Upgrade von Gemini 3.8 Flash auf Hydrogen: 5 API-Konfigurationen und Kompatibilitätsänderungen, die unbedingt angepasst werden müssen

Anmerkung des Autors: Bei der Migration von Gemini 3.8 Flash auf Hydrogen müssen gleichzeitig SDK und Kontext, Thinking-Parameter, Sampling-Konfiguration, Caching sowie die Signaturverwaltung bei mehrrundigen Tool-Aufrufen angepasst werden.

Google hat am 12. November 2026 Gemini 4 Hydrogen offiziell veröffentlicht; die API-Modell-ID lautet gemini-4-hydrogen, positioniert für alltägliche Programmierarbeit und die Ausführung von KI-Agenten. Viele Teams ersetzen als erste Reaktion den Modellnamen im Code und gehen live – und stoßen dann auf HTTP 400, wirkungslose Parameter, Fehler bei mehrrundigen Tool-Aufrufen und abgeschnittene lange Ausgaben. Dieser Artikel fasst die 5 API-Konfigurationen zusammen, die bei einem Upgrade von Gemini 3.8 Flash auf Hydrogen angepasst werden müssen; jede wird in der Reihenfolge „altes Verhalten → neues Verhalten → Änderungsmethode → typische Auswirkung“ erläutert.

Dies ist keine Nacherzählung der Produktankündigung. Die im Text genannten Parameternamen, zulässigen Werte, SDK-Versionsnummern und Fehlertypen stammen aus dem offiziellen Migrationsleitfaden von Google Cloud sowie aus den Modellspezifikationsdokumenten; Bewertungen von Drittanbietern und Community-Rückmeldungen werden mit separater Quellenangabe versehen.

Der zentrale Nutzen: Nach dem Lesen dieses Artikels können Sie mit einer Checkliste den vorhandenen Gemini-3.8-Flash-Aufrufcode Punkt für Punkt anpassen und Agent- sowie Batch-Prozesse reibungslos auf Hydrogen migrieren.

Die 5 Begriffe, die Sie bei der Hydrogen-Migration kennen müssen

Bevor Sie Änderungen vornehmen, sollten wir zunächst einige Begriffe vereinheitlichen, die in der Migrationsanleitung immer wieder auftauchen:

• thinking_level: Parameter für die Denkstufe, der die Tiefe der Modellinferenz steuert. Hydrogen ersetzt damit das alte thinking_budget; zulässige Stufen sind Low, Medium, High und XHigh.
• thought_signature: Signatur zur Verknüpfung des Denkprozesses, die das Modell in der Antwort zurückgibt. Bei mehrstufigen Dialogen und Tool-Aufrufen muss sie unverändert beibehalten und zurückgesendet werden, sonst kann das Modell den vorherigen Inferenzzustand nicht fortsetzen.
• continuation_token: Fortsetzungs-Token, mit dem sich der nächste Abschnitt einer langen Ausgabe anschließen lässt. Wenn ein einzelner Ausgabeblock das Limit erreicht, kann damit weiter generiert werden.
• Impliziter Cache: Die Plattform verwendet automatisch Eingabepräfixe wieder, die die Bedingungen erfüllen; der getroffene Teil wird zum Cache-Preis abgerechnet, ohne dass Entwickler manuell ein Cache-Objekt anlegen müssen.
• Kontextfenster: Der Informationsumfang, den ein einzelner Modellaufruf verarbeiten kann. Bei Hydrogen teilen sich Eingabe, Ausgabe, Denkprozess und Tool-Aufrufe gemeinsam das einheitliche Budget von 1,048,576 Tokens.

1. Warum ein Upgrade auf Hydrogen nicht nur den Austausch der Modell-ID erfordert

Gemini 3.8 Flash und Hydrogen gehören zwar beide zur Gemini-Familie, aber ihr API-Verhalten ist an mehreren Stellen inkompatibel. Laut offizieller Migrationsanleitung werden thinking_budget und die Denkstufe MINIMAL auf Hydrogen nicht unterstützt; die Anfrage liefert direkt HTTP 400 zurück. Sampling-Parameter wie temperature, top_p und top_k führen dagegen nicht zu einem Fehler, sondern werden stillschweigend ignoriert. Die erste Art von Problem fällt schon in der Testphase auf; bei der zweiten könnte man fälschlich annehmen, die Parameter würden noch wirken.

