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Gemini 4 Hydrogen

gemini-4-hydrogen-openai

Commercial usePart of the Google API family — compare all Google models →

Google beschreibt Gemini 4 Hydrogen als schnelles, effizientes Modell für alltägliches Coding. Es ist von Gemini 4 Carbon abgeleitet und folgt auf Gemini 3.8 Flash. Auf Kie.ai unterstützt es derzeit ausschließlich Chat-Anfragen.

Model Type:

Pricing: Input 120 credits / 1M tokens (≈ $0.60), Output 600 credits / 1M tokens (≈ $3.00) — both 60% below official pricing. High-tier top-ups come with bonus credits that lower the effective price by about 10%.

README

Complete guide to using Gemini 4 Hydrogen

Gemini 4 Hydrogen API für schnelles Coding und tägliche Aufgaben

Gemini 4 Hydrogen verarbeitet Text, Bilder, Videos, Audio und PDFs und antwortet in Textform. Eingabe und Ausgabe teilen sich ein Kontextfenster von bis zu 1M Token, und vier Denkstufen von low bis xhigh ermöglichen es Ihnen, Denkintensität gegen Geschwindigkeit abzuwägen.

Hauptfunktionen von Gemini 4 Hydrogen

Google positioniert Hydrogen für die schnelle Ausführung alltäglicher Aufgaben wie das Schreiben und Korrigieren von Code, das Beantworten von Fragen zu langen Eingaben und das Zusammenfassen von Dokumenten, während Gemini 4 Carbon und Argon tiefgehendes, langfristiges Schlussfolgern übernehmen.

Das schnelle Modell der Familie Gemini 4

Google positioniert Hydrogen als das schnelle Modell der Familie Gemini 4, entwickelt für eine rasche Ausführung. Im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht es auf der Standard-Denkstufe high 51 Punkte, verglichen mit 50 Punkten für Gemini 4 Argon.

Vier Denkstufen bis hin zu Xhigh

Mit den Stufen low, medium, high und xhigh können Sie zwischen Antwortqualität, Latenz und Token-Verbrauch abwägen. High ist der Standardwert. Xhigh ist neu bei Hydrogen und erreichte in den Ergebnissen von Google 54 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index. Auf Kie.ai legen Sie dies über reasoning_effort oder thinkingLevel fest.

Kontextfenster von bis zu 1M Token

Eingabe und Ausgabe teilen sich ein Kontextfenster von bis zu 1M Token, sodass eine einzige Anfrage lange Dokumente oder große Teile einer Codebasis umfassen kann. Die Modellkarte von Google gibt standardmäßig bis zu 64K Ausgabe-Token pro synchroner Antwort an.

Alltägliches Coding und Debugging

Laut Google nimmt Hydrogen gezielte Änderungen zur Fehlerbehebung, beim Debugging und bei Fragen zur Codebasis vor, ohne unbeteiligte Dateien neu zu schreiben. Es erreicht 57 % bei Terminal-Bench 4.1, verglichen mit 18,2 % für Gemini 3.8 Flash.

Eingabe von Text, Bild, Video, Audio und PDF

Hydrogen akzeptiert Text, Bilder, Videos, Audio sowie PDFs und antwortet in Textform. Nutzen Sie es, um komplexe Dokumente, Diagramme, Tabellenkalkulationen und aufgezeichnete Meetings in strukturierte Antworten umzuwandeln.

Fundierung durch Google Search

Fügen Sie der Anfrage googleSearch hinzu, und das Modell stützt seine Antwort samt Quellenangaben auf aktuelle Ergebnisse aus Google Search. Beide API-Formate auf Kie.ai akzeptieren zudem Funktionsdeklarationen.

Spezifikationen von Gemini 4 Hydrogen

Modellspezifikationen für Gemini 4 Hydrogen aus der Modellkarte von Google und der API-Dokumentation von Kie.ai.

