Gemini 4 Hydrogen Orchestrator: Carbon Nasıl Planlar, Hydrogen Nasıl Yürütür?

Gemini 4 Hydrogen Orchestrator, Google Antigravity'de bir model seçeneğidir; tek bir görev içinde bir planlayıcıyı (Gemini 4 Carbon veya Argon) Gemini 4 Hydrogen ile eşleştirir. Planlayıcı kod tabanını inceler ve planı yazar, Hydrogen kodu düzenler ve testleri çalıştırır; Hydrogen zorlukla karşılaştığında kontrol tekrar planlayıcıya geçer. Google, bu yaklaşımla Carbon'a yakın başarı oranına %24 daha az kota harcayarak ulaşıldığını söylüyor.

Aşağıda: devir teslim döngüsünün nasıl çalıştığı, %24 ve %19 sayılarının ne anlama geldiği, hangi planların bunu içerdiği ve aynı iş bölümünü Gemini API ile nasıl kurabileceğiniz. Modelin temelleri için Gemini 4 Hydrogen nedir yazısını okuyun.

Gemini 4 Hydrogen Orchestrator nedir?

Orchestrator, Antigravity'nin model seçicisinde yer alan bir girişdır; ayrı bir model değildir. Orchestrator (Carbon) seçtiğinizde Gemini 4 Carbon planlar, Gemini 4 Hydrogen uygular. Orchestrator (Argon) seçtiğinizde ise bunun yerine Gemini 4 Argon planlar. Geçişler her yanıt içinde, tek bir sohbet boyunca otomatik olarak gerçekleşir.

Google, bu özelliği 12 Kasım 2026'da kullanıma sundu. Antigravity duyurusu sorunu şöyle tanımlıyor: "her rutin görevin her adımında" frontier muhakeme modeli çalıştırmak "döngünüzü yavaşlatır ve frontier kotasını yakar."

Aklınızda tutmanız gereken üç gerçek:

Yalnızca Antigravity'de var. Gemini API'de Orchestrator uç noktası yok.
Sabit bir yapılandırmaya sahip. Üzerinde düşünme seviyesi ayarlayamazsınız.
Tek bir ajan, bir sürü değil. Paralel ajanlar için Antigravity sizi subagents, /swarm, Boost veya Teamwork'e yönlendirir.

Orchestrator, Carbon ile Hydrogen arasında devir teslimi nasıl yapar?

Antigravity modeller dokümantasyonu, her tur içinde tekrarlanan dört hamleyi tanımlar:

Planlayıcı planlar. Gönderdiğiniz her mesaj salt-okunur bir aşamayla başlar. Planlayıcı kod tabanını inceler, belirsizlikleri giderir ve yeniden planlamayı tetiklemesi gereken koşullar da dahil olmak üzere somut bir uygulama planı yazar. Basit sorular doğrudan yanıtlanır.
Hydrogen işi yapar. Dosya düzenlemelerini uygular, kod yazar, derleme ve testleri çalıştırır ve sonuçları planla karşılaştırır.
Zorluk durumunda kontrol geri döner. Bir doğrulama adımı iki kez başarısız olursa, bir arayüz beklenenden farklı davranırsa veya plan bir tasarım kararını netleştirmemişse, Hydrogen kontrolü geri devreder. Planlayıcı sohbet durumunu inceler, planı onarar ve yürütmeyi geri devreder.
Planlayıcı ilerlemeyi gözden geçirir. Daha uzun görevlerde ve görev ortasında siz mesaj gönderdiğinizde Hydrogen ilerlemeyi raporlar. Planlayıcı bunu planla karşılaştırır; ardından görevi tamamlar, sürdürür veya planı günceller.

Kopyalamaya değer tasarım kararı 1. adımda: planlayıcı kendi yeniden planlama tetikleyicilerini yazar. Hydrogen, "dur ve sor" anlamına gelen koşulların yazılı bir listesini alır.

Google, statik model yönlendiricilerin uzun ajan çalıştırmalarında neden başarısız olduğunu söylüyor?

