Gemini 4 Carbon dan Hydrogen bekerja paling optimal jika dipasangkan: Carbon bertugas merencanakan, Hydrogen bertugas mengeksekusi. Berikan Task kepada Agent perencana di Carbon, biarkan ia menyusun sub-task lengkap dengan pemeriksaan penerimaan (acceptance check), serahkan sub-task tersebut ke Agent worker dan verifier di Hydrogen, lalu kembalikan apa pun yang gagal dua kali ke perencana. Anda hanya membayar tarif model frontier untuk giliran interaksi yang memang membutuhkan pertimbangan kelas frontier.
Mengapa Memadukan Gemini 4 Carbon dan Hydrogen?
Google merilis Gemini 4 Hydrogen pada 12 November 2026 dan menyebutnya sebagai “daily driver untuk alur kerja berbasis agen.” Dua hari sebelumnya, pada 10 November, catatan perubahan Gemini API mencantumkan bahwa Gemini 4 Carbon telah tersedia secara umum. Jadi untuk pertama kalinya bulan ini, Anda dapat memanfaatkan model terkuat dari Google sekaligus model eksekusi cepatnya untuk menangani Task yang sama.
Promosi Google untuk Hydrogen sendiri sangat berfokus pada kolaborasi tersebut. Artikel peluncurannya menyebutkan bahwa Carbon dapat bertindak sebagai koordinator sementara Hydrogen menopang “worker dan verifier agent untuk membangun serta menguji perubahan secara simultan di seluruh ruang kerja yang terisolasi.” Panduan Gemini API menjelaskannya secara lebih lugas: biarkan Carbon merancang antarmuka atau menyelesaikan hambatan yang rumit, lalu delegasikan pengeditan kode, tugas sub-agen paralel, dan eksekusi pengujian ke Hydrogen.
Ini adalah pola orkestrasi, bukan fitur bawaan model, dan Anda dapat menerapkannya di board Anda sendiri hari ini. Jika Anda ingin board Anda yang mengelola pola ini alih-alih mengandalkan skrip di satu laptop saja, Sharkly adalah tempat di mana Task, Agent, dan proses review berjalan.
Fungsi Orchestrator dari Google dalam Satu Paragraf
Orchestrator adalah opsi model di dalam Google Antigravity yang beralih antara perencana (Carbon atau Argon) dan Hydrogen dalam satu sesi percakapan. Menurut dokumentasi Antigravity, perencana memulai dengan fase read-only, menyusun rencana dengan pemicu perencanaan ulang yang eksplisit, lalu menyerahkan eksekusi kepada Hydrogen. Hydrogen akan mengembalikan kendali ketika menemui hambatan (friction).
Dokumentasi tersebut menyebutkan tiga sinyal hambatan yang sangat layak untuk ditiru:
- Langkah verifikasi yang gagal dua kali berturut-turut.
- Antarmuka yang berperilaku berbeda dari yang diperkirakan dalam rencana.
- Keputusan desain yang belum diputuskan dalam rencana.
Google melaporkan bahwa pada Terminal-Bench, Orchestrator mencapai tingkat keberhasilan tugas yang mendekati Carbon, dengan penggunaan kuota 24% lebih hemat dan rata-rata 19% lebih cepat selesai. Dua artikel dari Google berbeda pendapat mengenai versi benchmark yang digunakan (artikel peluncuran menyebut 4.0, sedangkan artikel Antigravity menyebut 4.1), jadi sebut saja sebagai Terminal-Bench sampai Google memperjelasnya.
Orchestrator mempertahankan satu agen tunggal dalam percakapan Anda, menjalankan konfigurasi tetap tanpa kontrol tingkat pemikiran (thinking level), dan versi Carbon-nya hanya tersedia untuk Google AI Ultra. Sebaliknya, board tim mendistribusikan pembagian tugas yang sama ke beberapa Agent, sehingga rencana dan proses peralihan tugas (hand-off) dapat dipantau oleh semua orang.
Analisis Biaya: Perbandingan Harga Gemini 4 Hydrogen vs Carbon
Harga token dari halaman harga Gemini API, per 13 November 2026:
| Model | ID model API | Input / 1M | Output / 1M | Paket gratis |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon | gemini-4-carbon |
$2.00 hingga 30 Nov, lalu $4.00 | $10.00 hingga 30 Nov, lalu $20.00 | Tidak |
| Gemini 4 Hydrogen | gemini-4-hydrogen |
$1.50 | $7.50 | Ya, dengan batas kuota |
Perhatikan tanggal-tanggal tersebut sebelum Anda menyusun anggaran. Hingga 30 November, Hydrogen hanya 25% lebih murah per token dibandingkan Carbon. Mulai 1 Desember, harganya menjadi 62,5% lebih murah. Kedua angka ini adalah hasil perhitungan kami berdasarkan daftar harga resmi Google.