Specification	Gemini 4 Hydrogen
Developer	Google
Abgeleitet von	Gemini 4 Carbon
Input	Text, Bild, Video, Audio, PDF
Output	Text
Kontextfenster	Bis zu 1M Token, Eingabe und Ausgabe kombiniert
Ausgabelimit	Standardmäßig bis zu 64K Token pro synchroner Antwort (Google-Modellkarte)
Denkstufen	Low, medium, high (Standard), xhigh; reasoning_effort oder thinkingLevel auf Kie.ai
Tools	Fundierung durch Google Search, Funktionsdeklarationen
API-Formate auf Kie.ai	OpenAI-kompatible Chat Completions; natives Gemini streamGenerateContent
Streaming	Optional in der OpenAI-kompatiblen API (stream: true); standardmäßig aktiviert in der nativen API
Wissensstand	März 2026

Benchmark-Ergebnisse von Gemini 4 Hydrogen

Von Google auf der Modellkarte von Gemini 4 Hydrogen angegebene Ergebnisse, Stand November 2026.

Benchmark	Gemini 4 Hydrogen
SWE-sweep	13.5%
Terminal-Bench 4.1 (um Täuschungsversuche bereinigt)	57.0%
Agents' Last Exam v1.1	71.6%
AutomationBench-AA	76.1%
Vending-Bench 2 (Kontostand)	$14,549
OSWorld-2.1 (Offline-Teilmenge)	77.6%
MKA (Multimodaler Wissensagent)	53.4%
Chartography	66.6%
Terminal-Bench-Science 0.1	51.4%
HLE-Diamond	58.8%

So arbeiten Sie mit Gemini 4 Hydrogen

Vier Entscheidungen bestimmen Geschwindigkeit, Qualität und Token-Verbrauch.

1
Schritt 1: Wählen Sie das passende Modell für die Aufgabe
Nutzen Sie Hydrogen für alltägliches Programmieren, Analysen und Chat. Google positioniert Gemini 4 Carbon und Gemini 4 Argon als Modelle für tiefgehendes, weitreichendes Reasoning bei den schwierigsten Problemen.
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Schritt 2: Starten Sie mit der Standardstufe high
Die Standard-Denkstufe ist high. Höhere Stufen ermöglichen tieferes Reasoning, können aber länger dauern und mehr Tokens verbrauchen – wechseln Sie daher bei einfachen Prompts auf medium oder low und nutzen Sie xhigh nur, wenn sich das zusätzliche Reasoning lohnt.
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Schritt 3: Lassen Sie Raum für die Antwort
Google weist darauf hin, dass das Modell auf höheren Denkstufen mehr Tokens verbrauchen kann. Halten Sie Prompts fokussiert und lassen Sie bei schwierigen Fragen innerhalb des Ausgabelimits Platz für die endgültige Antwort.
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Schritt 4: Streamen Sie lange Antworten
Setzen Sie in der OpenAI-kompatiblen API stream auf true, um die Antwort als Server-Sent-Events zu erhalten; der native Endpunkt streamt standardmäßig. Beim Streaming enthält der letzte Chunk Nutzungsdaten und credits_consumed.

Was Sie mit Gemini 4 Hydrogen entwickeln können

Google positioniert Hydrogen für alltägliches Programmieren und schnelle Ausführung. Auf Kie.ai unterstützt das Modell derzeit nur Chat-Anfragen, daher handelt es sich bei den folgenden Anwendungsfällen um Aufgaben, die Sie über den Chat ausführen.

Programmierhilfe und Code-Review

Fragen Sie nach Bugfixes, kleinen Refactorings, Testfällen und Erklärungen für unbekannten Code – mit gezielten Anpassungen statt kompletter Neufassungen.

Fragen zu Dokumenten und Daten

Fassen Sie lange PDFs zusammen, vergleichen Sie Tabellen und extrahieren Sie Kennzahlen aus Diagrammen – mit Antworten in dem von Ihnen gewünschten Format.

Suchgestützte Antworten

Aktivieren Sie das Grounding mit Google Search für Fragen zu aktuellen Veröffentlichungen, Preisen oder Nachrichten und erhalten Sie die Quellen direkt mit der Antwort.

Schreiben und alltägliche Arbeit

Entwerfen Sie E-Mails, Lernleitfäden und Neufassungen in Ihrem bevorzugten Ton und Format gemäß Ihren Vorgaben.

Gemini 4 Hydrogen auf Kie.ai

Schnellstart für die Gemini 4 Hydrogen API

Senden Sie eine POST-Anfrage mit Ihren Nachrichten an https://api.kie.ai/gemini-4-hydrogen-openai/v1/chat/completions oder nutzen Sie das native Gemini-Format unter https://api.kie.ai/gemini/v1/models/gemini-4-hydrogen:streamGenerateContent mit dem Header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Setzen Sie reasoning_effort oder thinkingLevel auf low, medium, high oder xhigh. Auf Kie.ai unterstützt das Modell derzeit nur Chat-Anfragen und wurde noch nicht für den Einsatz mit Agenten angepasst. Die Anbindung an einen Agenten kann zu Anfragefehlern oder unerwarteten Ergebnissen führen.

