Vorobeoff12 ноября Google выпустил Gemini 4 Hydrogen, быструю модель для повседневной работы агентов, и Orchestrator в Antigravity, который переключает модели прямо по ходу задачи. Разбираю, как это устроено, что подтверждено официально и где заканчиваются обещания вендора.
Агент, который правит код, тратит токены на каждом шаге: читает файлы, вносит изменения, запускает тесты, снова читает. Если все эти шаги выполняет передовая модель, расходы быстро растут, а работа идёт медленнее, чем могла бы.
Обычно выбор модели для такой задачи доверяют маршрутизатору. Он смотрит на первый запрос, оценивает сложность и отдаёт всю задачу одной модели: дешёвой, если задача простая, дорогой, если сложная. В длинных агентных сценариях у такой схемы есть недостаток. Сложность меняется по ходу: планирование требует одного уровня рассуждений, правка файла — другого, а проверка результата — третьего.
12 ноября Google предложил два решения. Первое — Hydrogen, модель для повседневных задач, которая стоит дешевле флагманов. Второе — Orchestrator, переключающий модели внутри одной сессии. Второе решение интереснее.
Что выпустили 12 ноября
Hydrogen стала четвёртой моделью в линейке Gemini 4. Флагманы Carbon и Argon предназначены для сложных задач: архитектурных решений, длинных цепочек рассуждений, редких багов. Hydrogen рассчитана на другие задачи: написание кода, запуск тестов и проверку изменений, причём с упором на скорость.
С момента анонса модель доступна на нескольких платформах: в Google AI Studio, через Gemini API, в Gemini for business, в приложении Gemini, в Google Поиске и в Antigravity для платных подписчиков AI Pro и Ultra. Отдельного ожидания и списка желающих нет, доступ открыт в день анонса.
Orchestrator работает как переключатель моделей внутри Antigravity. Он появляется в списке выбора модели как отдельный пункт и работает поверх связки Carbon и Hydrogen. По замыслу инженеров Google, такой подход заменяет статический маршрутизатор, выбирающий модель только в начале задачи.
Hydrogen: исполнитель с окном на миллион токенов
Согласно анонсу Google, Hydrogen поддерживает до 1 млн входных токенов и генерацию до 1 млн токенов на выходе. Тариф не меняется в зависимости от длины контекста: 1,50 доллара за миллион входных токенов и 7,50 за миллион выходных, включая токены размышлений. Кэширование контекста стоит 0,075 доллара за миллион токенов; доступно только неявное кэширование.
Единый тариф для всего контекстного окна встречается редко. Обычно провайдеры повышают тариф после определённого порога, и длинные задачи становятся дорогими. Здесь порога нет, поэтому считать бюджет проще, хотя сама цена остаётся ниже флагманской: у Argon вход стоит 2 доллара, выход 10.
Есть четыре уровня размышлений: low, medium, high и новый xhigh. По умолчанию стоит high. Уровни позволяют выбирать соотношение качества, задержки и стоимости: не приходится оплачивать дополнительные рассуждения там, где они не нужны.
Отдельная деталь для тех, кто тестирует бесплатно: Hydrogen доступна на бесплатном тарифе, но запросы с бесплатного тарифа Google использует, чтобы улучшать свои продукты. У Carbon и Argon бесплатного доступа нет вовсе. Для рабочих проектов с чувствительными данными это меняет решение.
Orchestrator переключает модель по ходу задачи
Механика Orchestrator описана в блоге команды Antigravity. Carbon начинает работу в режиме только чтения: изучает зависимости, проясняет неопределённости и составляет план, который можно пересматривать по ходу работы. Дальше включается Hydrogen: пишет правки, обновляет пакеты, запускает тесты.
Если Hydrogen не может продолжить выполнение задачи, управление возвращается Carbon. Тот смотрит на состояние, исправляет план и продолжает выполнение. Переключение идёт в обе стороны, и это принципиальное отличие от статического маршрутизатора: модель выбирается по тому, что происходит в задаче сейчас.
Формулировка Google звучит аккуратно: на тесте Terminal-Bench 4.0 Orchestrator достигает сопоставимой с Carbon доли успешных решений, расходуя в среднем на 24% меньше квоты и завершая задачи на 19% быстрее. Это ключевая цифра всего релиза. Она означает, что дорогая модель перестаёт быть обязательной на каждом шаге.
Для параллельных агентов предусмотрена другая схема: Carbon работает координатором, а Hydrogen отвечает за исполнение и проверку в изолированных воркспейсах. Агенты одновременно вносят и проверяют изменения, не привлекая дорогую модель к каждому шагу.