Statik bir yönlendirici ilk komutunuzu okur, görevin ne kadar zor olduğunu tahmin eder ve tüm işi bitirebileceğini düşündüğü en ucuz modele gönderir. Görev ortasında zorluk değiştiğinde bu başarısız olur; bu da ajanlar için olağandışı bir durum değildir.

Diagram comparing a static router, which guesses difficulty once from the first prompt and sends the whole task to one model, with Orchestrator, where Gemini 4 Carbon planning segments and Gemini 4 Hydrogen edit, build and test segments alternate along one task timeline with hand-offs in both directions

Google'ın ifadesiyle: yönlendiriciler, "ajanlar daha uzun süreli çalışmaya başladığında, görev geliştikçe sıkça fark edilen, farklı aşamalarda farklı karmaşıklık düzeyleri gerektiğinde bozulmaya başlar." Bir bağımlılık yükseltmesi, 7. adımda kırıcı bir API değişikliği ortaya çıkana kadar önemsiz görünebilir. Ucuz modeli seçen bir yönlendiricinin geri dönüşü yoktur; frontier modeli seçen ise her test yeniden çalıştırmasında frontier fiyatını öder. Orchestrator her aşama için, iki yönde de karar verir.

%24 kota ve %19 hız sayıları ne anlama geliyor?

Google, Terminal-Bench üzerinde Orchestrator'ın "Carbon'a yakın görev başarı oranlarına ulaştığını, bunu yaparken ortalama %24 daha az kota harcadığını ve %19 daha hızlı tamamlandığını" bildiriyor. Bunu dört uyarıyla okuyun:

İddia	Ne söylüyor	Ne söylemiyor
Carbon'a yakın başarı	Tek başına çalışan Carbon'a yakın	İki yazıda da kesin başarı oranı yayınlanmadı
%24 daha az kota	Antigravity plan kotası, ortalamayla	Token sayısı veya dolar tutarı değil
%19 daha hızlı	Ortalama görev tamamlama süresi	İstek başına gecikme süresi değil
Kıyas sürümü	Google'ın lansman yazısında Terminal-Bench 4.0, Antigravity yazısında 4.1	Hangi sürümün doğru olduğu

Bunlar, Google'ın kendi çalıştırmalarında elde ettiği Google rakamlarıdır; sizin deponuz için bir öngörü değil, bir sinyaldir. Planlamaya ağırlık veren görevler az tasarruf sağlar; yürütmeye ağırlık verenler (40 paketi yükseltip testleri düzeltmek gibi) daha fazla tasarruf sağlamalıdır.

Dolar mantığı API'de daha net görünür. Gemini 4 Hydrogen, 1M giriş tokeni için 1,50 $ ve 1M çıkış tokeni için 7,50 $ tutarındadır. Carbon, Gemini 4 Carbon fiyatlandırma rehberine göre 30 Kasım'a kadar 2,00 $/10,00 $, 1 Aralık'tan itibaren ise 4,00 $/20,00 $'dır. Düşünme tokenleri çıkış olarak faturalandırıldığı için, Carbon'dan Hydrogen'e geçirdiğiniz her yürütme turu, Aralık fiyatlarıyla o turun çıkış oranını %62,5 azaltır.

Orchestrator'ı kimler ve hangi planlarda kullanabilir?

Orchestrator yalnızca Antigravity'de gelir ve elde ettiğiniz planlayıcı Google AI planınıza bağlıdır. Antigravity dokümantasyonundan, 13 Kasım 2026 itibarıyla:

Seçenek	Planlayıcı	Yürütücü	Planlar
Orchestrator (Carbon)	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Hydrogen	Google AI Ultra
Orchestrator (Argon)	Gemini 4 Argon	Gemini 4 Hydrogen	Google AI Ultra; ücretli Google AI Pro (veya uygun premium cihazlarda denemeler)

Ücretsiz ve Google AI Plus kullanıcıları bağımsız Hydrogen alır ama Orchestrator yoktur. Enterprise için dokümandaki tablo ile Antigravity duyurusu çelişiyor; bu yüzden kendi model seçicinizi kontrol edin.

Antigravity CLI'de seçenek adını tırnak içinde geçin:

agy --model "Orchestrator (Carbon)"
agy -p "Add input validation to the signup form and run the tests." --model "Orchestrator (Argon)"

Planlayıcılar arasında seçim mi yapacaksınız? Gemini 4 Carbon vs Argon karşılaştırma yazımız bu dengeyi ele alıyor.

