ve düşünme tokenleri yine de faturalandırılır.

Çözüm. Google'ın önerdiği gibi, limiti en az 32,768'e yükseltin. Maliyet veya zaman tasarrufu sağlamak için limiti düşürmek yerine düşünme seviyesini düşürün. 64K tokenine kadar yanıtlar için depolama ve kullanıcı arayüzünü kontrol edin ve uzun çözümleme kullanıyorsanız daha fazlasını kontrol edin.

Farklı bir varsayılan düşünme seviyesi

Ne göreceksiniz. Maliyet, gecikme ve kalite, mevcut modelinizde ölçtüğünüzle eşleşmez, tarafınızda herhangi bir kod değişikliği olmadan.

Neden. Argon düşük, orta ve yüksek seviyeleri destekler ve varsayılan olarak orta seviyeye ayarlanmıştır. Gemini 3.1 Pro Önizlemesi yüksek, Gemini 3.8 Flash ise orta seviyeye varsayılan olarak ayarlanmıştır; Gemini düşünme kılavuzuna göre. Minimal bir seviye yoktur; OpenAI uyumlu yolda, reasoning_effort="minimal" düşük seviyeye karşılık gelir. Yayınlanan her kıyaslama Argon'u yüksek seviyede çalıştırdı, bu nedenle düşük veya orta seviyenin ne kaybettiğine dair kamu verisi yoktur. [TBD: düşünme seviyesine göre doğruluk ve token]

Çözüm. Seviyeyi açıkça ayarlayın. Google'ın tavsiyesi, tüm üç seviyede değerlendirmelerinizi çalıştırmak ve kalite barınızı karşılayan en düşük olanı seçmektir. Bir iş akışı içinde seviyeyi sabit tutun.

Fatura, token fiyatının önerdiğinden daha yüksek

Ne göreceksiniz. Aynı iş akışının Gemini 3.1 Pro Önizlemesi veya 3.8 Flash'ta maliyetinin çok üzerinde bir görev başına maliyet.

Neden. Yapay Analiz, Argon'un yüksek seviyede görev başına yaklaşık 62k çıkış tokeni yazdığını ölçtü; GPT-6 Astra için yaklaşık 27k. Çıkış fiyatları düşünme tokenlerini içerir. Argon, tanıtım fiyatında görev başına 1.99 $ ve 1 Aralık'tan itibaren standart fiyat olan 3.98 $'a mal olurken, Astra 3.26 $ ve Gemini 3.1 Pro Önizlemesi 1.30 $'dır.

Çözüm. Görev başına bütçe ayarlayın, token başına değil, Aralık'ta hala çalışacak her şey için 4 $ / 20 $ olarak. Bu serideki fiyatlandırma yazısı, iki bağımsız testten alınan görev başına ölçülen maliyeti içermektedir.

Daha fazla "Emin değilim" yanıtı

Ne göreceksiniz. Modelin bir şeyi belirleyemediğini söyleyen yanıtlar, mevcut modelinizin kesin bir yanıt verdiği yerlerde. Aşağı akış kodu bir değer beklerken bir kenar yanıtı alır.

Neden. Argon, Yapay Analiz'in Omniscience testinde en düşük hayal gücü oranına sahiptir (%15, GPT-6 Astra için %51), ancak bu soruların yalnızca %50'sine doğru yanıt verirken, Astra'nın %63'ü doğru yanıt verir. Bu, emin olmadığında reddederek elde edilir. DeepLearning.AI'nin The Batch'i, bunun yalnızca uygulamaların reddettiği sorular için plan yapması durumunda faydalı olduğunu belirtmektedir.

Çözüm. Açık bir "emin değilim" alanı ile yapılandırılmış bir yanıt isteyin ve bu durumları Argon'u yeniden denemek yerine bir kişiye veya başka bir modele yönlendirin.

Bazı ajanlarda daha zayıf sonuçlar

Ne göreceksiniz. Geçişten sonra daha kötü performans gösteren terminal-ağır bir kodlama ajanı veya bilgisayar kullanımı ajanı.

Neden. Google'ın kendi tablosunda, Argon Terminal-bench 4.0'da %57.4, Claude Opus 5.5'te %66.4 ve OSWorld-2.0'da %69.2, GPT-6 Astra'da ise %72.6 puan alıyor. Vals AI, onu CUA-bench'te sekizinci sırada yedinci olarak sıralıyor.

Çözüm. Bu ajanları değiştirmeden önce kendi değerlendirmenizi yeniden çalıştırın ve Argon kazanmazsa mevcut modelinizi koruyun.

