Gemini 4とは｜Argon・Carbonの違い・料金（12/1改定）・API

この記事で実際に動かしたもの：google-genai 2.34.0 を作業用の venv に入れ、127.0.0.1 で自作したモックに Gemini 4 Argon 向けのリクエストを送って中身を記録しました。料金は公式の単価で計算するスクリプトを実行しています。Google のサーバーには接続していません。

flowchart TD
    A[9/30 Argon 発表<br>限定提供] --> B[10/13 Argon<br>一般提供]
    B --> C[10/28 Carbon 発表<br>一部に提供]
    B --> D[11/30まで<br>入力2・出力10ドル]
    D --> E[12/1から<br>入力4・出力20ドル]
    C --> F[一般提供<br>日付は未発表]

よく調べられることの答えを先にまとめます（日付は米国時間。日本語の公式ブログは翌日付）。

確認環境：Ubuntu 24.04.5 LTS（x86_64）の上で、Python 3.13.18 の venv に google-genai 2.34.0（httpx 0.28.1・pydantic 2.14.2）を pip で入れ、http.server で書いたモックを 127.0.0.1:18282 に立てました。SDK の base_url をモックに向け、Interactions API と generateContent の呼び出し、長い出力の続き取得（continuation）、エラーの出方を実行し、モックが受け取ったパス・ヘッダー・本文を記録しています。API キーは「DUMMY-KEY」という偽の文字列で、Google のサーバーやアカウントには接続していません。モデルの出力の質・実際の応答時間・アプリの画面は公式の範囲で、提供範囲・料金・仕様は Google の公式ブログ（blog.google）、Gemini API ドキュメント（aistudio.google.com/docs のモデル・料金・Latest model のページ）、モデルカード、Gemini CLI のリリースノートで1つずつ確かめました。図は mermaid 11.16.0 で描画を確かめています（確認日 2026年11月5日）。

Gemini 4とは（何が・いつ・誰に・いくらで）

この節では、Gemini 4 がどんなモデル群で、いま誰がいくらで使えるのかが1枚の表で分かります。

Gemini 4 は、Google DeepMind が2026年9月30日から順に発表している次の世代の Gemini です。最初のモデルが Gemini 4 Argon、次が Gemini 4 Carbon です。Google は Argon の一般提供の発表で「Argon は始まりにすぎず、Gemini 4 ファミリーの残りも続く」と書いています。

「Argon（アルゴン）」「Carbon（炭素）」は元素の名前で、大きさや速さを表す名前ではありません。Pro・Flash のような段階の名前とは別の付け方なので、名前だけで上下を判断せず、公式の説明で位置づけを見ます。

Gemini 4 の知識の時点

Google のモデルカードには「Gemini 4 の知識の締め切りは2026年3月」と書かれています。入力はテキスト・画像・音声・動画・PDF、出力はテキストだけです。画像や音声の生成、Live API（リアルタイム音声）は Argon では使えず、それぞれ専用のモデル（Nano Banana 系・3.8 Live など）を使います。

Gemini 4の発表から一般提供までの流れ

この節では、9月30日の発表から12月1日の料金改定までに何が起きたかが日付順に分かります。

Gemini 4 は「限定提供 → 一般提供 → 上位モデルの限定提供」という段階で出ています。ニュースによって日付が1日ずれているのは、Google の英語の発表（米国時間）と日本語ブログの日付の違いです。

段階的に出している理由について、Google は Argon の発表で「サイバー防御の担当者と社内のチームにはサイバー関係のガードレールを外して提供し、一般向けには有害な依頼を断る仕組みを入れる」と説明しています。Carbon も同じ多層の安全対策を使い、米国政府の任意の事前テストにも参加していると書かれています。

Gemini 4 ArgonとCarbonの違い

この節では、Argon と Carbon の位置づけ・提供範囲・料金の違いと、どちらを待つべきかの考え方が分かります。

Carbon は Argon の上に作られた上位のモデルで、提供はまだ一部に限られます。発表時点の料金は Argon の導入価格と同じです。

アプリやツールを作る立場では、いま設計・見積もりに使えるのは Argon だけです。Carbon は API のモデル名も料金ページの記載もないため、Carbon を前提にした実装や見積もりは、公式のモデル一覧に載るまで置いておくのが安全です。