Darüber hinaus sind zwei weitere Risikokategorien schwerer zu erkennen. Erstens ist die Signaturverwaltung bei mehrstufigen Tool-Aufrufen strenger: Wenn der bisherige Dialog komprimiert oder gekürzt wurde, kann eine Signatur, die nicht zum Präfix passt, HTTP 400 auslösen. Zweitens wurde die Standard-Denkstufe von Medium auf High angehoben. Ohne explizite Einstellung verbraucht dieselbe Anfrage mehr Denk-Tokens und hat eine höhere Latenz. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die fünf Anpassungen:

II. Anpassung 1: Modell-ID, SDK-Versionen und Kontextlimits bei Hydrogen

Altes Verhalten → Neues Verhalten: In der 3.8-Flash-Ära waren die meisten Projekte gegenüber der SDK-Version unempfindlich. Nach der Migration zu Hydrogen muss die Modell-ID auf gemini-4-hydrogen geändert werden; braucht man extrem lange Ausgaben, wird die SDK-Version zur harten Voraussetzung. Die offizielle Migrationsanleitung von Google nennt folgende Mindestversionen:

So passt man Kontext und lange Ausgaben bei Hydrogen an

Die 1,048,576 Tokens von Hydrogen sind ein einheitliches Kontingent: Eingaben samt Verlaufskontext, Thinking-Tokens, Tokens für Tool-Aufrufe und die finale Ausgabe werden alle aus diesem einen Pool abgezogen. Man kann also nicht zuerst eine Million Tokens eingeben und dann zusätzlich eine Million Tokens ausgeben. Bei Agents zur Analyse langer Dokumente muss man auf der Eingabeseite aktiv Platz für Thinking und Tool-Aufrufe einplanen.

Die Obergrenze für eine einzelne Vordergrundgenerierung liegt üblicherweise bei 65,536 Tokens. Wird diese Länge überschritten, gibt es drei Optionen: die automatische Fortsetzung mit einem unterstützten SDK, das Setzen von background=true in der Interactions API für eine lange Hintergrundgenerierung oder das eigene Verwalten eines continuation_token zum stückweisen Zusammensetzen. Besonders zu beachten: Die offizielle Einführungsdokumentation weist darauf hin, dass die Fortsetzung langer Ausgaben derzeit die v1beta1-API erfordert; die v1 der Agent Platform unterstützt diese Funktion nicht.

Typische Auswirkungen: Geschäftsprozesse, die in großem Umfang lange Berichte oder lange Codedateien generieren, tappen am ehesten in die Falle. Empfehlung: zuerst das SDK aktualisieren, dann die API-Version auf v1beta1 umstellen und schließlich mit einer Anfrage über 65,536 Tokens einen Regressionstest durchführen.

pip install -U "google-genai>=2.34.0"
npm install @google/genai@^2.32.0

3. Anpassung 2: thinking_budget bei Hydrogen wird zu thinking_level

Bisheriges Verhalten: 3.8 Flash steuerte die Denklänge über thinking_budget anhand der Token-Anzahl; zusätzlich ließ sich die Stufe MINIMAL wählen, Standard war Medium.

Neues Verhalten: Hydrogen akzeptiert nur noch thinking_level mit den gültigen Werten Low, Medium, High und XHigh, Standard ist High. Wer weiterhin thinking_budget oder MINIMAL übergibt, bekommt HTTP 400 zurück. Die offiziell empfohlenen Einsatzzwecke sind: Low für Klassifikation, Medium für reguläre Programmierung, High für mehrstufige Agenten, XHigh für komplexes, tiefgehendes Reasoning.

