Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon ist das stärkste Gemini-Reasoning-Modell von Google, gebaut für komplexe Softwareentwicklung, Agenten mit langem Zeithorizont, multimodale Wissensarbeit und Cybersicherheit. Google hat es am 2026-10-28 für Cyberverteidiger im Fairwind-Programm geöffnet und am 2026-11-10 allgemein verfügbar gemacht: in der kostenpflichtigen Stufe der Gemini API, in AI Studio, in Antigravity (Ultra) und in der Gemini-App (Ultra). Es kostet genau so viel wie Gemini 4 Argon: $2 Eingabe / $10 Ausgabe pro 1 Mio. Token bis 2026-11-30 und $4 / $20 ab dem 12-01. Es ist stärker als Argon, verbraucht aber mehr Token pro Turn und ist langsamer. Diese Seite behandelt die offiziellen Benchmarks, wann Carbon die bessere Wahl als Argon ist, wie du Thinking-Stufe und Timeouts einstellst und welche Parameter und Grenzen beim Aufruf über Wokey gelten.

Gemini 4 Carbon im Überblick

Veröffentlichung
Angekündigt am 2026-10-28, zunächst für Cyberverteidiger im Fairwind-Programm; seit dem 2026-11-10 allgemein verfügbar in der kostenpflichtigen Stufe der Gemini API, in AI Studio, Android Studio und Gemini for business sowie für Abonnenten von Google AI Ultra in Antigravity, der Gemini-App und dem AI Mode der Google Suche
Positionierung
Das stärkste Reasoning-Modell von Google, mit Spitzenleistung in Cybersicherheit und agentischen Workflows mit langem Zeithorizont, gedacht für die schwierigsten Aufgaben. Für die meiste Softwareentwicklung und Wissensarbeit empfiehlt Google weiterhin Argon; Carbon investiert mehr Token in gründlichere Erkundung und Überprüfung
Kontext und Ausgabe
Kontextfenster von 1,048,576 Token, das sich Eingabe, Thinking und Ausgabe teilen; bis zu 65,536 Ausgabe-Token pro synchroner Anfrage, mit Long Decode (Hintergrundmodus) etwa 1M. Nimmt Text, Bilder, Audio, Video und PDF an und gibt Text aus; Wissensstand März 2026
Thinking-Stufen
Drei Stufen, low / medium / high; medium ist der Standard der API und die Empfehlung von Google für die meisten Aufgaben. Thinking-Token werden zum Ausgabepreis abgerechnet, und max_output_tokens begrenzt Thinking und Ausgabe zusammen
Offizielle Preise
Wie bei Argon. Bis 2026-11-30: $2 Eingabe / $10 Ausgabe pro 1 Mio. Token, Cache-Lesen $0.10; ab dem 2026-12-01 verdoppelt sich alles auf $4 / $20 / $0.20. Batch und Flex kosten die Hälfte, Priority das 1.8-Fache; kein Aufschlag für langen Kontext; nur implizites Caching (Präfixe ab 4,096 Token); keine kostenlose API-Stufe
API-Funktionen
Funktionsaufrufe, strukturierte Ausgaben, Codeausführung, Grounding mit Google Suche und Maps, URL context, Dateisuche, Computer Use, Batch, Flex und Priority; keine Live API, keine Bild- oder Audiogenerierung und kein explizites Caching. temperature, top_p und top_k werden ignoriert
Abos
In Antigravity können nur Google AI Ultra und Enterprise Carbon nutzen; AI Pro, Plus und kostenlose Pläne nicht (Argon steht Pro offen). Antigravity hat außerdem die Multi-Agent-Orchestrierung /swarm als Preview gestartet
Modell-ID
gemini-4-carbon (bisher die einzige stabile Version)

· Quellen: Model card · Gemini API · Model · Gemini API · What’s new · Gemini API · Pricing · Google · Antigravity · Artificial Analysis

Offizielle Benchmarks: Gemini 4 Carbon vs Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1

Aus der Model Card von Google DeepMind zu Gemini 4 Carbon (Stand Oktober 2026). Es sind vom Anbieter selbst ermittelte Ergebnisse, auch die Werte der Konkurrenzmodelle stammen von Google; die beiden mit AA markierten Zeilen hat Artificial Analysis ausgeführt; „—“ bedeutet, dass Google keinen Wert angegeben hat.

