Product launch

Claude Opus 5.5 and Sonnet 5.5 Available in Google Antigravity

Google Cloud announced the integration of Claude Opus 5.5 and Sonnet 5.5 alongside Gemini models in Antigravity

4 min read
עב
Claude Opus 5.5 and Sonnet 5.5 Available in Google Antigravity
Based on original reporting byGoogle Cloud AI ↗Translated and summarized by our AI-assisted news systemHow we work

Executive summary

What to know

  1. Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5 are now available in Google Antigravity for Google Cloud customers.

  2. The models are supported across Antigravity 2.0, the Antigravity CLI, and IDE extensions for VS Code, JetBrains IntelliJ, and Visual Studio.

  3. Integrating the models enables engineering patterns such as cross-model verification (LLM-as-a-Judge) and pairing reasoning models with Flash-based subagents.

  4. Third-party model usage does not draw from the pooled monthly token quota of Gemini Enterprise Standard and Plus editions and is billed pay-as-you-go through the Cloud Billing account.

According to a post published by Google Cloud, Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5 are now available in Google Antigravity for Google Cloud customers. The move is made in keeping with Google Cloud's commitment to an open ecosystem and to provide developers with the right model for every task, ranging from rapid bug fixing to planning a complex migration. The Claude Opus 5.5 model is built for complex work, while Claude Sonnet 5.5 serves as a faster and lower-cost complement.

Claude Model Availability and Development Environment Support

Once enabled by an administrator, developers can select Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5 directly from the model picker. At the same time, administrators can also select Google's Gemini models, including Gemini 3.8 Flash and Gemini 4 Argon.

The models apply across Antigravity 2.0, the Antigravity CLI, and the recently released IDE extensions for VS Code, JetBrains IntelliJ, and Visual Studio. This support allows choosing the appropriate model for the task under a unified enterprise security and billing framework. According to the post, having multiple model families available inside the same agent harness unlocks practical multi-model workflows that improve code quality while controlling latency and costs.

Pattern 1: Cross-Model Verification in Loop and Graph Workflows

The first engineering pattern presented in the post is cross-model verification ("LLM-as-a-Judge") within agentic loops or multi-step graph workflows. When building these workflows, using the same model both to write code and to review its own output can reinforce model-specific blind spots. Pairing two distinct model families—one as the implementer and another as the validator (judge)—provides independent verification before moving to the next stage of the workflow.

In Antigravity, this pattern can be operated interactively or via automated subagents:

  1. Plan and implement with Model A: Begin work in planning mode using Claude Opus 5.5 or Gemini 4 Argon to design and implement a multi-file change.
  2. Validate with Model B: Before committing or advancing the loop to the next stage, the developer switches models, or invokes a one-shot check using the /model command in the CLI, allowing a different model family to critique the implementation against the test suite and requirements.

Pattern 2: Pairing Reasoning Models with Flash Subagents

The second engineering pattern focuses on handling complex engineering tasks, which frequently combine a few decisions requiring high reasoning capacity alongside dozens of high-volume, mechanical lookups and checks. These lookups include searching files, grepping logs, inspecting lint tool output, or classifying test failures. Running every lookup and check operation on a frontier model can increase both latency and financial spend.

Antigravity's subagent customization system (configured via files under the path .agents/agents/*.md) allows assigning specific model tiers to dedicated subagents:

  • inherit tier: Subagents configured with this model tier use the active session model from the main conversation for subtasks that require deep reasoning.
  • flash tier: Subagents configured with this model tier offload high-speed search, classification, and triage tasks to Gemini Flash models.

The post presents two examples of subagent configuration files: The first file, test-triager.md, defines a subagent named test-triager operating on the flash tier with the read and edit tools. Its role is to run unit tests, classify failures by root cause (compilation error, assertion failure, or timeout), and return a structured and concise summary of the failures to the primary agent. The second file, gemini-judge.md, defines an independent verifier subagent named cross-model-judge operating on the pro tier using Gemini Pro, equipped with the read tool. Its role is to review the workspace code changes (diff) against the user's requirements, check for regressions, missing tests for edge cases, and security issues, and return a pass/fail verdict with exact line references. Through this configuration, rapid testing and classification loops can be delegated to test-triager, while cross-model-judge can be triggered to validate the final diff, thereby combining the strengths of each model within a single workflow.