Das unabhängige Analysehaus Artificial Analysis hat am 12. November eine eigene Bewertung aller vier Stufen durchgeführt (Intelligence Index v5.0.1), die hilft, die Unterschiede zwischen den Stufen einzuordnen. Die Zeiten und Kosten in der folgenden Tabelle sind Mittelwerte über die standardisierten Evaluierungsaufgaben und geben nicht die tatsächlichen Kosten einer einzelnen Unterhaltung eines normalen Nutzers wieder:

Aus den Daten geht hervor: High liegt zehn Punkte über Medium, während XHigh nur drei Punkte über High liegt – die Evaluierungskosten steigen dabei aber von 1,87 US-Dollar auf 3,16 US-Dollar. Das zeigt, dass die höchste Stufe nicht zwangsläufig die günstigste Wahl ist und dasselbe Modell je nach Stufe deutlich unterschiedlich leistungsfähig sein kann.

Hydrogen thinking_level – Beispiel für die Änderung

Die folgenden Beispiele verwenden die Syntax des offiziellen Google Gen AI SDK. Ob die Enum-Werte groß- oder kleingeschrieben werden, richtet sich nach den Typdefinitionen der installierten SDK-Version:

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

# Alte Schreibweise (3.8 Flash): liefert bei Hydrogen HTTP 400
# thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=2048)

# Neue Schreibweise: Medium für reguläre Programmieraufgaben
coding_config = types.GenerateContentConfig(
    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="medium"),
)

# High für mehrstufige Agenten (auch der Standardwert, besser explizit angeben)
agent_config = types.GenerateContentConfig(
    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="high"),
)

resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-hydrogen",
    contents="修复这个函数中的空指针问题：...",
    config=coding_config,
)
print(resp.text)

Typische Auswirkung: Da Thinking-Token zum Ausgabepreis abgerechnet werden, landen Projekte, die die Stufe nicht explizit setzen, nach der Migration automatisch auf High – Rechnung und Latenz steigen. Es empfiehlt sich, die alten thinking_budget-Bereiche auf Stufen abzubilden: kleinere Budgets entsprechen Low oder Medium, größere Budgets High.

4. Anpassung 3: Ungültige Generierungsparameter in Hydrogen bereinigen

Altes Verhalten: 3.8 Flash erlaubte es, die Zufälligkeit der Ausgabe über temperature, top_p und top_k zu steuern, und unterstützte außerdem Penalty-Parameter sowie mehrere Kandidatenausgaben.

Neues Verhalten: Bei Hydrogen liegt die Standardtemperatur bei 1.0, und eigene Werte bleiben wirkungslos; top_p ist fest auf 0.95 gesetzt, top_k fest auf 64. Diese drei Parameter werden nach dem Übergeben einfach ignoriert. Die offizielle Migrationsliste verlangt zusätzlich, folgende Felder zu behandeln:

Die offizielle Dokumentation weist ausdrücklich darauf hin, dass einige alte Parameter lediglich ignoriert werden, andere dagegen die Anfragevalidierung scheitern lassen. Deshalb darf die Fehlersuche nicht pauschal ausfallen: Bei einem 400 prüft man zuerst thinking_budget, MINIMAL und die zu entfernenden Felder; passt der Ausgabestil nicht zu den Erwartungen, prüft man, ob noch auf Temperaturparameter vertraut wird.

Vereinfachte Anfragekonfiguration für Hydrogen

config = types.GenerateContentConfig(
    system_instruction=STABLE_SYSTEM_PROMPT,   # Stabile Inhalte nach vorne, das unterstützt das implizite Caching
    thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="medium"),
    response_mime_type="application/json",      # Strukturierte Ausgabe wird weiterhin unterstützt
    max_output_tokens=8192,
)

Typische Auswirkung: Projekte, die bisher auf eine niedrige Temperatur vertraut haben, um stabile JSON-Ausgaben zu gewährleisten, sollten auf die strukturierte Ausgabe umsteigen; Projekte, die das Format über vorab gefüllte model-Gesprächsrunden gesteuert haben, müssen die Formatvorgaben in die System-Eingabeaufforderung schreiben.

5. Anpassung 4: Hydrogen – aus explizitem Caching wird implizites Caching

Bisheriges Verhalten: Bei 3.8 Flash konnten Entwickler zuerst ein Cache-Objekt anlegen und es anschließend in der Anfrage über cached_content="cachedContents/xxx" referenzieren.