Экономика: где появляется выгода
Выгода не в цене за токен сама по себе. Она в том, какие шаги выполняет дешёвая модель.
В типичной агентной задаче большая часть действий простая: прочитать файл, найти функцию, поправить строку, запустить тест, разобрать сообщение об ошибке. На эти шаги уходит много вызовов, а рассуждений они почти не требуют. Именно эти шаги можно поручить Hydrogen.
Дорогие рассуждения нужны в начале, когда строится план, и в моменты, когда что-то пошло не так. Таких вызовов меньше, и они короче. Связка «дорогой планировщик плюс дешёвый исполнитель» экономит на повторяющихся действиях и сохраняет качество.
Google приводит и другие замеры. На Terminal-Bench 4.1 Hydrogen набирает 57% против 18,2% у Gemini 3.8 Flash и работает в 2,5 раза быстрее. В задачах на репозитории вендор заявляет ускорение в 2–2,8 раза и снижение расхода токенов на 12–23% по сравнению с Gemini 3.8 Flash. Эти результаты показывают преимущество Hydrogen перед Gemini 3.8 Flash в приведённых испытаниях.
Где цифры заканчиваются
Все числа выше взяты из блогов Google и Antigravity. Независимых проверок приведённых результатов в статье нет, и это первое ограничение. Отдельно стоит держать в голове расхождение: в блоге Google экономия Orchestrator указана для Terminal-Bench 4.0, в блоге Antigravity для 4.1. Это расхождение требует уточнения: результаты двух версий теста не следует автоматически считать сопоставимыми.
Второе ограничение связано со средой. Orchestrator работает в Antigravity, в API его нет. Вне Antigravity похожую связку можно построить через API, но распределять этапы между моделями придётся самостоятельно.
Третье ограничение касается обещаний по безопасности. Google заявляет снижение избыточных действий агента на 81%, сокращение числа случаев, когда агент выполняет задачу не полностью, на 79%, в 12 раз меньше неверных шагов в тестах на инструменты и код, устойчивость к косвенным инъекциям промптов выше в 2,3 раза. Это оценки, приведённые Google; без независимых испытаний судить об их применимости к другим сценариям трудно. Полезно знать, что такие метрики вообще появились в релизе: год назад о них не писали.
Четвёртое ограничение касается сравнения с конкурентами. В блоге сказано общо: «соответствует или превосходит конкурирующие модели своего класса». Ни имён, ни цифр нет, поэтому строить на этой фразе выводы о превосходстве над Claude, GPT или DeepSeek нельзя.
Кому это нужно и как проверить
Проверять стоит тем, у кого уже есть агентные сценарии в Antigravity или через API: правки в большом репозитории, разбор ошибок, рефакторинг, проверка изменений. Если ваши задачи укладываются в один вызов модели, выигрыш от Orchestrator будет незаметен.
Тест лучше строить на одном повторяющемся сценарии и оценивать три показателя: успешно ли Hydrogen завершает задачу, сколько квоты расходует и сколько времени занимает работа. Сравнивать нужно на своих данных, а не на бенчмарках: задачи в тестах могут отличаться от ваших рабочих сценариев.
Я бы начал с такого опыта. Возьмите одну задачу, которую агент делает каждую неделю, и прогоните её три раза: только на Carbon, только на Hydrogen и через Orchestrator. Сравните успешность выполнения, время и расход квоты. Если Orchestrator экономит заметную часть лимита без потери качества, его стоит оставить включённым по умолчанию. Если разница в пределах шума, проще выбрать одну модель и не усложнять.
Тем, кто работает вне Antigravity, спешить некуда: Hydrogen доступна через API с момента анонса, но автоматического переключения там нет. Связку придётся строить самим, и это отдельная инженерная задача.
Что это меняет
Агентный процесс уже необязательно строить вокруг одной передовой модели. Вместо «самой умной» на каждой задаче появляется связка: дорогая модель думает и планирует, дешёвая исполняет и проверяет. Google упаковал это в один переключатель, и такой шаг делает экономику агентов другой.
Для команд это означает сдвиг в решениях. Выбор модели становится частью процесса выполнения задачи: важно уже не то, какую модель вы выбрали на старте, а то, умеет ли система отдать каждый шаг подходящей. При удачной настройке такой подход позволит снизить расходы без заметной потери качества.
Ссылки
- Сайт: Блог Google: Introducing Gemini 4 Hydrogen
- Сайт: Блог Antigravity: Gemini 4 Hydrogen and Orchestrator
- Тарифы: Цены Gemini API, секция Gemini 4 Hydrogen