Getting Started, Account Management, and Enterprise Billing

Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5 are now available to Google Cloud customers using Antigravity, with usage instructions outlined by role:

For administrators in a Gemini for business environment: Third-party partner models do not draw from the pooled monthly token quota of the Gemini Enterprise Standard and Gemini Enterprise Plus editions. Instead, their usage is billed on a pay-as-you-go basis through the organization's existing Google Cloud Billing account; therefore, administrators must ensure that overage billing is enabled. To configure overage billing, set spend limits, and authorize partner models for the organization, administrators navigate in the Google Cloud Console to "Gemini Enterprise", then to "Settings", and then to "AI developer tools".

For administrators in a Gemini platform environment: Administrators can also enable partner models if Antigravity usage takes place through the API in Gemini platform. To do so, they must enable the Claude models in Model Garden and complete Anthropic's standard terms of service.

For developers: Users should update to the latest version of Antigravity 2.0, the Antigravity CLI, or the IDE extensions, and open the model picker (or run the /model command) to select the desired model for the task. Developers can switch the active model between turns within the same conversation thread while preserving workspace state, open artifacts, and terminal context.

An additional note in the post emphasizes that lightweight first-party Gemini models continue to run in the background to handle frequent client-side coordination, such as context management and summary generation. These models consume first-party tokens and may incur charges.

Was this useful for your business?

Questions & Answers

FAQ

This article was produced by our AI-assisted system through translation, summarization, and automated quality controls based on original reporting by Google Cloud AI. Read about our editorial process. Link to the original source.

Get useful AI updates by email

A concise digest from our news desk.

More from Google Cloud AI

All articles from Google Cloud AI
סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן

בפרסום של Google for Startups הציגה גוגל את סוכן Gemini (Gemini agent) ואת מודל החזית Gemini 4 Argon. הסוכן תוכנן לפעול הן כעוזר אישי והן כחבר צוות קבוע בעל חשבון Workspace משלו. הוא מציע פעולה מאוחדת לטיפול בידע, קוד וניתוח נתונים, זיכרון רציף על פני ארבעה ממדים ויכולת להפעיל סוכני משנה. בנוסף, המערכת מאפשרת ניתוב גמיש למודלים חיצוניים כמו Claude או Gemma, חיבור למערכות כמו Git ו-BigQuery, אבטחה הכוללת זהות קריפטוגרפית והגבלת הוצאות בזמן אמת ב-Cloud Billing Console. היכולות החדשות טרם נפתחו לציבור הרחב.

קרא עוד
גוגל משיקה שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בתצוגה מקדימה
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

גוגל משיקה שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בתצוגה מקדימה

גוגל הכריזה על השקת שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בגרסת Preview. השרת החדש מאפשר לסוכני AI גישה ישירה להרצת פקודות gcloud ו-bq (BigQuery) בסנדבוקס ביצוע מבודד ומאובטח על גבי תשתית הענן של גוגל, ללא צורך בהתקנה או בתחזוקה של סביבות ריצה מקומיות. השרת כולל מנגנוני אבטחה ארגוניים המבוססים על אימות IAM ו-OAuth 2.0, מניעת אישורים סביבתיים (zero ambient credentials), הגנה מפני הזרקת פרומפטים באמצעות Model Armor, ותיעוד פעילות ביומני ביקורת בענן. השרת חושף שני כלים מרכזיים, run_gcloud_command ו-run_bq_command, ומאפשר אוטומציה של ניהול תשתיות ושאילתות BigQuery ללא עלות נוספת על שרת ה-MCP עצמו.

קרא עוד
חידושים בתשתיות ותזמור בינה מלאכותית ב-Google Cloud
חדשות
4 דקות
מ־Google Cloud AI

חידושים בתשתיות ותזמור בינה מלאכותית ב-Google Cloud

גוגל קלאוד (Google Cloud) פרסמה סקירה מקיפה של עדכוני תשתיות ותזמור AI לחודשים מאי עד אוגוסט 2026. בין החידושים: שכבת אחסון חדשה ל-Filestore המבוססת על מערכת Colossus לתמיכה בקבוצות סוכני AI, סביבות gVisor בתוך אשכולות Ray מבוזרים על גבי GKE, מופעי Cloud Run ייעודיים לסוכנים בעלות של 5.70 דולר ל-30 יום, והפיכת ליבת פרוטוקול MCP לחסרת מצב (stateless). כמו כן הוצגו זמינות כללית ל-Managed Lustre ולמכונות C4N, כלי אבטחה בקוד פתוח בשם k8s-aibom, שדרוגי ביצועים ב-GKE Inference Gateway, ותוצאות סקר שבו 83% מהארגונים ציינו צורך בשדרוג תשתיות עבור יישומי Agentic AI.