BenchmarkGemini 4 CarbonGemini 4 ArgonGPT-6 AstraClaude Opus 5.5Claude Fable 5.1
Vals Index v2.270.4%69.2%65.0%70.2%—
SWE-sweep9.6%4.3%9.5%3.6%2.9%
FrontierSWE 261.2%55.0%65.5%62.3%56.3%
Terminal-Bench 4.0 (AA)65.2%57.1%59.1%59.6%52.0%
Agents’ Last Exam v1.177.4%69.0%73.1%71.6%—
OSWorld 2.1 (offline subset)81.5%74.7%80.9%87.2%76.8%
AutomationBench (Zapier)53.9%51.3%41.4%42.5%31.4%
Chartography72.5%71.6%71.0%66.3%46.2%
Blueprint-Bench 258.6%54.4%49.7%51.2%41.9%
GraphWalks BFS (256K–1M)96.2%84.2%71.8%66.8%65.0%
RiemannBench80.0%76.0%72.0%69.6%65.6%
Terminal-Bench Science 0.1 (AA)64.8%52.9%63.3%59.0%43.3%
CWE-bench71.0%68.0%68.0%67.0%58.0%
ExploitGym54.8%42.0%42.4%34.5%—
SEC-bench Pro88.2%83.4%85.4%——

In der Tabelle von Google führt Carbon in 15 von 17 Zeilen und liegt nur bei FrontierSWE 2 (GPT-6 Astra 65.5%) und OSWorld 2.1 (Opus 5.5 87.2%) zurück. Die größten Zugewinne gegenüber Argon zeigt es bei langem Kontext (GraphWalks 256K–1M 96.2% gegenüber 84.2%), ExploitGym (54.8% gegenüber 42.0%), Terminal-Bench Science und Terminal-Bench 4.0. Zwei Zeilen fehlen oben: Im AA Index v5.0 erreicht Carbon 59, Argon 50, Astra 57, Opus 5.5 58 und Fable 5.1 49; bei Vending-Bench 2 schließt Carbon mit dem höchsten Kontostand ab, $16,484. Claude Fable 5.2 steht nicht in der Tabelle von Google. In der Launch-Tabelle von Anthropic zu Fable 5.2 schlägt Fable 5.2 Carbon bei FrontierSWE v2 (69.9% gegenüber 61.2%), OSWorld 2.1 (89.3% gegenüber 81.5%) und Terminal-Bench Science (74.6% gegenüber 64.8%), während Carbon bei AutomationBench vorne liegt (53.9% gegenüber 51.4%).

Was passt: Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 oder Fable 5.2

Im Vergleich mit Gemini 4 Argon

Beide kosten exakt gleich viel, und für den Wechsel änderst du nur die Modell-ID; das Anfrageformat bleibt gleich. Carbon schlägt Argon in jeder Zeile der Model Card, und im Artificial Analysis Intelligence Index (v5.0.1, high) erreicht Carbon 60 Punkte gegenüber 50 für Argon. Für den gesamten Index brauchte Carbon 205 Mio. Ausgabe-Token, etwa das 1.8-Fache der 113 Mio. von Argon, kostet bei $4 / $20 aber $7.76 pro Aufgabe und damit weniger als die $9.95 von Argon, bei durchschnittlich 25.6 Minuten pro Aufgabe. Der Preis dafür ist die Latenz: etwa 67 Sekunden bis zum ersten Antwort-Token bei Carbon gegenüber etwa 38 bei Argon. Der Rat von Google: Argon für alltägliches Coding und Wissensarbeit, wo es schneller und mit weniger Token pro Turn antwortet, Carbon für die schwierigsten Probleme, Agenten mit langem Zeithorizont, Multi-Agent-Arbeit und Sicherheitsaudits.