Gemini 4の料金（API・期間限定価格と12月1日の改定）

この節では、Gemini 4 Argon の API 料金を、標準・Batch／Flex・Priority の区分ごとに、改定の前後で比べられます。

Gemini API の料金ページでは、Argon の料金は「2026年11月30日まで」と「2026年12月1日から」の2列で書かれ、どの区分もちょうど倍になります。入力の長さで単価が変わる段階はありません。単位は米ドル／100万トークンです（2026年11月5日時点）。

• 無料枠は対象外：料金ページに「Gemini 4 Argon is not available on the Free tier」とあります。API キーを無料枠のまま使うと Argon は呼べません。
• キャッシュは暗黙のみ：4,096 トークン以上のプロンプトで自動的に効き、当たった分の入力は95％引き（2ドル→0.10ドル）。明示的なキャッシュ（caches.create）は使えません。
• Google 検索でのグラウンディング：Gemini 3 以降で共有の月5,000リクエストまで無料、その後は1,000リクエストあたり14ドル（1日1,500件の上限あり）。
• 思考のトークンも出力として課金：thinking_level を上げると、見える回答が短くても請求が増えます。

料金ページには、招待制の「Contributor」区分（入力1ドル・出力5ドル。内容が製品の改善に使われることに同意する区分）も載っていますが、誰でも選べるものではありません。

アプリ（Gemini アプリ）の料金

Gemini アプリで Argon を使えるのは、Google の発表では Google AI Pro と Google AI Ultra の契約者です。月額は国やキャンペーンで変わるため、契約の前に Google One のプランのページで確かめます。アプリの契約と API の請求は別で、AI Pro を契約しても API の料金は無料になりません。

Gemini 4の料金の計算例（12月1日の前後で比べる）

この節では、よくある使い方3つで、改定の前後と前の世代のモデルを比べた請求額が分かります。

単価が倍になるので、同じ使い方なら12月1日からの請求もちょうど倍になります。公式の単価を入れたスクリプトで計算しました。

# 単価は USD / 100万トークン（Gemini API 料金ページ、2026年11月5日時点）
P = {
 "4 Argon（〜11/30）":   dict(i=2.00, o=10.00, c=0.10),
 "4 Argon（12/1〜）":    dict(i=4.00, o=20.00, c=0.20),
 "4 Argon Batch/Flex（〜11/30）": dict(i=1.00, o=5.00, c=0.05),
 "3.8 Flash（〜12/31）": dict(i=0.75, o=3.75, c=0.075),
 "3.1 Pro Preview（≤200k）": dict(i=2.00, o=12.00, c=0.20),
}
def cost(p, inp, out, cached=0):
    return ((inp - cached) * p["i"] + cached * p["c"] + out * p["o"]) / 1e6

A 1回：入力5万・出力5千（思考込み）
   4 Argon（〜11/30）              $0.1500
   4 Argon（12/1〜）               $0.3000
   4 Argon Batch/Flex（〜11/30）   $0.0750
   3.8 Flash（〜12/31）            $0.0563
   3.1 Pro Preview（≤200k）       $0.1600
B 月1,000回：入力2万うち1.6万キャッシュ・出力3千
   4 Argon（〜11/30）              $39.6000
   4 Argon（12/1〜）               $79.2000
   4 Argon Batch/Flex（〜11/30）   $19.8000
   3.8 Flash（〜12/31）            $15.4500
   3.1 Pro Preview（≤200k）       $47.2000
C 長い出力1回：入力1万・出力26.2万
   4 Argon（〜11/30）              $2.6414
   4 Argon（12/1〜）               $5.2829
   4 Argon Batch/Flex（〜11/30）   $1.3207

B の計算では、プロンプトの共通部分（システム指示や資料）が暗黙のキャッシュに当たる前提にしています。暗黙のキャッシュは当たるかどうかを指定できないため、見積もりではキャッシュなし（入力をすべて通常の単価）の金額も並べておくと外れません。3.1 Pro Preview は明示キャッシュの保存料金（100万トークン・1時間あたり4.50ドル）が別にかかる点も、料金ページに書かれています。

Gemini 4 Argonはどこで使える？（アプリ・API・Antigravity・Gemini CLI）

この節では、Gemini 4 Argon を使える場所と、それぞれに必要な契約が分かります。

開発者は Gemini API の有料枠、一般の利用者は Google AI Pro・Ultra の Gemini アプリから使えます。Google の一般提供の発表（10月13日）とモデルカードに書かれた提供先は次のとおりです。