קרא עוד

More articles you might like

All articles
סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

סוכן Gemini עבור סטארטאפים: גוגל חושפת סוכני צוות בענן

בפרסום של Google for Startups הציגה גוגל את סוכן Gemini (Gemini agent) ואת מודל החזית Gemini 4 Argon. הסוכן תוכנן לפעול הן כעוזר אישי והן כחבר צוות קבוע בעל חשבון Workspace משלו. הוא מציע פעולה מאוחדת לטיפול בידע, קוד וניתוח נתונים, זיכרון רציף על פני ארבעה ממדים ויכולת להפעיל סוכני משנה. בנוסף, המערכת מאפשרת ניתוב גמיש למודלים חיצוניים כמו Claude או Gemma, חיבור למערכות כמו Git ו-BigQuery, אבטחה הכוללת זהות קריפטוגרפית והגבלת הוצאות בזמן אמת ב-Cloud Billing Console. היכולות החדשות טרם נפתחו לציבור הרחב.

קרא עוד
מה הם ChatGPT dots? סקירת סוכני ה-AI הרציפים של OpenAI
מוצר חדש
4 דקות
מ־Zapier

מה הם ChatGPT dots? סקירת סוכני ה-AI הרציפים של OpenAI

לפי מאמר בבלוג Zapier, חברת OpenAI השיקה את ChatGPT dots — סוכני AI הפועלים ברציפות בענן המחוברים ליישומי המשתמש ומסוגלים לפעול באופן פרואקטיבי גם כשהמחשב הנייד כבוי. הסוכנים מבוססים על דגמי GPT-6 Astra, פועלים על גבי מחשב ענן עם מערכת Linux ודפדפן Chrome, ויכולים לפעול דרך תוספי ChatGPT ו-Zapier. בבדיקה מעשית שערך הכותב, הסוכן סייע במטלות שגרתיות וזיהה תשלומים שנדחו, אך פספס פריטים דחופים בעלי שיקול דעת. השירות זמין כעת למנויי Pro ו-Business Premium.

קרא עוד
תשלום לפי קריאה עבור סוכני AI: שילוב AgentCore payments ב-AWS
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

תשלום לפי קריאה עבור סוכני AI: שילוב AgentCore payments ב-AWS

בפוסט שפרסמו מהנדסי AWS הוצגה היכולת המנוהלת AgentCore payments ב-Amazon Bedrock, המאפשרת לסוכני בינה מלאכותית לשלם לפי דרישה עבור שירותים דוגמת הסקת מודלים. השירות מנהל ארנקים, מטפל בפרוטוקול התשלום x402 ואוכף מגבלות הוצאה ברמת התשתית במקום ברמת המודל. הפוסט מפרט כיצד חברת Incarna שילבה את המערכת כדי לאפשר לסוכנים לשלם לנתב ההסקה BlockRun עבור כל קריאה בנפרד ברשת Base ב-USDC. האינטגרציה הושלמה בשלושה ימים ובכ-200 שורות קוד, ובשלב הבטא עובדו מעל 1,000 תשלומים בסכומים של 0.001 עד 0.05 דולר לקריאה. היכולת זמינה כעת באופן כללי.

קרא עוד
Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS

חברת AWS הודיעה על זמינות המודל Claude Haiku 5.5 ב-Amazon Bedrock וב-Claude Platform on AWS. לפי Anthropic, המודל הוא המהיר והיעיל ביותר במשפחת Claude 5.5, נבנה עבור תתי-סוכנים ומשימות בנפח גבוה, ועולה כ-75 אחוז פחות מ-Claude Haiku 4.5 במרבית המשימות. השירות ב-Bedrock שומר על תושבות נתונים אזורית ומשתלב עם מנגנוני IAM, CloudTrail, CloudWatch ו-Guardrails. המודל כולל בקרות מאמץ לכוונון עלות מול תבונה, ומיועד להשתלב לצד Claude Opus 5.5 שמבצע את התכנון והשיפוט המורכב. המודל זמין בפרופילי הסקה גלובליים ואזוריים וב-AWS GovCloud.

קרא עוד