Im Vergleich mit Claude Opus 5.5

Ab dem 1. Dezember haben beide denselben Listenpreis von $4 / $20. In der Model Card von Google liegt Carbon vor Opus 5.5 bei Terminal-Bench 4.0 (65.2% gegenüber 59.6%), AutomationBench, langem Kontext und Cybersicherheit; Opus 5.5 führt bei OSWorld 2.1 (87.2% gegenüber 81.5%) und FrontierSWE 2. Im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht Carbon auf high 60 Punkte für $7.76 pro Aufgabe, Opus 5.5 auf max 59 Punkte für $10.04, mit etwa 370 Sekunden bis zum ersten Antwort-Token. Für Computer-Use-Agenten nimmst du zuerst Opus 5.5; wenn du Hunderttausende Token Code oder Dokumente auf einmal lesen musst oder Sicherheitsaudits machst, probiere zuerst Carbon. Bei Opus 5.5 kannst du Cache-Breakpoints mit cache_control setzen, Carbon hat nur implizites Caching.

Im Vergleich mit Claude Fable 5.2 und GPT-6 Astra

Claude Fable 5.2 kostet laut Liste $8 / $40, doppelt so viel wie Carbon ab Dezember. Es führt den Artificial Analysis Intelligence Index mit 65 Punkten (max) an, kostet aber $26.54 pro Aufgabe, das 3.4-Fache von Carbon, und liegt in der Tabelle von Anthropic bei FrontierSWE v2 und OSWorld klar vorne. GPT-6 Astra kostet laut Liste $10 / $50 und erreicht auf max 57 Punkte für $6.24 pro Aufgabe. Nimm Fable 5.2 für die höchsten Werte, wenn das Budget es zulässt; in der Preisklasse von Carbon nimmst du Carbon wegen langem Kontext und Kosten.

Thinking-Stufe und Timeouts einstellen

Carbon hat nur low, medium und high. Google empfiehlt medium für die meisten Aufgaben, auch für komplexen Code und Agenten, und rät, die niedrigste Stufe zu wählen, die deine Qualitätsanforderungen erfüllt. Auf high kommt das erste Token am langsamsten: Artificial Analysis hat etwa 67 Sekunden bis zum ersten Antwort-Token und 25.6 Minuten pro Aufgabe gemessen. Google empfiehlt Client-Timeouts von mindestens 15 Minuten oder Ausführung im Hintergrund und rät, max_tokens unter 32K auf mindestens 32,768 anzuheben, weil Thinking-Token in dieses Limit zählen. Über Wokey streamst du die Antwort, wählst die Stufe mit reasoning_effort und bekommst ohne Angabe medium.