Berikut gambaran biayanya untuk satu kali proses kerja, yang juga dihitung dari estimasi kami. Bayangkan satu sesi worker yang membaca 200 ribu token dan menghasilkan 40 ribu token (output sudah mencakup thinking token). Pada Carbon setelah 1 Desember, biayanya adalah $0,80 + $0,80 = $1,60. Pada Hydrogen, biayanya hanya $0,30 + $0,30 = $0,60. Jalankan proses itu 30 kali sehari selama satu Sprint, dan selisih biayanya tidak lagi sekadar angka pembulatan kecil.
Perbedaan harga per token saja belum mencerminkan gambaran sebenarnya. Google menyatakan bahwa Carbon “menghabiskan lebih banyak thinking token per giliran untuk menguji hipotesis dan memverifikasi kasus-kasus ekstrem (edge cases),” sementara harga token output sudah mencakup thinking token. Akibatnya, pengeditan kode yang sama di Carbon kemungkinan besar menagih jumlah token output yang lebih banyak selain dari tarif per token yang memang lebih mahal. Google tidak memublikasikan angka biaya per tugas untuk kedua model ini, jadi ukurlah sendiri pada repositori Anda sebelum memastikan penghematannya.
Kecepatan adalah keunggulan lainnya: Google melaporkan bahwa Hydrogen menyelesaikan tugas 2,5 kali lebih cepat daripada Gemini 3.8 Flash pada pengaturan bawaan tingkat high.
Membagi Pekerjaan di Tim Agen: Pemetaan Peran ke Model
Pemisahan peran planner/worker adalah pembagian kerja yang terstruktur: satu Agent memegang kendali atas perencanaan dan keputusan-keputusan sulit, Agent yang lebih hemat biaya menangani eksekusi, dan verifier memeriksa hasilnya sebelum ditinjau oleh manusia. Setiap peran menggunakan model yang biaya dan kedalaman analisisnya sesuai dengan tugas tersebut.
| Peran | Model | Tingkat pemikiran | Tanggung Jawab |
|---|---|---|---|
| Planner | gemini-4-carbon |
bawaan medium, high untuk Task yang sulit |
Membaca basis kode, menulis sub-task beserta acceptance check, merencanakan ulang |
| Worker (1 hingga n) | gemini-4-hydrogen |
high (bawaan) |
Pengeditan, pembaruan dependensi, pengujian, masing-masing satu sub-task |
| Verifier | gemini-4-hydrogen |
high, xhigh untuk diff yang berisiko tinggi |
Menjalankan pengujian berdasarkan kriteria penerimaan dari planner |
| Person | n/a | n/a | Menyetujui rencana untuk Task besar, menerima hasil akhir |
Dua detail dari dokumentasi Google mendasari tabel ini. Carbon dan Argon secara bawaan menggunakan medium dan maksimal di high, sedangkan Hydrogen secara bawaan menggunakan high dan memiliki opsi tambahan xhigh. Selain itu, Google memperingatkan bahwa xhigh meningkatkan latensi serta penggunaan token, dan “dapat menyebabkan overthinking pada prompt yang lebih sederhana.” Simpan tingkat xhigh khusus untuk verifier saat memeriksa diff yang menyentuh autentikasi, pembayaran, atau migrasi data.
Apa yang Seharusnya Ditulis oleh Planner?
Output dari planner adalah kontrak kerja bagi seluruh pihak di tahapan berikutnya. Rencana yang baik memuat satu sub-task untuk setiap perubahan independen, cakupan berkas untuk masing-masing tugas, perintah yang membuktikan fungsionalitasnya, serta kondisi yang memicu pengembalian tugas. Jika seorang worker tidak tahu kapan tugasnya dianggap selesai, rencana tersebut belum tuntas.
Kapan Pekerjaan Harus Dikembalikan ke Planner?
Gunakan daftar pemicu dari Google dan buatlah secara eksplisit. Worker mengembalikan sub-task apabila pemeriksaannya gagal dua kali, ketika antarmuka tidak sesuai dengan rencana, atau saat memerlukan keputusan desain. Pengembalian harus disertai log, diff yang telah dihasilkan sejauh ini, dan pertanyaan yang dihadapi. Jangan pernah mencoba ulang secara diam-diam menggunakan model yang lebih besar, karena hal itu akan menyamarkan efisiensi biaya tingkatan murah ke dalam tagihan model yang mahal.