Gemini CLI では使える？

Gemini CLI のリリースノートのページには、「Gemini CLI has not been optimized for Gemini 4 Argon. To use Gemini 4 Argon, please use Antigravity.」という告知が出ています。2026年11月5日時点の最新は v0.64.0（10月13日）で、リリースの項目には Argon の対応は書かれていません。Gemini CLI の使い方そのものは、関連記事「Gemini CLI 使い方｜コマンド一覧・設定・GEMINI.md・無料枠」で扱っています。

Gemini アプリで Argon に切り替える

Google の日本語ブログ（10月14日）では、Gemini アプリで Argon が使えるようになったこと、長い作業はチャットから「タスク」に切り替えて離れている間も進められること、macOS の Gemini アプリから Antigravity のエージェント型のコーディング画面を開けることが案内されています。プランごとの利用回数の上限は、アプリのヘルプで最新の値を確かめます。

Antigravity と Claude Code・ChatGPT・Copilot の違いは、関連記事「Claude Code、Antigravity、ChatGPT、Copilotどんな違いがあるの？」で扱っています。

Gemini 4 ArgonのAPIのモデル名と仕様

この節では、API でのモデル名・トークンの上限・使える機能と使えない機能が一覧で分かります。

モデル名は gemini-4-argon の1つだけで、プレビュー版や日付つきの版はありません。Gemini API ドキュメントのモデルのページ（最終更新 2026年10月）の内容です。

構造化出力（JSON スキーマで形を決める出力）の考え方は、関連記事「LLMの構造化出力とJSON｜4方式の違いとPydantic検証の実行結果」で扱っています。トークンや思考の仕組みは、関連記事「生成AI（LLM）の仕組み8選｜ハルシネーション・トークン」が入口になります。

google-genai SDKでGemini 4 Argonを呼ぶ（Interactions API の実物）

この節では、公式の SDK から Gemini 4 Argon を呼ぶコードと、そのとき実際に送られるリクエストの中身が分かります。

公式の「What's new in Gemini 4 Argon」のサンプルは、従来の generate_content ではなく、client.interactions.create（Interactions API）を使っています。送り先は POST /v1beta/interactions です。手元では SDK の送り先を 127.0.0.1 のモックに向けて、何が送られるかを記録しました。

モックに向けて動かしたコードです（本番では http_options を外し、キーは環境変数から読みます）。

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client(api_key="DUMMY-KEY",
                      http_options=types.HttpOptions(base_url="http://127.0.0.1:18282"))

it = client.interactions.create(model="gemini-4-argon", input="RJC の技術ブログの要約を3行で")
print("status:", it.status, "| id:", it.id)
print("output_text:", it.output_text)
print("usage:", it.usage)

it = client.interactions.create(model="gemini-4-argon", input="この関数の競合状態を探して",
                                generation_config={"thinking_level": "low", "max_output_tokens": 32768})

実行結果（応答の文章とトークン数はモックが返した値です）：

== 1. 基本の呼び出し（interactions.create）
status: completed | id: mock-1
output_text: （モックの応答）thinking_level=None
usage: cached_tokens_by_modality=None grounding_tool_count=None initial_input_tokens=1200 input_tokens_by_modality=None output_tokens_by_modality=None tool_use_tokens_by_modality=None total_cached_tokens=0 total_input_tokens=1200 total_output_tokens=300 total_thought_tokens=800 total_tokens=2300 total_tool_use_tokens=None
== 2. thinking_level を指定
output_text: （モックの応答）thinking_level=low

モックが受け取ったリクエスト（API キーは *** に伏せて記録）：

{"method": "POST", "path": "/v1beta/interactions", "headers": {"user-agent": "google-genai-sdk/2.34.0 gl-python/3.13.18", "content-type": "application/json", "x-goog-api-key": "***", "x-goog-api-client": "google-genai-sdk/2.34.0 gl-python/3.13.18"}, "body": {"model": "gemini-4-argon", "input": "RJC の技術ブログの要約を3行で"}}
{"method": "POST", "path": "/v1beta/interactions", "body": {"model": "gemini-4-argon", "generation_config": {"max_output_tokens": 32768, "thinking_level": "low"}, "input": "この関数の競合状態を探して"}}

従来の generate_content で呼んだ場合

同じ SDK の client.models.generate_content でモデル名を gemini-4-argon にすると、送り先と本文の形が変わりました。公式のサンプルは Interactions API なので、新しく書くコードはそちらに合わせ、既存のコードを残す場合は自分のキーで動作を確かめてから切り替えます。

