コーディング作業のすべての工程で最も高性能なモデルを使うと時間がかかり利用枠も消費しますが、作業全体を安いモデルに任せると途中で行き詰まるおそれがあります。GoogleがAntigravityで出した答えはOrchestratorです。モデルメニューに加わった新しい選択肢で、一つの作業の中でGemini 4 Carbonと、新しく高速なGemini 4 Hydrogenの間で作業をやり取りします。Antigravityに課金しているなら、利用枠の持ちを最も左右しそうな設定です。
GoogleのAntigravityブログによると、考え方の土台は、作業の難しさが進行につれて変わるという点です。他でよく使われるのは、最初のプロンプトから難しさを判断して、こなせそうな最も安いモデルにすべてを送る静的なルーターです。Orchestratorはそうではなく、双方向に切り替えます。たとえばCarbonがコードベースを読み、曖昧な点を解消し、計画の見直し条件を含む計画を書きます。続いてHydrogenがファイルを編集し、パッケージを更新し、テストを実行します。Hydrogenが行き詰まれば、Carbonが再び引き取って状態を確認し、計画を直します。
Googleの数字は具体的です。Terminal-Bench 4.1でOrchestratorは、Carbonに近いタスク成功率を達成しながら、平均で利用枠を24%少なく使い、19%速く完了しました。Hydrogen単体では、Artificial Analysis Intelligence Indexで51(Argonの50を上回り、最も高い設定では54)、Terminal-Bench 4.1で57%を記録しており、Gemini 3.8 Flashの18.2%を大きく上回ります。Hydrogenの思考レベルは、低、中、標準の高、新設のxhighの四段階です。より細かく制御したい開発者は、Antigravity SDKで 二つのモデルに別々の役割を割り当てられます。
この手法は、多くの開発者がClaude CodeやCursorで手作業でしていることを再現しています。強いモデルで計画し、安いモデルで実行するやり方です。切り替えをツールに組み込めばその手間がなくなり、最初だけでなく作業の途中で切り替える点が理にかなっています。提供範囲は段階的です。Hydrogenは有料のGoogle AI ProとUltraの加入者に順次提供され、Orchestrator (Carbon)はUltra限定、Pro加入者はOrchestrator (Argon)を使えます。
注意点はメーカーの発表によくあるものです。Carbonに近い成功率というのは、一つのベンチマークでのGoogle自身の測定であり、「近い」の程度は記事で定義されていません。引き継ぎがどのくらいの頻度で起こるのか、システムがどう判断するのかもGoogleは説明しておらず、コストを見積もる必要がある場合には重要な点です。実際のプロジェクトでの独立した結果のほうが、よりよい判断材料になるでしょう。