Neues Verhalten: Hydrogen unterstützt kein explizites Kontext-Caching mehr, sondern nur noch implizites Caching – und der persistente implizite Cache-Mechanismus ist standardmäßig aktiv. Die Mindest-Präfixlänge für einen Cache-Treffer sinkt von 6,144 Tokens bei 3.8 Flash auf 4,096 Tokens. Dadurch treffen auch relativ kurze gemeinsame System-Eingabeaufforderungen und festes Wissensmaterial häufiger.

So passen Sie es an: Entfernen Sie sämtliche caches.create-Aufrufe und alle cached_content-Referenzen und optimieren Sie stattdessen die Reihenfolge, in der die Eingabeaufforderung zusammengesetzt wird. Google empfiehlt, stabile gemeinsame Inhalte an den Anfang des Inputs zu stellen und die jeweils wechselnde Nutzerfrage ans Ende:

1. System-Eingabeaufforderung und Rollendefinition (nahezu unverändert)
2. Gemeinsame Wissensbasis, API-Dokumentation, Code-Richtlinien (ändern sich selten)
3. Gesprächsverlauf (wird Runde für Runde ergänzt)
4. Aktuelle Nutzerfrage (ändert sich bei jedem Aufruf)

Typische Auswirkungen: Bei den Preisen gilt laut der offiziellen Preisseite von Google AI Studio (Stand: 13. November 2026, Angaben in US-Dollar pro eine Million Tokens): Bei einem impliziten Cache-Treffer kostet der Input für einen Standard-Aufruf von Hydrogen $0.075, im Batch- und Flex-Modus $0.0375 – deutlich weniger als die $1.50 für Standard-Input. Werden dynamische Variablen (Zeitstempel, Nutzer-IDs usw.) an den Anfang der Eingabeaufforderung gesetzt, unterscheidet sich das Präfix bei jedem Aufruf, und der Cache kann nicht greifen.

6. Anpassung 5: thought_signature in Hydrogen korrekt pflegen

Altes Verhalten: Bei 3.8 Flash haben viele Agent-Frameworks die Gesprächshistorie selbst neu aufgebaut und dabei nur den Text sowie die Tool-Aufrufergebnisse beibehalten. Der Verlust der Signatur hatte häufig keine erkennbaren Auswirkungen.

Neues Verhalten: Bei Multi-Turn-Dialogen mit Hydrogen müssen die Signaturen aller zuvor relevanten Teile erhalten bleiben – einschließlich der Signatur, die der abschließende Textteil trägt. Die offizielle Migrationsanleitung legt für parallele Tool-Aufrufe Folgendes fest:

• Mehrere parallele functionCall müssen sich in derselben Modellnachricht befinden;
• Die thought_signature wird nur im ersten parallelen functionCall-Teil platziert;
• Nachfolgende functionResponse müssen gemäß der jeweiligen Aufruf-ID, dem Namen und der Reihenfolge zurückgegeben werden;
• Wenn dasselbe Modell die Signatur wiederverwendet und sich der Historienpräfix ändert, kann standardmäßig HTTP 400 zurückgegeben werden.

Vorgehensweise zur Pflege der Hydrogen-Signatur

Am zuverlässigsten ist es, die parts nicht manuell neu aufzubauen, sondern das vom Modell zurückgegebene content-Objekt unverändert an die Historie anzuhängen:

history = [types.Content(role="user", parts=[types.Part(text=question)])]
resp = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-hydrogen", contents=history, config=agent_config
)
model_content = resp.candidates[0].content
history.append(model_content)          # unverändert übernehmen, die Signatur bleibt erhalten

calls = [p.function_call for p in model_content.parts if p.function_call]
responses = [
    types.Part.from_function_response(name=c.name, response=run_tool(c))
    for c in calls                      # dieselbe Reihenfolge wie bei den functionCall beibehalten
]
history.append(types.Content(role="user", parts=responses))

Bei Agenten, die die Historie komprimieren oder kürzen (etwa gleitendes Fenster oder Ersetzen durch Zusammenfassungen), ändert sich der Historienpräfix zwangsläufig. In diesem Fall lässt sich gemäß der Migrationsanleitung prefix_mismatch_behavior="DROP" konfigurieren, damit das Modell bei einem Präfix-Konflikt die alte Signatur verwirft, statt einen Fehler zurückzugeben. Die genaue Position dieses Feldes in der Anfrage entnehmen Sie bitte der offiziellen Migrationsanleitung.