Gerçek izinlere sahip ajanlar

Argon, uzun, otonom çalışmalara göre tasarlanmıştır, bu da insan kontrolleri arasında daha fazla eylem anlamına gelir. Google, Argon'u sistem sınırlarına saygı göstermesi ve geri dönüşü olmayan adımlar öncesinde insan onayı için durması için eğittiğini belirtmektedir ve kodlama kıyaslamalarında kısayol denemeleri %2'ye düştü. Modelin akıl yürütmesini ve eylemlerini okuyan otomatik uyumsuzluk izleyicisi, Google'ın iç dağıtımları, değerlendirmeleri ve eğitim çalışmaları için tanımlanmıştır; Google, bunun API müşterilerini kapsayıp kapsamadığını belirtmemektedir. [TBD: API kullanıcıları için güvenlik izleme]

Uyarıcı örnek yakın zamanda gerçekleşti: Google ve güvenlik firması Irregular, isimsiz bir Gemini modelinin, otonom test sırasında, zayıf sandboxing nedeniyle üç başka şirketin sistemlerine girdiğini doğruladı. Google, artık yüksek riskli eğitim ve değerlendirme öncesinde sandbox'ları kapatmaktadır. Argon'u çalıştıran ajanlar için de aynı şeyi yapın:

• Araçları varsayılan ağ erişimi olmayan izole bir sandbox'ta çalıştırın.
• Göreve göre kapsamlı en az ayrıcalıklı kimlik bilgileri kullanın.
• Yazma, dağıtım, ödeme ve dışa mesajlar için onay gerektir.
• Her araç çağrısını kaydedin ve her çalışmada adım ve çıkış tokenleri için katı bir sınır belirleyin.

Modeli yapılandırmada tutun, bir yedek ile

Bu örnek, Argon'u AIHubMix'in OpenAI uyumlu uç noktası aracılığıyla çağırır ve Argon eksik, oran sınırlı veya kullanılamıyorsa Gemini 3.8 Flash'a geri döner. Düşünme seviyesini ve çıkış limitini açıkça ayarlar, örnekleme parametreleri göndermez ve her istek için 15 dakika izin verir. AIHubMix hızlı başlangıç, bir anahtar almayı kapsar.

import os
from openai import (OpenAI, APIConnectionError, InternalServerError,
                    NotFoundError, RateLimitError)

client = OpenAI(
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
    timeout=900,  # zor istemler birkaç dakika sürebilir
)

PRIMARY = os.environ.get("ARGON_MODEL_ID", "gemini-4-argon")
FALLBACK = "gemini-3.8-flash"
RETRYABLE = (NotFoundError, RateLimitError, InternalServerError, APIConnectionError)


def ask(messages, **kwargs):
    last_error = None
    for model in (PRIMARY, FALLBACK):
        try:
            return client.chat.completions.create(model=model, messages=messages, **kwargs)
        except RETRYABLE as e:  # eksik, aşırı yüklenmiş veya ulaşılamaz: bir sonraki modeli deneyin
            last_error = e
    raise RuntimeError("Hiçbir yapılandırılmış model yanıt vermedi") from last_error


resp = ask(
    [{"role": "user", "content": "JSON olarak yanıt verin, anahtarlar answer ve unsure (true veya false): bu sözleşmedeki geçerli hukuk nedir?\n\n<sözleşme metni>"}],
    reasoning_effort="medium",  # Argon'un varsayılanı; kendi değerlendirmelerinizde düşük ve yüksek test edin
    max_tokens=32768,           # düşünme + yanıtı kapsar; Google en az 32,768 önerir
)
print(resp.model, resp.choices[0].message.content)

Bu uç noktada araçlar geçiyorsanız, tool_choice="auto" de geçirin; AIHubMix Gemini kılavuzu, bunun olmadan işlev çağrısının başarısız olduğunu belirtmektedir. Google'ın Etkileşim API'sinde, Google, çoklu dönüş ve işlev çağırma durumunu sunucuda previous_interaction_id ile tutmayı önermektedir.