Offizielle Migrationshinweise

Unabhängige Auswertungen und offizielle Zahlen

  • Artificial Analysis: Im Intelligence Index v5.0.1 erreicht Carbon auf high 60 Punkte, Platz 4 von 74 Modellen, bei einem Median von 40. Der Durchlauf des gesamten Index brauchte 205 Mio. Ausgabe-Token (Median 72.8 Mio.), womit es zu den wortreichsten Modellen gehört, bei $4 / $20 also $7.76 pro Aufgabe. Die Ausgabegeschwindigkeit liegt bei 80 Token pro Sekunde, bis zum ersten Antwort-Token vergehen im Schnitt 66.85 Sekunden, pro Aufgabe 25.6 Minuten. Artificial Analysis fasst zusammen: „unter den führenden Modellen bei der Intelligenz, aber etwas teuer“ und „pro Aufgabe auffallend langsam“. Jede Abrechnungsposition von Wokey liegt bei 30% des Dezember-Listenpreises von Google, dieselbe Aufgabe kostet also etwa $2.33.
  • Google-Beitrag zum Start: Laut Google belegt Carbon Platz 1 bei CursorBench 4.0, WANDR von Perplexity und AutomationBench von Zapier, bei weniger als halb so hohen Kosten pro Aufgabe wie das nächstbeste externe Modell, und Platz 2 beim neuen Multimodal Knowledge Agent Benchmark von Artificial Analysis, bei mehr als 6-fach niedrigeren durchschnittlichen Kosten pro Aufgabe. Bei der Sicherheit liegt die Erfolgsquote bei den Cyberangriffsanfragen von Gray Swan bei 2.17% (Argon 9.86%), indirekte Prompt Injection gelang in 0% der Fälle, und Carbon besteht 92% von 375 Ehrlichkeitsaufgaben (Argon 70%). Das sind eigene Angaben von Google.
  • Cursor: Cursor hat Carbon am Starttag integriert und nennt es auf high das beste Modell bei CursorBench, mit 60.4%.
  • Google Antigravity: Antigravity hat am selben Tag /swarm als Preview gestartet: Ein Koordinator verteilt die Aufgabe auf parallele Worker, die jeweils in ihrem eigenen git worktree Code bearbeiten, dazu kommen adversariale Prüfer, die Tests ausführen und Diffs hinterfragen. Google empfiehlt Carbon für die Rollen Koordinator, Architektur, Sicherheitsaudit und Prüfer und leichtere Modelle für Routineänderungen, und warnt, dass parallele Agenten das Kontingent viel schneller verbrauchen als ein normaler Chat. In Antigravity können nur Ultra und Enterprise Carbon auswählen.

Gemini 4 Carbon über Wokey aufrufen: Parameter und Grenzen

So verarbeitet das Wokey-Gateway gemini-4-carbon. Wenn du von Argon kommst, prüfe neben der Modell-ID vor allem Timeouts und max_tokens.

  • Die Schnittstelle ist das OpenAI-kompatible /v1/chat/completions: Setze die Base URL auf https://api.wokey.ai/v1, verwende deinen Wokey-API-Key und setze model auf gemini-4-carbon. opencode, OpenClaw, Hermes Agent und andere OpenAI-kompatible Clients werden genauso konfiguriert.
  • Die Werte low, medium und high für reasoning_effort entsprechen direkt den drei Thinking-Stufen von Carbon; ohne Angabe oder mit jedem anderen Wert wie minimal, xhigh oder max läuft die Anfrage auf medium (wie standardmäßig in der API von Google).
  • Ohne max_tokens gilt standardmäßig 65,536 – das ist zugleich die aktuelle Ausgabeobergrenze von Wokey; Long Decode und Hintergrundmodus werden noch nicht unterstützt. Thinking-Token zählen zu max_tokens und werden zum Ausgabepreis abgerechnet, setz den Wert also nicht zu niedrig.
  • Carbon denkt lange nach, und auf high dauert es bis zum ersten Antwort-Token oft über eine Minute. Verwende stream: true und setze Client-Timeouts auf 15 Minuten oder mehr.
  • Google ignoriert temperature, top_p und top_k, du kannst sie also weglassen.
  • Derzeit werden Text und Bilder als Eingabe angenommen; Audio, Video und PDF sind auf Wokey noch nicht freigeschaltet.
  • Tool-Aufrufe: Das Gateway speichert die Thought Signatures, die Carbon zurückgibt – sende im nächsten Turn tool_calls und Tool-Ergebnisse wie gewohnt zurück, ohne dich selbst um Signaturen zu kümmern.
  • Strukturierte Ausgaben: Verwende response_format mit json_schema und halte das Schema innerhalb der OpenAPI-Teilmenge, die Gemini akzeptiert (type, properties, required, items, enum, description sowie nullable über anyOf mit null). json_object oder ein Schema mit $ref, oneOf oder pattern liefert derzeit 400 structured_output_supply_unavailable.
  • Das Caching ist das implizite Caching von Google, cache_control gibt es nicht; halte in langen Sitzungen das Präfix stabil, damit der Cache greift. Cache-Lesen kostet 5% des Eingabepreises.