Typische Auswirkung: Selbst entwickelte Agent-Harnesses, Coding-Assistenten, die Dateien parallel durchsuchen, sowie Chatbots für lange Konversationen mit Kontextkomprimierung sind am stärksten betroffen. Es empfiehlt sich, für die Signaturrückgabe eigene Integrationstests zu schreiben.

7. Checkliste für die Hydrogen-Migration und minimales Aufrufbeispiel

Schnelle Validierung über die OpenAI-kompatible Schnittstelle

Wenn der Geschäftscode Ihres Teams auf dem OpenAI SDK basiert, können Sie zunächst über die kompatible Schnittstelle schnell prüfen, wie gut die Ausgaben von Hydrogen sind, und dann entscheiden, ob eine Umstellung auf das native SDK sinnvoll ist. Ob das Modell gelistet ist und welche Parameter durchgereicht werden können, richtet sich nach der Modellliste und Dokumentation der Plattform:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # OpenAI-kompatible Schnittstelle von APIYI
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-hydrogen",
    messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个带重试的 HTTP 请求函数"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # Einheitliche Schnittstelle, praktisch für den Vergleich alter und neuer Modelle
)

TOOLS = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "read_file",
        "description": "读取仓库中的文件内容",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"path": {"type": "string"}},
            "required": ["path"],
        },
    },
}]

STABLE_SYSTEM_PROMPT = "你是代码修复助手。只修改与问题相关的代码。"

def read_file(path: str) -> str:
    with open(path, encoding="utf-8") as f:
        return f.read()

def run_agent(question: str, model: str = "gemini-4-hydrogen", max_steps: int = 8) -> str:
    # Stabile Systemanweisung an den Anfang stellen, das verbessert die implizite Cache-Trefferquote
    messages = [
        {"role": "system", "content": STABLE_SYSTEM_PROMPT},
        {"role": "user", "content": question},
    ]
    for _ in range(max_steps):
        resp = client.chat.completions.create(
            model=model, messages=messages, tools=TOOLS
        )
        msg = resp.choices[0].message
        # Die gesamte Assistant-Nachricht unverändert in den Verlauf zurückschreiben, keine Felder kürzen
        messages.append(msg.model_dump(exclude_none=True))

        if not msg.tool_calls:
            return msg.content

        # Ergebnisse in der ursprünglichen Reihenfolge der tool_calls einzeln zurückgeben
        for call in msg.tool_calls:
            args = json.loads(call.function.arguments)
            result = read_file(**args) if call.function.name == "read_file" else ""
            messages.append({
                "role": "tool",
                "tool_call_id": call.id,
                "content": result,
            })
    return "达到最大步数，任务未完成"

if __name__ == "__main__":
    print(run_agent("检查 utils.py 中的 parse_date 函数是否有时区问题"))

🚀 Tipp für den Schnellstart: Behalten Sie während der Migration 3.8 Flash als Kontrollgruppe bei und lassen Sie dieselbe Charge echter Anfragen gleichzeitig durch alte und neue Modelle laufen. Über APIYI apiyi.com können Sie mit einem API-Schlüssel beide Modelle gleichzeitig aufrufen. Neue Nutzer erhalten ein kostenloses Testkontingent – ideal, um zuerst einen Vergleich mit geringem Datenverkehr durchzuführen und erst danach vollständig umzustellen.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Hydrogen-Migration: die wichtigsten Punkte (Key Takeaways)

