はじめに
2026年11月12日、Googleから新しいAIモデル「Gemini 4 Hydrogen」が発表されました。
従来のGeminiシリーズといえば、高速・低コストなFlashと、高度な推論に強いPro系モデルの使い分けが一般的でした。それに対しHydrogenは、Flashに近い使いやすさを備えながら、推論やコーディング、AIエージェントの処理も得意としています。
しかも、Google AI Studioでは無料枠で利用できます。
どれほど使えるのか気になったので、今回はHydrogenで次の3つを作ってみました。
- 3D太陽系シミュレーター
- Google Cloudを学べるブラウザゲーム
さらに、3D太陽系シミュレーターではGemini 3.8 Flashにも同じプロンプトを入力し、生成結果を比較しています。
この記事では、Hydrogenの特徴やベンチマークスコア、API料金、Google Cloudの各サービスでの利用可否を整理しながら、実際に使って分かったことを紹介します。
Gemini 4 Hydrogenとは？
Gemini 4 Hydrogenは、Google DeepMindが2026年11月12日に発表したGemini 4シリーズのAIモデルです。
同シリーズには、複雑な問題解決や長時間の推論を得意とするCarbonやArgonがあります。それに対してHydrogenは、コーディングやツール実行、AIエージェント、日常的な作業を高速かつ効率的に処理することを重視しています。
| モデル | 主な位置づけ |
|---|---|
| Gemini 4 Carbon | 最も複雑な推論や高度な問題解決 |
| Gemini 4 Argon | 高度な推論を効率的に実行 |
| Gemini 4 Hydrogen | 高速な実行、コーディング、エージェント処理 |
HydrogenはCarbonをベースに開発されています。これまでのFlashシリーズに近い役割ですが、単純に「軽量モデル」と呼ぶには性能が高く、従来の位置づけを変える存在といえそうです。
Hydrogenの主な特徴
- モデルIDは
gemini-4-hydrogen - 約100万トークンのコンテキストに対応
- テキスト・画像・音声・動画などの入力に対応
- Low、Medium、High、XHighの4段階の推論レベル
- コーディングや複数ステップのAIエージェント処理に対応
特に大きな変更点は、入力と出力で共有する約100万トークンの上限と、長い生成を継続できる「Long Decode」への対応です。
従来のGemini 3.8 Flashでは、入力と出力のトークン上限が別々に設けられていました。一方、Hydrogenでは入出力を合わせて管理するようになり、対応APIでは通常の1セグメントあたり65,536トークンを超える出力も続けて生成できます。
長いコードや複雑な資料を扱う場面でも、活用が期待されます。
Google AI Studioで無料で使える！
個人的に注目したいのが、Google AI Studioで無料枠が提供されている点です。
Google AI Studioにアクセスし、モデル選択画面から「Gemini 4 Hydrogen」を選べば使えます。
推論レベルも変更でき、今回の3D太陽系シミュレーターでは「Extra High」を使用しました。
もちろん無料枠には利用制限があります。また、無料利用時に入力したデータはGoogleのサービス改善に使われる場合があるため、業務上の機密情報などを扱う際は注意が必要です。
とはいえ、個人でコードを書かせたり、Webアプリを試作したりするには非常に使いやすい環境です。
Gemini 3.8 Flashからどれくらい進化した？
Hydrogenは、Google自身もGemini 3.8 Flashからの移行先として位置づけています。
公式発表によると、HydrogenはデフォルトのHigh設定で、3.8 Flashと比較してタスクを最大2.5倍の速さで完了したとされています。また、Terminal-Bench 4.1のスコアでも大きな差が出ています。
| モデル | Terminal-Bench 4.1 |
|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | 18.2% |
| Gemini 4 Hydrogen | 57.0% |
Terminal-Benchは、ターミナル上での複雑な作業や開発タスクを評価するベンチマークで、Hydrogenの成功率は3.8 Flashの約3.1倍です。
ただし、これは特定のベンチマークでの結果であり、すべての作業で3倍の性能になるという意味ではありません。それでも、コーディングやAIエージェントへの適性が大きく向上していることが分かります。
他のGPTやClaudeと比較すると？