Menyiapkannya di Sharkly
Di Sharkly, Agent adalah rekan tim AI yang berjalan melalui Runtime pada Computer yang terhubung, dan Crew adalah kelompok Agent dan People (manusia) yang dikoordinasikan oleh satu Agent pemimpin (leader). Struktur ini langsung cocok dengan pola pemisahan planner/worker tanpa memerlukan glue code tambahan. Planner bertindak sebagai leader Crew; sementara worker dan verifier menjadi anggota Crew.
Setiap Agent memiliki Runtime dan Default model masing-masing, seperti terlihat pada panel di atas (contoh tersebut menjalankan Claude Code). Untuk konfigurasi ini, berikan setiap Agent sebuah Runtime yang dapat mengakses Gemini API, misalnya Gemini CLI, lalu atur model untuk masing-masing Agent: Carbon untuk planner, Hydrogen untuk sisanya. Jika daftar model belum menampilkan ID baru tersebut, atur model langsung di konfigurasi Runtime. Gemini CLI juga membaca variabel lingkungan GEMINI_MODEL, sesuai dengan referensi konfigurasinya, dan Agent mendukung variabel lingkungan per Agent.
Kemudian tuliskan aturan koordinasi ke dalam instruksi Crew:
CREW: carbon-plans-hydrogen-builds
Leader: planner (gemini-4-carbon)
1. Read the Task and recent comments. Explore read-only first.
2. Post a plan as a comment: one sub-task per independent change,
file scope, the check command, and the re-plan trigger.
3. If the Task touches more than 3 modules, wait for a person to
approve the plan before mentioning any worker.
4. Mention one worker per sub-task. Mention the verifier last.
Workers: worker-a, worker-b (gemini-4-hydrogen, high)
- Do one sub-task. Run its check. Report the diff and the result.
- If the check fails twice, stop. Report the log and the question
to the leader. Do not widen scope.
Verifier: verifier (gemini-4-hydrogen, high; xhigh for auth/payments)
- Re-run every check from the plan. Pass or fail each one, with output.
A person accepts the result. Nobody merges on an Agent's word.
Tetapkan Task ke Crew tersebut. Alur eksekusi dipimpin oleh leader terlebih dahulu (leader-first), sesuai dengan dokumentasi Crews: leader membaca Task dan instruksi Crew, lalu memanggil (mention) anggota untuk kontribusi tertentu, dan hasil kerja mereka akan dikembalikan ke dalam Task yang sama. Gunakan direktori kerja sementara agar setiap worker memperoleh worktree tersendiri. Aktifkan direktori Task bersama pada Crew hanya jika sub-task harus dibangun di atas perubahan lokal sub-task lain secara berurutan.
Pekerjaan yang terhambat tetap terpantau dengan jelas: proses yang gagal atau terhambat akan masuk ke Inbox, dan Agent yang sedang menunggu input manusia akan muncul di Task Chats pada bilah sisi. Di situlah tanda panah putus-putus bermuara ketika planner tidak dapat memperbaiki rencananya.
Teknik Tingkat Lanjut
Gunakan peralihan model via API untuk satu Task yang panjang. Dokumentasi Google menyebutkan bahwa Anda dapat mengarahkan giliran perencanaan ke gemini-4-carbon dan giliran eksekusi ke gemini-4-hydrogen dalam satu sesi multi-turn menggunakan previous_interaction_id tanpa mengubah skema. Trik Orchestrator ini dapat Anda terapkan pada kode Anda sendiri, sangat berguna dalam satu kali proses eksekusi Agent.
Perhatikan batasan ukuran keluaran (hop size). Hydrogen mampu mengembalikan hingga 65.536 token per hop non-streaming, sedangkan Carbon dan Argon mengembalikan 32.768 token per hop REST non-streaming. Serahkan pembuatan konten yang panjang, seperti rangkaian pengujian (test suite) dan spesifikasi migrasi, kepada pihak worker.
Lewatkan explicit caching pada Hydrogen. Hydrogen tidak mendukung caching konteks eksplisit. Caching implisit akan aktif pada prompt minimal 4.096 token dan memberikan diskon 95% untuk token input yang di-cache, jadi letakkan konteks repositori bersama di awal setiap prompt worker.