• Nicht nur ein neuer Name: Die Modell-ID auf gemini-4-hydrogen umzustellen ist nur der erste Schritt – vier weitere Konfigurationen müssen ebenfalls angepasst werden.
• Das SDK ist die harte Hürde: Für die Fortsetzung langer Ausgaben sind Python >= 2.34.0 und JS >= 2.32.0 (Interactions API) erforderlich, außerdem muss v1beta1 verwendet werden.
• Neue Generation der Thinking-Parameter: thinking_budget und MINIMAL liefern HTTP 400, die Standardstufe ist inzwischen High.
• Sampling-Parameter ohne Wirkung: temperature, top_p und top_k werden ignoriert; penalty, mehrere Kandidaten und Prefill-Runden müssen entfernt werden.
• Caching folgt der Struktur: Explizites Caching entfällt; erst ein stabiler Präfix von 4.096 Tokens trifft den impliziten Cache.
• Signaturen müssen vollständig sein: Bei parallelen Aufrufen steht die Signatur nur beim ersten functionCall, die Antworten kommen in Reihenfolge zurück, und für komprimierte Historie lässt sich DROP setzen.
• Erst vergleichen, dann umstellen: Über APIYI apiyi.com mit demselben Key das alte und das neue Modell aufrufen und erst nach einem Test mit kleinem Traffic vollständig migrieren.

Zusammenfassung

Die Kernpunkte beim Upgrade von Gemini 3.8 Flash auf Hydrogen:

1. Basisebene: Modell-ID und SDK aktualisieren und das einheitliche Kontingent von 1,048,576 Tokens sowie das Ausgabelimit von 65,536 Tokens pro Segment verstehen;
2. Parameterebene: thinking_level statt thinking_budget verwenden und veraltete Sampling- und Generierungsfelder bereinigen;
3. Zustandsebene: Die Struktur der Eingabeaufforderung neu gestalten, um den impliziten Cache zu treffen, und thought_signature unverändert beibehalten und zurücksenden.

Es empfiehlt sich, die Checkliste in diesem Artikel Punkt für Punkt umzusetzen, Regressionstests für Tool-Aufrufe und lange Ausgaben zu schreiben und erst dann den echten Traffic auf das neue Modell umzustellen. Für einen schnellen Vergleich der Ergebnisse von altem und neuem Modell empfehlen wir APIYI unter apiyi.com – die Plattform bietet eine OpenAI-kompatible Schnittstelle und kostenloses Testguthaben für neue Nutzer.

📚 Referenzen

1. Gemini 4 Hydrogen – Entwickler-Migrationsleitfaden: Offizielle Kompatibilitätsänderungen und Migrationscheckliste
2. Link: docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/guides/gemini-4-hydrogen

3. Beschreibung: Erstquelle für Details wie Mindest-SDK-Version, Signaturregeln, prefix_mismatch_behavior und weitere

4. Gemini 4 – Einstieg und Migrationsunterschiede im Vergleich: Erläuterung zu langen Ausgaben und API-Versionen

5. Link: docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/start/get-started-with-gemini-4

6. Beschreibung: Erklärt, dass die Fortsetzungsfunktion die v1beta1 API erfordert

7. Google Cloud Hydrogen – Modellspezifikationen: Tabelle zu Kontext, Parametern und Funktionsunterstützung

8. Link: docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/4-hydrogen

9. Beschreibung: Feste Werte für temperature, top_p, top_k sowie Cache-Unterstützung

10. Offizieller Google-Blogbeitrag: Ankündigung von Gemini 4 Hydrogen

11. Link: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/

12. Beschreibung: Produktpositionierung und offizielle Vergleichsdaten mit 3.8 Flash

13. Google AI Studio – Preisseite: Offizielle API-Preise

14. Link: aistudio.google.com/docs/pricing

15. Beschreibung: Preise für Standard, Batch, Flex, Priority und Cache-Treffer

16. Artificial Analysis – Unabhängige Bewertung: Bewertung der vier Denkstufen

17. Link: artificialanalysis.ai/models/gemini-4-hydrogen

18. Beschreibung: Intelligenzindex von Drittanbietern, Bewertungsdauer und Kostendaten

19. Google DeepMind – Modellkarte: Fähigkeiten, Einschränkungen und Sicherheitsbewertung

20. Link: deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-hydrogen/
21. Beschreibung: Bekannte Einschränkungen und offizielle modellübergreifende Bewertungen

Autor: Technikteam von APIYI
Technischer Austausch: Sollten bei der Migration Kompatibilitätsprobleme auftreten, können Sie sich gerne über die offizielle APIYI-Website mit uns austauschen. Weitere Integrationsmaterialien finden Sie im Dokumentationszentrum unter docs.apiyi.com

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