Gemini 4 Carbon über Wokey aufrufen (/v1/chat/completions)

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-carbon",
    "reasoning_effort": "medium",
    "stream": true,
    "max_tokens": 65536,
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Audit this module for injection bugs and propose patches" }]
  }'
Modell-ID
gemini-4-carbon
Anbieter
antigravity
Angebotsstatus
Derzeit aufrufbar

Aktuelle Katalogpreise

Preise pro 1 Mio. Token; abgerechnet wird zum Preis, der bei der Verarbeitung der Anfrage gilt.

PostenWokeyOffizielle ReferenzErsparnis
Input$1.2$240%
Output$6$1040%
Cache read$0.06$0.140%
Cache write———

Offizielle Preisquelle: https://aistudio.google.com/docs/pricing

Modellfähigkeiten

Context
1,048,576 tokens
Maximale Ausgabe
65,536 tokens
Streaming
Unterstützt
Tools
Unterstützt
Vision
Unterstützt
Unterstützte API-Formate
/v1/chat/completions

Anfrage senden

/v1/chat/completions

curl https://api.wokey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WOKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gemini-4-carbon","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Gemini 4 Carbon in deinen Tools nutzen

Das Gateway ist https://api.wokey.ai (OpenAI-kompatible Clients erwarten meist https://api.wokey.ai/v1), die Modell-ID lautet gemini-4-carbon. Öffne die Einrichtung für deinen Client.

Häufige Fragen

Wann ist Gemini 4 Carbon erschienen, und ist es jetzt öffentlich verfügbar?

Google hat Gemini 4 Carbon am 2026-10-28 angekündigt und zunächst nur für Cyberverteidiger im Fairwind-Programm geöffnet. Seit dem 2026-11-10 ist es allgemein verfügbar: Entwickler rufen es in der kostenpflichtigen Stufe der Gemini API, in AI Studio und in Android Studio auf, Unternehmen nutzen es über Gemini for business, und Abonnenten von Google AI Ultra nutzen es in Antigravity, der Gemini-App und dem AI Mode der Google Suche. Die Modell-ID lautet gemini-4-carbon.

Was kostet die Gemini 4 Carbon API, was ändert sich am 1. Dezember, und ist es teurer als Argon?

Nein, die Preise sind exakt dieselben wie bei Gemini 4 Argon: $2 Eingabe / $10 Ausgabe pro 1 Mio. Token mit Cache-Lesen für $0.10 bis 2026-11-30, ab dem 2026-12-01 verdoppelt auf $4 / $20 / $0.20. Batch und Flex kosten die Hälfte, Priority das 1.8-Fache, und eine Preisstufe für langen Kontext gibt es nicht. Was du tatsächlich zahlst, hängt von den Token ab: Carbon verbraucht pro Turn mehr Thinking-Token als Argon, Artificial Analysis hat aber etwas niedrigere Kosten pro Aufgabe gemessen ($7.76 gegenüber $9.95). Über Wokey kostet es $1.20 Eingabe / $6.00 Ausgabe pro 1 Mio. Token – 40% unter dem aktuellen Einführungspreis von Google und 70% unter dem Listenpreis ab Dezember.

Kann ich Gemini 4 Carbon mit Google AI Pro nutzen, und wie nutze ich es ohne Ultra?

Mit AI Pro nicht. Die Modellliste von Antigravity bietet Carbon nur für Google AI Ultra und Enterprise an; AI Pro, Plus und kostenlose Pläne können es nicht nutzen (Argon steht Pro offen). Auch in der Gemini-App und im AI Mode ist Carbon Ultra vorbehalten, und AI Studio meldet „Gemini 4 Carbon needs a Google AI Ultra plan or a Gemini API key“. Ohne Ultra hast du zwei Möglichkeiten: einen Gemini-API-Key der kostenpflichtigen Stufe (es gibt keine kostenlose Stufe, jedes Token wird berechnet) oder eine nutzungsbasiert abgerechnete API wie Wokey mit model gemini-4-carbon, die in OpenAI-kompatiblen Clients wie opencode und OpenClaw funktioniert. Der Google-Beitrag zum Start erwähnt Vertex AI nicht.

Was ist der Unterschied zwischen Gemini 4 Carbon und Gemini 4 Argon, und welches sollte ich nehmen?