Tek bir model yerine Orchestrator'ı ne zaman seçmelisiniz?

Google'ın dokümantasyonu, Orchestrator'ı günlük işler için "önerilen varsayılan" olarak nitelendiriyor:

Orchestrator: özellik geliştirme, hata düzeltme, yeniden düzenleme (refactoring) ve çok dosyalı hata ayıklama.
Yalnızca Carbon veya Argon: dağıtık sistem tasarlamak, yarış koşullarını (race condition) izlemek veya çok depolu migrasyonlar gibi her adımın maksimum derinlik gerektirdiği işler.
Yalnızca Hydrogen: paket yükseltmeleri, tekilleştirme, standart kod, iyi tanımlanmış fonksiyonlar için birim testleri, dokümantasyon ve hızlı betikler.

Kaba bir kural: başlamadan önce bir plan yazardıysanız Orchestrator'ı kullanın. Doğrudan yazmaya başlayacaksanız Hydrogen'ı kullanın.

Aynı planla/uygula iş bölümünü Gemini API ile nasıl kurarsınız?

Antigravity dışında Orchestrator'ın döngüsünü kendiniz kurarsınız. Google'ın Gemini 4 Hydrogen'daki yenilikler rehberi mekanizmayı şöyle tanımlıyor: "previous_interaction_id kullanarak tek bir çok turlu oturumda planlama turlarını gemini-4-carbon'a, yürütme turlarını gemini-4-hydrogen'a yönlendirin." İki model arasında istek şeması değişikliği gerekmez.

Flowchart of a do-it-yourself plan and execute loop on the Gemini API: gemini-4-carbon writes a read-only plan with re-plan triggers, passes it via previous_interaction_id to gemini-4-hydrogen, which executes each step and runs tests; passing checks move to the next step, and a check that fails twice or a plan gap escalates back to Carbon, which reviews and wraps up

"İki kez başarısız olursa kontrolü geri ver" kuralını kopyalayan minimal bir Python versiyonu:

from google import genai

client = genai.Client()  # reads GEMINI_API_KEY

def ask(model, prompt, prev=None, level="high"):
    return client.interactions.create(
        model=model,
        input=prompt,
        previous_interaction_id=prev,
        generation_config={"thinking_level": level},
    )

# 1. Carbon plans (read-only) and writes its own re-plan triggers
plan = ask("gemini-4-carbon",
    "Plan this task as numbered steps. For each step, list the check "
    "that proves it worked and the conditions that require re-planning. "
    "Do not write code yet. Task: " + task)
last = plan.id

for step in parse_steps(plan.output_text):
    failures = 0
    while True:
        # 2. Hydrogen executes the step
        run = ask("gemini-4-hydrogen", f"Implement step: {step}", prev=last)
        last = run.id
        ok, log = apply_and_test(run.output_text)  # your patch + test runner
        if ok:
            break
        failures += 1
        if failures >= 2:
            # 3. Escalate to Carbon to repair the plan
            fix = ask("gemini-4-carbon",
                f"Step failed twice. Test log:\n{log}\nRepair the plan for this step.",
                prev=last)
            last = fix.id
            step, failures = fix.output_text, 0

# 4. Carbon reviews the finished work
review = ask("gemini-4-carbon", "Review the completed work against the plan.", prev=last)

parse_steps ve apply_and_test, deponuzun derleme ve test mantığını barındırır. Doğru yapmanız gereken dört şey:

Rol başına düşünme seviyelerini ayarlayın. Carbon varsayılan olarak medium kullanır ve en fazla high olur. Hydrogen varsayılan olarak high kullanır ve xhigh seçeneğini ekler.
Durumu sunucuda tutun. previous_interaction_id geçmişi modeller arasında taşır ve örtük önbellekleme, tekrarlanan girişte %95 indirim sağlar. store=false bunu engeller.
Yükseltmeyi (escalation) açık hale getirin. Orchestrator'ın tetikleyicilerini planlayıcı komutuna kopyalayın.
Tur başına tokenları kaydedin. usage nesnesi total_thought_tokens değerini ayrıca raporlar; hangi rolün harcama yaptığını görebilirsiniz.