{"method": "POST", "path": "/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent", "body": {"contents": [{"parts": [{"text": "こんにちは"}], "role": "user"}], "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinking_level": "MEDIUM"}}}}

generate_content の基本の書き方（ストリーミング・画像入力・関数呼び出し）は、関連記事「Gemini API Python入門｜google-genaiのコピペ集」で扱っています。

REST で呼ぶ形

公式ドキュメントの REST の例は、次の送り先と本文です（ここでは送っていません）。

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gemini-4-argon", "input": "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing."}'

thinking_levelと長い出力（long decode）の使い方

この節では、思考の深さの選び方と、6万5千トークンを超える出力を受け取る方法が、実際の動きで分かります。

thinking_level は low・medium・high の3段階で、公式は「3つを試して、品質を満たすいちばん低い段階を選ぶ」ことをすすめています。既定は medium です。

SDK 2.34.0 の型定義（ThinkingLevel）には minimal・low・medium・high の4つがありますが、Argon のモデルのページに載っているのは low・medium・high です。また、"thinking_level": "max" のような存在しない値を入れても、SDK は検査せずそのまま送りました。値の誤りはサーバーに届くまで分からないので、定数にしておくと打ち間違いを防げます。

background=True で長い出力を受け取る

公式の手順では、6万5千トークンを超える出力は background=True と大きめの max_output_tokens（131,072 や 262,144）で依頼し、状態をポーリングします。出力は最大64Kトークンずつの「ホップ」に分かれ、ホップごとに model_output のステップが増えるので、全部をつなげて1つの文章にします。モックでこの流れを再現しました。

it = client.interactions.create(model="gemini-4-argon", input="長い移行計画を書いて", background=True,
                                generation_config={"max_output_tokens": 262144, "thinking_level": "high"})
while it.status in ("in_progress", "queued"):
    time.sleep(5)
    it = client.interactions.get(id=it.id)
text = "".join(c.text for s in it.steps if s.type == "model_output" for c in s.content if c.type == "text")

== 3. background=True の長い出力（ポーリング）
最初の status: queued
  poll 1: in_progress
  poll 2: in_progress
  poll 3: completed
model_output の数: 3
結合した本文: 第1ホップ（最大64Kトークン）…第2ホップ…第3ホップ（終わり）

ポーリングは GET /v1beta/interactions/mock-3?stream=false の形で送られました。output_text は「最後のモデル出力」をつないだ値なので、長い出力では公式のとおり steps から集めるほうが確実です。

background を使わないときの「続き」の扱い

Interactions API には、出力が区切られたことを示す requires_continuation という状態と、続きを頼むための continuation_token があります。モックで「前半を返して requires_continuation にする」応答を作ると、SDK 2.34.0 の既定の動きでは、SDK が自分で続きのリクエストを送り、前半と後半をつないで返しました。

== 10. 区切られた応答（既定）
status: completed | token: None | text: 前半（64Kトークンで区切り）後半（続き）

{"method": "POST", "path": "/v1beta/interactions", "body": {"model": "gemini-4-argon", "input": "LONG"}}
{"method": "POST", "path": "/v1beta/interactions", "body": {"model": "gemini-4-argon", "continuation_token": "tok-1", "previous_interaction_id": "mock-1"}}

automatic_continuation=False にすると、前半だけで止まり、SDK が次の警告を出しました。

status: requires_continuation | token: tok-1 | text: 前半（64Kトークンで区切り）
Warning: UserWarning | Interaction stopped before completion (status='requires_continuation') with a continuation_token because the per-request decode token limit was reached. To resume decoding automatically, pass automatic_continuation=True (note: each continuation hop re-prefills and bills input tokens), or use background=True (the most cost-efficient option for server-managed continuation), or resume manually by passing continuation_token to interactions.create() (with previous_interaction_id set to this interaction's id and no input, or with the original input when store=False).

警告の文にあるとおり、SDK による続きの取得はホップのたびに入力を読み直して課金されます。長い出力が前もって分かっているなら、警告が「最も費用効率がよい」とする background=True を選びます。

前の世代（Gemini 3.x）との違いと移行チェックリスト

この節では、Gemini 3 系から Gemini 4 Argon へ切り替えるときに、コードのどこを直すかが分かります。

いちばん大きな違いは、出力の上限が64Kから100万トークンになったことと、温度などのサンプリングの指定が効かなくなったことです。Google は Argon の発表で「出力の上限を以前の64Kから1Mに上げた」と書いています。