Gleicher Preis, andere Modell-ID, dasselbe Anfrageformat. Carbon ist das stärkere Reasoning-Modell: Es schlägt Argon in jedem Benchmark der Model Card und erreicht im Artificial Analysis Intelligence Index 60 zu 50 Punkten, während Argon schneller ist und pro Turn weniger Token verbraucht. Google empfiehlt weiterhin Argon für die meiste Softwareentwicklung und Wissensarbeit und Carbon für die schwierigsten Aufgaben, Agenten mit langem Zeithorizont, Multi-Agent-Arbeit und Sicherheitsaudits. In Antigravity kann Pro nur Argon nutzen.

Gemini 4 Carbon oder Claude Fable 5.2: Was ist besser, und was ist günstiger?

Fable 5.2 erreicht höhere Werte, Carbon kostet deutlich weniger. Im Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 erreicht Fable 5.2 (max) 65 Punkte und Platz 1, Carbon (high) 60 Punkte und Platz 4; pro Aufgabe kostet Fable 5.2 $26.54 und Carbon $7.76, etwa 30% davon. Fable 5.2 kostet laut Liste $8 / $40, Carbon ab Dezember $4 / $20. In der Launch-Tabelle von Anthropic führt Fable 5.2 bei FrontierSWE v2 (69.9% gegenüber 61.2%) und OSWorld 2.1, Carbon bei AutomationBench (53.9% gegenüber 51.4%), und laut Cursor führt Carbon auf high CursorBench mit 60.4% an. Nimm Fable 5.2 für die höchsten Werte, Carbon für Kosten und langen Kontext.

Gemini 4 Carbon oder Claude Opus 5.5: Was ist besser?

Ab Dezember haben beide denselben Listenpreis von $4 / $20. In der Model Card von Google führt Carbon bei Terminal-Bench 4.0 (65.2% gegenüber 59.6%), AutomationBench und langem Kontext, Opus 5.5 dagegen bei OSWorld 2.1 (87.2% gegenüber 81.5%) und FrontierSWE 2. Im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht Carbon auf high 60 Punkte für $7.76 pro Aufgabe, Opus 5.5 auf max 59 Punkte für $10.04. Nimm für Computer-Use-Agenten zuerst Opus 5.5 und probiere für langen Kontext und Sicherheitsaudits zuerst Carbon.

Warum ist Gemini 4 Carbon so langsam, und welchen Timeout sollte ich setzen?

Carbon investiert mehr Thinking-Token in Erkundung und Überprüfung. Auf high hat Artificial Analysis etwa 67 Sekunden bis zum ersten Antwort-Token und 25.6 Minuten pro Aufgabe gemessen. Google empfiehlt Client-Timeouts von mindestens 15 Minuten, medium für die meisten Aufgaben und max_tokens unter 32K auf mindestens 32,768 anzuheben. Über Wokey verwendest du stream: true; ohne reasoning_effort läuft die Anfrage auf medium.

Lehnt Gemini 4 Carbon Anfragen zur Cybersicherheit ab?

Google hat die Schutzmaßnahmen von Carbon gegen Missbrauch in den Bereichen Cyber und CBRN verstärkt, und die vollständigen Dual-Use-Fähigkeiten im Cyberbereich stehen nur verifizierten Verteidigern über das Fairwind-Programm offen. In der öffentlichen API hat Google bei den Cyberangriffsanfragen von Gray Swan eine Erfolgsquote von 2.17% gemessen (Argon 9.86%), offensive Anfragen werden also häufiger abgelehnt. Defensive Arbeit wie Schwachstellenscans, Code-Audits und Patches gehört zu den wichtigsten vorgesehenen Einsatzzwecken.

Was kostet die Gemini 4 Carbon-API, und wie viel spare ich gegenüber der offiziellen API?

Wokey berechnet $1.2 pro 1 Mio. Eingabe-Token und $6 pro 1 Mio. Ausgabe-Token; die offiziellen Referenzpreise liegen bei $2 und $10. Das sind 40% weniger bei der Eingabe und 40% weniger bei der Ausgabe. Abgerechnet wird zum Preis, der bei der Verarbeitung der Anfrage gilt; die Preisquelle des Anbieters ist auf dieser Seite verlinkt.