Aktuelle Chat-Modelle auf Kie.ai

Durchsuchen Sie die aktuell auf Kie.ai verfügbaren Chat-Modelle, darunter Gemini 4 Carbon.

Ein Schlüssel für den gesamten Kie.ai-Markt

Alle Modelle auf dem Kie.ai-Marktplatz nutzen dieselbe Authentifizierungsmethode: einen Header vom Typ Authorization: Bearer YOUR_API_KEY mit dem Schlüssel von Ihrer Seite zur API-Key-Verwaltung auf Kie.ai.

Ein gemeinsames Credits-Guthaben

Ihr Konto verfügt über ein zentrales Credits-Guthaben, auf das alle Generierungsdienste zugreifen. Sie können es über die Get Remaining Credits API abfragen.

Häufig gestellte Fragen

Was für ein Modell ist Gemini 4 Hydrogen?

Gemini 4 Hydrogen ist das schnelle Modell von Google aus der Gemini 4-Familie, abgeleitet von Gemini 4 Carbon und veröffentlicht am 12. November 2026. Es folgt auf Gemini 3.8 Flash für alltägliches Coding und schnelle Ausführung. Auf Kie.ai unterstützt es derzeit ausschließlich Chat-Anfragen.

Wie unterscheidet sich Gemini 4 Hydrogen von Gemini 4 Carbon?

Google positioniert Carbon und Argon als seine Frontier-Modelle für tiefgehendes, langfristiges Reasoning bei schwierigsten Problemen und Hydrogen für eine schnelle Ausführung. Laut Google erledigt Hydrogen Aufgaben oft schneller als andere Modelle seiner Klasse und erreicht auf der Standardstufe high 51 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index, gegenüber 50 Punkten für Gemini 4 Argon.

Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 4 Hydrogen?

Bis zu 1M Token für Eingabe und Ausgabe zusammen. Laut der Modellkarte von Google sind standardmäßig bis zu 64K Ausgabe-Token pro synchroner Antwort möglich.

Welche Eingaben akzeptiert Gemini 4 Hydrogen?

Text, Bilder, Video, Audio und PDF-Dateien. Das Modell antwortet in Textform.

Welche Thinking-Stufen gibt es bei Gemini 4 Hydrogen?

Es gibt vier Stufen: low, medium, high und xhigh. Der Standardwert ist high. Laut Google skalieren die Stufen gleichmäßig, sodass Sie nur die Wartezeit und Kosten für die Reasoning-Tiefe aufwenden, die eine Aufgabe erfordert; xhigh wurde mit Hydrogen neu eingeführt. Setzen Sie auf Kie.ai den Parameter reasoning_effort in der OpenAI-kompatiblen API oder thinkingLevel in der nativen API.

Kann Gemini 4 Hydrogen das Web durchsuchen?

Ja. Fügen Sie googleSearch zu tools hinzu, damit die Antwort auf aktuellen Ergebnissen von Google Search samt Quellenangaben basiert.

Was ist der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Gemini 4 Hydrogen?

Google gibt März 2026 als Wissensstand des Modells an. Nutzen Sie das Grounding mit Google Search für aktuellere Informationen.

Wie rufe ich die Gemini 4 Hydrogen API auf Kie.ai auf?

Erstellen Sie auf der Kie.ai-Seite zur API-Key-Verwaltung einen Schlüssel und übergeben Sie ihn im Header Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Senden Sie eine POST-Anfrage an /gemini-4-hydrogen-openai/v1/chat/completions für das OpenAI-kompatible Format oder an /gemini/v1/models/gemini-4-hydrogen:streamGenerateContent für das native Format; beim Streaming enthält der letzte Chunk die Nutzungsdaten sowie credits_consumed. Das Modell unterstützt derzeit nur Chat-Anfragen und ist noch nicht für den Agenten-Einsatz angepasst. Die Anbindung an einen Agenten kann zu Anfragefehlern oder unerwarteten Ergebnissen führen. Weitere Informationen finden Sie in der API-Dokumentation.

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