İstek formatları ve kimlik doğrulama Gemini 4 Hydrogen API rehberimizde.

Döngüyü elle yazmak istemiyorsanız, Google Antigravity SDK'nın rol üzerinde programatik kontrolle Hydrogen ve Carbon ajanlarını birbirine bağlamanıza izin verdiğini söylüyor. Google'ın demosunda Hydrogen ajanları sorunları inceler ve kod yazar; Carbon ajan ise refactor işlerini ve güvenlik kontrollerini üstlenir.

Carbon'dan Hydrogen'a devri Apidog CLI ile test edin

Kendin-yap bir orchestrator, devir teslim noktasında bozulur: yanlış bir model kimliği, eksik bir previous_interaction_id veya Carbon'un reddettiği bir düşünme seviyesi. Kodlama ajanınıza (Claude Code, Codex, Cursor) Apidog CLI ile iki adımlı bir test oluşturmasını söyleyin ve çalıştırın.

Bir kez kurun:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted

Ardından ajanınıza tek bir komut verin:

In Apidog project <projectId>, create an environment "gemini" with base URL
https://generativelanguage.googleapis.com and a secret variable GEMINI_API_KEY.
Build a test scenario with two steps against POST /v1beta/interactions,
both sending the x-goog-api-key header:
1. Planner: model "gemini-4-carbon", thinking_level "high", input asks for a
   3-step plan. Assert status 200, status "completed", non-empty output and a
   usage object. Extract $.id into plannerId.
2. Executor: model "gemini-4-hydrogen", thinking_level "medium",
   previous_interaction_id {{plannerId}}, input "Do step 1 of the plan".
   Assert the same checks. Log total_input_tokens, total_thought_tokens and
   total_output_tokens for both steps. Run it and summarize failures.

Ajan şemayı okur, verisini doğrular, senaryoyu yazar ve çalıştırır:

apidog environment create gemini --project <projectId> \
  --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get test-scenario-update
apidog cli-schema validate test-scenario-update --file scenario.json
apidog test-scenario create --project <projectId> --name "carbon-to-hydrogen"
apidog test-scenario update <scenarioId> --project <projectId> --file scenario.json
apidog test-scenario run <scenarioId> --project <projectId> -e <envId> \
  -r cli,json --out-file handoff-{GENERATE_TIME}

JSON raporu, her rolün token harcamasını yan yana gösterir. -r junit ekleyin; aynı çalıştırma CI'a girer ve model kimliği değişikliği ya da bozuk bir devir teslimi derlemeyi başarısız kılar; Apidog CLI CI/CD rehberi pipeline'ı gösterir, Claude Code'da Apidog CLI ise ajan kurulumunu ele alır. Apidog'un Ücretsiz planı 4 kullanıcıya kadar kapsar.

SSS

Gemini 4 Hydrogen Orchestrator Gemini API'de mevcut mu? Hayır. Google Antigravity'de bir model seçici seçeneğidir. API'de gemini-4-carbon ve gemini-4-hydrogen arasında previous_interaction_id ile kendiniz geçiş yaparsınız.

Orchestrator için bir düşünme seviyesi ayarlayabilir miyim? Hayır. Sabit bir yapılandırmayla çalışır. Belirli bir seviyeye ihtiyacınız varsa Carbon, Argon veya Hydrogen'ı doğrudan seçin.

Google AI Ultra'ya ihtiyacım var mı? Orchestrator (Carbon) için evet. Ücretli Google AI Pro aboneleri Orchestrator (Argon) alır. Ücretsiz kullanıcılar Hydrogen'ı tek başına kullanabilir; Gemini 4 Hydrogen ücretsiz rehberimize bakın.

Orchestrator API'de para tasarrufu sağlar mı? Aynı iş bölümü sağlar: yürütme turları, Carbon'ın fiyatı yerine Hydrogen'ın 1M çıkış tokeni başına 7,50 $ ücretiyle faturalanır. Gemini 4 Hydrogen fiyatlandırma rehberinde tam tablo var.