Hydrogenは、Googleのモデルだけでなく、他社の高性能モデルとも競争できるスコアを記録しています。Artificial AnalysisのIntelligence Indexでは、次の結果が報告されています。
Googleの発表によると、Hydrogenは標準のHigh設定でもArgonを上回っています。さらに、同時期の第三者集計では、GPT-6.1 SolのXHigh設定が約52.5、GPT-6 AstraのXHigh設定が約55.3となっています。
つまり、Hydrogenは設定次第でSolを上回る水準に達しています。一方で、Astraなどの最上位モデルの方には依然として優位性があります。
Google DeepMindが公表した業務系ベンチマークでも、次の数値が示されています。
ほとんどのカテゴリで、Gemini 4 Hydrogenが他のモデルに勝っています。
API料金は高い？ほかのモデルと比較
Google AI Studioでは無料枠がありますが、APIを使ってアプリケーションに組み込む場合は料金が発生します。
Gemini 4 Hydrogenの通常料金は、100万トークンあたり入力1.50ドル、出力7.50ドルです。主なモデルと比較すると、次のようになります。
| モデル | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $5.00 |
| Gemini 4 Hydrogen | $1.50 | $7.50 |
| GPT-6.1 Sol | $2.00 | $10.00 |
| Claude Sonnet 5.5 | $2.00 | $10.00 |
| Claude Opus 5.5 | $4.00 | $20.00 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 |
※2026年11月13日時点の通常テキストAPI料金。100万トークンあたりの米ドル価格。キャッシュ・Batchなどの割引は含みません。
3.8 Flashと比較すると、Hydrogenの料金は現在2倍です。ただし、3.8 Flashには2026年12月31日までの特別価格が適用されており、2027年1月1日からは同モデルも入力1.50ドル、出力7.50ドルに値上げされる予定です。
一方、GPT-6.1 SolやClaude Sonnet 5.5と比べると、Hydrogenの単価は25%安くなっています。単純なAPI料金では最安ではないものの、この性能水準であれば十分に競争力があるといえます。
もっとも、実際のコストは単価だけでは決まりません。推論トークンの量や実行時間、失敗による再試行なども影響するためです。
そこで、アプリを生成して比較してみました。
【実機検証①】3D太陽系シミュレーターを3.8 Flashと比較
最初に紹介した太陽系シミュレーターと同じプロンプトを、Gemini 3.8 Flashにも入力して作成してもらいました。使用したプロンプトはこちらです。
ブラウザで動く3D太陽系シミュレーターを作ってください。惑星が公転し、マウス操作で視点移動とズームができ、惑星をクリックすると名称や特徴を表示してください。公転速度の変更と一時停止もできるようにしてください。宇宙博物館の展示のような美しいデザインで、スマホにも対応してください。動作可能なHTML/CSS/JavaScriptを生成してください。
比較条件は次のとおりです。
| 項目 | Hydrogen | 3.8 Flash |
|---|---|---|
| プロンプト | 同じ | 同じ |
| Thinking level | Extra High | High |
| 画面表示のトークン数 | 52,274 | 16,777 |
| 生成時間 | 約2分7秒 | 未記録 |
| HTMLファイルサイズ | 約98.9KB | 約29.8KB |
※トークン数はAI Studioの画面上部に表示された値で、出力トークン数だけを示すものではありません。また推論レベルが異なるため、完全な同条件比較ではありません。
Hydrogenの生成結果
天体の表現から各種操作UI、情報パネルまで、統一感のあるデザインでしっかり作り込まれています。
3.8 Flashの生成結果
一方、3.8 Flashでも指定した基本機能はひと通り生成できましたが、画面構成や見た目はよりシンプルな仕上がりでした。
実際に比較してみた感想
今回の結果では、Hydrogenの方が明らかに完成度の高い出力を生成しました。3.8 Flashも要件どおりの機能は作れていますが、Hydrogenは機能の実装に加えてUI全体のデザインや細部の演出まで作り込んでいます。
生成されたHTMLのサイズはHydrogenが約3.3倍大きく、細かな表現やUIの実装密度に差が出ました。今回1回の比較だけでモデル全体の優劣は判断できませんが、複数の要件をまとめて指示し、見た目まで仕上げたい場面ではHydrogenの強みが出ると感じました。
【実機検証②】Google Cloudを学べるゲームを作ってみた