Alternatif untuk Pola Pemisahan Planner/Worker
- Hydrogen saja. Dokumentasi Google merekomendasikannya untuk pembaruan paket, deduplikasi, scaffolding, unit test untuk fungsi-fungsi yang terdefinisi dengan jelas, serta dokumentasi. Tidak memerlukan planner.
- Carbon saja. Cocok untuk perancangan sistem terdistribusi, penanganan race condition, atau migrasi multi-repo, di mana setiap langkah memerlukan analisis mendalam.
- Orchestrator di Antigravity. Satu pengguna, satu percakapan, peralihan tugas otomatis, tersedia pada paket langganan yang menyertakannya.
- Router statis. Mengklasifikasikan Task di awal lalu mengirimkannya ke satu model tertentu. Google berpendapat bahwa pendekatan ini kurang efektif pada alur kerja panjang karena tingkat kesulitan bisa berubah di tengah-tengah Task. Kami telah membahas pendekatan klasifikasi awal ini dalam artikel mengarahkan Task agen dengan Gemini Decisions API.
Contoh Penerapan di Dunia Nyata
Triase isu dalam jumlah besar. Demo Antigravity SDK resmi dari Google memasangkan agen Hydrogen untuk triase dan penulisan kode dengan agen Carbon untuk refactoring, pengembangan fitur baru, dan pemeriksaan keamanan. Pada sebuah board, ini setara dengan menempatkan Agent Hydrogen di antrean penerimaan isu dan leader Carbon untuk menangani apa pun yang berlabel refactor atau security.
Pemisahan fitur ke dalam sub-task paralel. Planner membagi perubahan API menjadi pembaruan skema, handler, dan klien; tiga worker mengeksekusinya di worktree terpisah; lalu verifier menjalankan pengujian kontrak (contract test).
Kesimpulan
Carbon merencanakan, Hydrogen mengeksekusi, dan manusia menyetujui. Struktur harga menjadikan pembagian ini sangat menguntungkan mulai 1 Desember, pemicu hambatan mencegah kegagalan murah berubah menjadi pengulangan yang mahal, dan board memastikan setiap peralihan tugas tercatat langsung di Task agar dapat dilihat oleh seluruh tim. Untuk memahami pola orkestrasi secara lebih luas, baca apa itu orkestrasi agen AI dan aturan perutean model untuk Crews.
Langkah Anda berikutnya: hubungkan satu Computer ke Sharkly, buat Agent planner di Carbon dan satu worker di Hydrogen, gabungkan keduanya dalam satu Crew dengan instruksi di atas, lalu tugaskan sebuah Task yang biasanya membutuhkan waktu setengah hari kerja manusia. Sharkly menyediakan paket Gratis, sehingga satu-satunya biaya pengujian Anda hanyalah token Gemini.
FAQ
Apa perbedaan antara Gemini 4 Carbon dan Hydrogen?
Carbon adalah model frontier terkuat dari Google yang dirancang untuk penalaran jangka panjang serta tugas-tugas arsitektur, debugging, dan keamanan yang rumit. Hydrogen adalah model Gemini 4 yang cepat dan efisien untuk coding harian serta eksekusi agen. Carbon secara bawaan menggunakan tingkat pemikiran medium dan maksimal di high; sedangkan Hydrogen secara bawaan menggunakan high dan menambahkan opsi xhigh.
Apakah Gemini 4 Hydrogen lebih murah daripada Carbon?
Ya. Biaya Hydrogen adalah $1,50 per 1 juta token input dan $7,50 per 1 juta token output. Carbon adalah $2 dan $10 hingga 30 November 2026, kemudian menjadi $4 dan $20 mulai 1 Desember. Hydrogen juga memiliki paket gratis dengan batas kuota di Gemini API; sedangkan Carbon tidak memilikinya.
Haruskah verifier dijalankan di Carbon alih-alih Hydrogen?
Secara bawaan tidak perlu. Google memosisikan Hydrogen untuk worker dan verifier agent yang berjalan paralel. Gunakan xhigh pada verifier untuk diff yang berisiko tinggi, dan eskalasikan Task ke Carbon planner hanya jika pemeriksaan telah gagal dua kali.
Apakah Sharkly memilih model secara otomatis untuk setiap Task?
Tidak. Anda menentukan model untuk masing-masing Agent melalui Runtime-nya, dan instruksi Crew yang menentukan Agent mana yang mengerjakan bagian tertentu dari Task. Sharkly berperan mengelola Task, eksekusi, peralihan tugas, dan proses review.