Wie lautet die Modell-ID von Gemini 4 Carbon für die API?

Die Modell-ID von Gemini 4 Carbon auf Wokey lautet gemini-4-carbon. Verwende sie genau so im Feld model des Request-Bodys oder in der Modelleinstellung deines Clients (zum Beispiel ANTHROPIC_MODEL in Claude Code oder model in der config.toml von Codex CLI); auch GET https://api.wokey.ai/v1/models listet sie auf.

Welche API-Formate unterstützt Gemini 4 Carbon, und wie rufe ich das Modell über Wokey auf?

Gemini 4 Carbon unterstützt /v1/chat/completions (Chat-Completions-Anfragen). Setze die API-Base-URL auf https://api.wokey.ai, authentifiziere dich mit einem Wokey-API-Key und verwende die kanonische Modell-ID gemini-4-carbon; beginnen kannst du mit /v1/chat/completions. Der Abschnitt „Anfrage senden“ enthält ein curl-Beispiel für jedes unterstützte API-Format.

Wie nutze ich Gemini 4 Carbon in opencode, Hermes Agent und ähnlichen Clients?

Diese Clients rufen Gemini 4 Carbon über OpenAI Chat Completions auf: Trage als API-Adresse https://api.wokey.ai ein (Clients, die eine Adresse im Stil des OpenAI SDK erwarten, nehmen https://api.wokey.ai/v1), füge deinen Wokey-API-Key hinzu und verwende die Modell-ID gemini-4-carbon. Das Konfigurationsformat zeigt die Anleitung des jeweiligen Clients.

Wie groß sind Kontextfenster und maximale Ausgabe von Gemini 4 Carbon?

Das Kontextfenster laut Katalog umfasst 1,048,576 Token, die maximale Ausgabe 65,536 Token. Das sind getrennte Limits; eine Anfrage muss außerdem die Upstream-Beschränkungen einhalten, die bei ihrer Verarbeitung gelten.

Wie werden Cache-Lesen und Cache-Schreiben bei Gemini 4 Carbon berechnet?

Cache-Lesen: Bei Wokey $0.06 pro 1 Mio. Token, der offizielle Referenzpreis beträgt $0.1 pro 1 Mio. Token. Cache-Schreiben: Der Anbieter veröffentlicht dafür keinen eigenen Preis, daher zeigt auch Wokey als öffentlichen Preis —.

Worin unterscheidet sich der Aufruf von Gemini 4 Carbon über Wokey von OpenRouter?

Wokey führt Gemini 4 Carbon für $1.2 (Eingabe) / $6 (Ausgabe) pro 1 Mio. Token, bei einem offiziellen Referenzpreis von $2 / $10. OpenRouter gibt an, keinen Aufschlag auf die Inferenz zu erheben, und berechnet seine Gebühr beim Kauf von Credits (5,5 % bei Kartenzahlung). Wokey bietet eine kuratierte Auswahl an Modellen und keine Routing-Parameter pro Provider; wenn du einen größeren Katalog brauchst, passt OpenRouter daher besser. Den vollständigen Vergleich findest du auf der Seite zur OpenRouter-Alternative.

Wie unterscheiden sich Gemini 4 Carbon und Gemini 3.5 Flash bei Preis und Kontext?

Im veröffentlichten Preisvergleich liegt Gemini 4 Carbon bei $1.2 / $6 (Eingabe/Ausgabe) mit einem Kontextfenster von 1,048,576 Token; Gemini 3.5 Flash liegt bei $0.3 / $1.8 mit einem Kontextfenster von 1,000,000 Token. Das ist ein sachlicher Vergleich von Preis und Kapazität, kein Qualitätsranking; vergleiche auch die unterstützten API-Formate und Fähigkeiten.

Verwandte Modelle und Dokumentation

API-Key holen · gemini-4-carbon