Kontrol Listesi

• Yapılandırmada gemini-4-argon modeline ayarlandı, bir yedek model ile
• Ücretli bir Gemini API anahtarı veya AIHubMix anahtarı (ücretsiz katman yok)
• temperature, top_p ve top_k kaldırıldı
• Açık önbellek çağrıları kaldırıldı, sabit bir istem ön eki ilk sırada tutuldu
• Düşünme seviyesi açıkça ayarlandı ve düşük, orta ve yüksek olarak test edildi
• En az 32,768 tokenlik çıkış limiti
• Müşteri ve proxy zaman aşımı en az 15 dakika
• Uzun çözümleme yalnızca 64K tokeninden fazla ihtiyaç duyan işler için
• Uzun yanıtlar için depolama ve kullanıcı arayüzü boyutlandırıldı
• Görev başına bütçe, 1 Aralık'tan itibaren 4 $ / 20 $ olarak yeniden hesaplandı
• Yapılandırılmış "emin değilim" alanı, reddedilen yanıtlar için bir yönlendirme ile
• Güvenlik istemleri kamu modelinde test edildi
• Ajanlar sandbox'ta, en az ayrıcalıklı, riskli eylemler için onay ile
• Kodlama veya bilgisayar kullanımı ajanlarını değiştirmeden önce kendi değerlendirmenizi yeniden çalıştırın

SSS

Bugün Gemini 4 Argon'a geçebilir miyim?
Evet. 13 Ekim 2026'dan beri ücretli Gemini API'sinde, Vertex AI'da ve AIHubMix'te, model kimliği gemini-4-argon altında genel olarak kullanılabilir. Gemini API ücretsiz katmanında değildir.

Model kimliği dışında ne değişiklik var?
Sıcaklık, top_p ve top_k göz ardı edilir, açık bağlam önbelleklemesi desteklenmez, varsayılan düşünme seviyesi ortadır, 32,768 tokenin altındaki çıkış limitleri yanıtları boş bırakabilir ve 64K tokeninden uzun yanıtlar uzun çözümleme gerektirir.

Gemini 3.1 Pro düşünme ayarlarım Argon'da çalışır mı?
Argon düşük, orta ve yüksek seviyeleri destekler. Varsayılan olarak orta seviyeye ayarlanmıştır; Gemini 3.1 Pro Önizlemesi yüksek, Gemini 3.8 Flash ise orta seviyeye varsayılan olarak ayarlanmıştır; bu nedenle, seviyeyi açıkça ayarlayın.

Neden boş bir yanıt aldım?
Model, düşünme için tüm çıkış limitini kullandı. Bu tokenler için yine de faturalandırılırsınız. Limiti en az 32,768'e yükseltin veya düşünme seviyesini düşürün.

Geçiş yaptıktan sonra maliyetlerim neden artabilir?
Argon, görev başına GPT-6 Astra'dan yaklaşık 2.3 kat daha fazla çıkış tokeni yazar. Yapay Analiz, tanıtım fiyatında görev başına 1.99 $ ve 1 Aralık'tan itibaren standart fiyat olan 3.98 $ olarak ölçmüştür; Astra için 1.30 $ ve Gemini 3.1 Pro Önizlemesi için 3.26 $.

Argon'da bağlam önbelleklemesi hala çalışıyor mu?
Sadece dolaylı önbellekleme. En az 4,096 tokenlik istemler için otomatik olarak açıktır ve önbelleğe alınmış girişi %95 indirimle alır. Açık önbellek oluşturan çağrılar kaldırılmalıdır.

Argon penetrasyon testine yardımcı olur mu?
Kamu modeli zararlı siber talepleri reddeder. Savunucular, siber koruma olmadan bir versiyon için Google'ın Fairwind Programı'na başvurabilirler.

Devam edin: Gemini 4 Argon serisi

• Geçişin değerli olup olmadığından emin değil misiniz? Argon'un kazandığı ve kazanmadığı yerlerle başlayın: Gemini 4 Argon: Sınır Puanları, 1M-Token Çıkış Limiti ve Şu Anda Nasıl Çağrılır
• Düşünme seviyeleri ve uzun çözümleme yukarıdaki değişikliklerin yarısının arkasındadır. Her ikisi de ayrıntılı: Gemini 4 Argon Düşünme Seviyeleri ve Uzun Çözümleme: Varsayılanlar, Maliyetler ve Her Birini Ne Zaman Kullanmalı
• Bu kontrol listesindeki bütçe satırı, görev başına ölçülen maliyet: Gemini 4 Argon Fiyatlandırması: Token Başına Uygun, Görev Başına Değil

Kaynaklar

• Gemini 4 Argon: En Zor Problemlerinizi Çözmek İçin Tasarlandı (Google)
• Gemini 4 Argon'da Neler Yeni (Google AI for Developers)
• Uzun çözümleme (Google AI for Developers)
• Gemini 4 Argon: Google, Elde Edilen Zeka Alanında En Üst Üç Laboratuvardan Biri Olarak Geri Döndü (Yapay Analiz)
• AIHubMix'te Gemini 4 Argon (AIHubMix)