公式のモデル一覧では、Gemini 3 Pro Preview（gemini-3-pro-preview）は提供終了、Gemini 3.1 Pro Preview は表に残っていて、Flash 系は 3.8 Flash が最新です。Gemini 2.5 系は「非推奨ではなく当面提供を続ける」とされ、新しいプロジェクトには 3.5 Flash-Lite か 3.8 Flash がすすめられています。

公式の移行チェックリストを、直す順に並べ替えました。

• 1モデル名を gemini-4-argon に変える設定ファイルや環境変数に持たせ、戻せるようにしておく
• 2max_output_tokens を見直す32K 未満にしているなら 32,768 以上へ。減らしたいときは上限ではなく thinking_level を下げる
• 3thinking_level を選んで試すlow・medium・high を同じ入力で比べ、品質を満たすいちばん低い段階にする
• 4明示的なキャッシュの作成と参照を消すcaches.create と cached_content。SDK 2.34.0 でも cached_content は非推奨の印つき
• 5temperature などを消す手元では SDK が temperature をそのまま送った。効かない値を残すと、後で読む人が誤解する
• 6タイムアウトを15分以上にする難しい依頼は数分かかる。HttpOptions の timeout はミリ秒なので 900_000
• 7費用の見積もりを作り直すツールの説明や関数の宣言も入力として課金。12月1日の改定も入れる

Gemini 4のベンチマーク（各社の公表値）と安全性

この節では、Google が発表した Gemini 4 Argon・Carbon のベンチマークの数値と、安全性の取り組みが分かります。

次の数値はすべて Google の公式ブログに書かれた公表値で、手元で測ったものではありません。比べる相手のモデルや評価の条件は各ベンチマークで違うため、数値どうしを横に並べて優劣を決めることはできません。

安全性については、Argon で「難しいタスクでコーディングのベンチマークの近道を試みる割合を2％に抑えた」「エージェントの推論と行動を読む監視の仕組みを使った」、Carbon で「Terminal-Bench 4.0 での不正な成功を0.0％にした」「根拠のない主張を Argon の約半分にした（社内の評価）」と公表されています。モデルカードには、ハルシネーション（もっともらしい誤り）や、まれに遅くなる・タイムアウトする制限も書かれています。

Google が公表した社内での使用例

Argon の発表には、Chrome のコードベース（約4,000万行）のうち約600万行のフォルダーの整理、C/C++ から Rust への移行（数万行から80万行超まで）、データセンターでのメモリの最適化などが社内の例として載っています。どれも Google 社内の条件での報告で、外部の人が同じ条件で確かめられるものではありません。

Gemini 4 Argonでよくあるエラー・つまずき

この節では、Gemini 4 Argon を API で使い始めるときに出やすいエラーと、その原因・直し方が分かります。

手元で再現できたものは原文を、サーバーでしか起きないものは公式の記載を載せています。

404 の本文（(mock) model not found）はモックが返した文なので、実際の Google の応答の文言とは違います。SDK が出す例外の種類（google.genai._gaos.lib.compat_errors.NotFoundError）は、手元の SDK 2.34.0 で確かめたものです。

自分で確かめる2つの手順

• 使っている SDK の版：ターミナルで pip show google-genai を実行し、Version を見る。client.interactions が無い版では公式のサンプルが動きません（手元の 2.34.0 にはありました）。
• 送っている中身：この記事と同じように HttpOptions(base_url="http://127.0.0.1:ポート") で手元のサーバーに向けると、課金も外部への送信もなしに、モデル名や generation_config がどう送られるかを確かめられます。

判断表：Gemini 4 Argonを使う・待つ・別のモデルにする

この節では、用途ごとに Argon・3.8 Flash・Carbon のどれを選ぶか、または待つかの目安が分かります。

費用と速さを優先するなら 3.8 Flash、難しく長い作業なら Argon、Carbon は提供範囲が広がるまで待つ、が基本の分け方です。次の順に当てはめると決めやすくなります。

1. 1画像・音声を作る、リアルタイム音声 → Argon は対象外Nano Banana 系・3.8 Live・TTS のモデルを使う
2. 2無料で試したい → 3.8 Flash・3.5 Flash-LiteArgon は無料枠なし。アプリなら AI Pro 以上
3. 3大量・短い処理（分類・抽出・要約） → 3.8 Flash計算例 B で Argon の約4割の金額
4. 464K を超える出力・大きなコードの移行 → Argonbackground と long decode が使える
5. 5急がない大量処理 → Argon の Batch・Flex標準の半額
6. 6Carbon が必要 → 公式のモデル一覧に載るまで待つモデル名・料金ページの記載が出てから設計する