最後は、Google Cloudを学べるブラウザゲームを作ってみました。
企業の課題に合わせて適切なGoogle Cloudサービスを選んでいく学習ゲームです。単なる4択クイズにとどまらず、構成図やカード選択UI、演出まで含めたWebアプリとしてそのままブラウザ上で動作しました。
今回のゲームは、こちらで公開しています。
ブラウザゲームで登録不要で遊べますので、是非遊んでみてください！
HydrogenはGoogle Cloudでも使える？
ここまではGoogle AI Studioで試してきましたが、業務で利用する場合はGoogle Cloudでの対応も気になるところです。2026年11月13日時点の状況をまとめます。
| サービス | 対応状況 |
|---|---|
| Google AI Studio | 利用可能・無料枠あり |
| Gemini API | 利用可能 |
| Google Cloud Agent Platform | GA（一般提供） |
| Google Antigravity | 有料Pro・Ultra向けに提供 |
| Gemini for business | 対応を発表 |
| Gemini Enterprise Agent Platform | GA（一般提供） |
| BigQuery生成AI関数 | 対応 |
| Gemini in BigQueryのAIアシスタント | 内部モデルとしての採用は未確認 |
Google CloudではGAで提供
Google Cloudでは、Gemini Enterprise Agent Platformを通じてHydrogenを利用できます。モデルIDはgemini-4-hydrogenです。
Agent Studioでモデルを選択して試すことができ、APIからの呼び出しもサポートしています。対応するロケーションはglobal、us、euです。
なお、Google Cloudでの利用は通常、従量課金です。また、Hydrogenは短期ライフサイクルのGAモデルなので、本番環境で使う場合はモデル更新への対応も必要になります。
Antigravityでも利用可能
GoogleのAI開発環境であるAntigravityでも、Hydrogenを利用できます。
Google AI Pro・Ultraの有料ユーザー向けに提供されており、複雑な設計を担当するCarbonと、実装や検証を担当するHydrogenを組み合わせる仕組みも導入されています。Googleが発表した「Orchestrator」では、タスクに応じて使用するモデルを切り替えることで、開発作業の効率化を図っています。
Gemini Enterpriseでは？
企業向けのGemini for businessについても、GoogleはHydrogenの提供を発表しています。
ただし、業務用のGeminiアプリと、開発者向けのGemini Enterprise Agent Platformは別のサービスです。組織の設定や契約、利用リージョンなどによって選択できるモデルが異なる可能性があるため、実際の管理画面で確認する必要があります。
BigQueryからも使える？
2026年11月12日のGoogle Cloud公式リリースノートでは、BigQueryの生成AI関数がGemini 4 Hydrogenに対応したことが明記されています。
BigQuery MLのリモートモデルを経由すれば、AI.GENERATE_TEXTなどを使ってGeminiモデルによるテキスト生成や分析を実行できます。例えば、蓄積された顧客レビューの分類、問い合わせ内容の分析、データの要約などに活用できそうです。
一方、BigQueryの画面でSQLを補助する「Gemini in BigQuery」については、裏側のモデルがHydrogenに切り替わったと確認できる公式情報は見つかりませんでした。
BigQueryからHydrogenを明示的に呼び出せることと、BigQueryのAIアシスタントがHydrogenを使用していることは別の話なので、しっかり区別しておく必要があります。
まとめ
今回、Gemini 4 Hydrogenを使って3D太陽系シミュレーター、Google Cloud学習ゲームを試作してみました。
最近のGeminiモデルはコーディングでは他のモデルに劣る印象でしたが、
今回触ってみて、Gemini 4シリーズは、
以前のようなワクワクするGeminiに戻っているなと感じました。
一方、API料金は現時点で3.8 Flashの2倍です。大量の処理を行う場合は、単純な料金比較だけでなく、成功率やトークン消費量なども含めて評価する必要があります。
Google CloudやAntigravity、BigQueryの生成AI関数でも利用できるため、個人での試作から企業のシステム開発まで、幅広い用途で活用できそうです。
Google AI Studioで無料でお試しいただけますので、
お気軽に触ってみてください！