Gemini 4に関するよくある質問

この節では、Gemini 4 について検索されやすい疑問に、公式の記載をもとに短く答えます。

Q. Gemini 4 は無料で使えますか？
API では無料枠の対象外です。Gemini アプリで使えるのは Google AI Pro・Ultra の契約者と発表されています。

Q. 「Gemini 4」と「Gemini 4 Argon」は同じものですか？
Gemini 4 はモデル群の名前で、Argon はその最初のモデルです。2026年11月5日時点で一般に使えるのは Argon で、Carbon は一部の提供です。

Q. Gemini 4 Carbon はいつ使えるようになりますか？
Google は「開発者・企業・一般の利用者にもできるだけ早く提供する」と書いていますが、日付は出ていません。まず Fairwind Program で信頼できるパートナーに広げるとしています。

Q. 料金はいつ上がりますか？
2026年12月1日です。標準の区分で入力2ドル→4ドル、出力10ドル→20ドル、キャッシュ済み入力0.10ドル→0.20ドル（100万トークンあたり）に変わります。

Q. API のモデル名は何ですか？
gemini-4-argon です。プレビュー版や日付つきの版はありません。Carbon のモデル名は公表されていません。

Q. 日本から使えますか？
Google は Argon の API を「世界で提供」と発表しています。日本語の公式ブログでも Gemini アプリでの提供が案内されています。

Q. Gemini CLI で gemini-4-argon を指定できますか？
Gemini CLI の公式ページは「Gemini 4 Argon 向けに最適化されていない。Argon を使うなら Antigravity を」と案内しています。

Q. 1回でどれくらい長い文章を出せますか？
同期の呼び出しの既定は65,536トークンで、background を使う long decode なら入力と合わせて1,048,576トークンまでです。

Q. temperature を指定するとエラーになりますか？
手元の SDK はそのまま送りました。公式は「指定しても無視される」と書いているので、エラーではなく効かないだけと考え、コードから外します。

Q. Gemini 3.1 Pro から切り替えると高くなりますか？
入力の単価は導入価格の間は同じ2ドル、出力は Argon（10ドル）のほうが安く、計算例 A では0.16ドル→0.15ドルでした。12月1日からは Argon が4ドル・20ドルになるため、同じ使い方なら3.1 Pro Preview より高くなります。

まとめ

この節では、記事の要点を5つにまとめます。

• Gemini 4 はモデル群の名前で、一般に使えるのは Argon（gemini-4-argon）だけ。Carbon は一部の提供で、モデル名は未公表です。
• API の料金は12月1日に倍になり、入力4ドル・出力20ドル（100万トークン）。無料枠はなく、Batch・Flex なら半額です。
• 公式のサンプルは Interactions API（client.interactions.create）。google-genai 2.34.0 は POST /v1beta/interactions に snake_case の本文で送りました。
• 前の世代からの移行では、temperature などの削除、明示キャッシュの削除、max_output_tokens を32K以上へ、タイムアウトを15分以上へ、が要点です。
• 長い出力は background=True が公式のすすめ。SDK による続きの取得は、ホップのたびに入力が課金されます。

参考・出典

この節では、記事を書くときに確かめた公式の資料を挙げます（確認日はすべて2026年11月5日）。

• Google 公式ブログ「Gemini 4 Argon」（2026年9月30日）：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/
• Google 公式ブログ「Gemini 4 Argon is now available for everyone」（2026年10月13日）：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/
• Google 公式ブログ「Gemini 4 Carbon: our next frontier model」（2026年10月28日）：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/
• Google Japan Blog「Gemini 4 シリーズ」（2026年10月1日）：https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-4/
• Google Japan Blog「Gemini 4 Argon が Gemini アプリに登場」（2026年10月14日）：https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/gemini-4-argon-gemini/
• Gemini API ドキュメント「Gemini 4 Argon」（モデルのページ）：https://aistudio.google.com/docs/models/gemini-4-argon
• Gemini API ドキュメント「What's new in Gemini 4 Argon」：https://aistudio.google.com/docs/latest-model
• Gemini API ドキュメント「Pricing」：https://aistudio.google.com/docs/pricing
• Gemini API ドキュメント「Models」：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models
• Google DeepMind「Gemini 4 Argon model card」：https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-argon/
• Gemini CLI release notes：https://www.geminicli.com/docs/changelogs
• google-genai（PyPI）2.34.0：https://pypi.org/project/google-genai/

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