Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon en resumen

Lanzamiento

Anunciado el 2026-10-28, primero para ciberdefensores del Fairwind Program; disponible de forma general desde el 2026-11-10 en el nivel de pago de la Gemini API, en AI Studio, Android Studio y Gemini for business, y para suscriptores de Google AI Ultra en Antigravity, la app de Gemini y el AI Mode de la Búsqueda

Posicionamiento

El modelo de razonamiento más potente de Google, con rendimiento de frontera en ciberseguridad y flujos agénticos de largo horizonte, pensado para las tareas más difíciles. Google sigue recomendando Argon para la mayor parte de la ingeniería de software y el trabajo de conocimiento; Carbon gasta más tokens en una exploración y verificación más profundas

Contexto y salida

Ventana de contexto de 1,048,576 tokens compartida entre entrada, thinking y salida; hasta 65,536 tokens de salida por solicitud síncrona, cerca de 1M con long decode (modo en segundo plano). Acepta texto, imágenes, audio, video y PDF y genera texto; fecha de corte de conocimiento: marzo de 2026

Niveles de thinking

Tres niveles, low / medium / high, con medium como valor por defecto de la API y recomendación de Google para la mayoría de las tareas; los tokens de thinking se cobran a la tarifa de salida, y max_output_tokens limita el thinking y la salida en conjunto

Precio oficial

Igual que Argon. Hasta el 2026-11-30: $2 de entrada / $10 de salida por millón de tokens, $0.10 por lectura de caché; desde el 2026-12-01 todo se duplica a $4 / $20 / $0.20. Batch y Flex cuestan la mitad y Priority 1.8x; sin recargo por contexto largo; solo caché implícita (prefijos de al menos 4,096 tokens); sin nivel gratis de API

Funciones de la API

Llamadas a funciones, salidas estructuradas, ejecución de código, grounding con Google Search y Maps, contexto de URL, búsqueda de archivos, computer use, Batch, Flex y Priority; sin Live API, generación de imágenes o audio, ni caché explícita. temperature, top_p y top_k se ignoran

Suscripciones

En Antigravity solo Google AI Ultra y Enterprise pueden usar Carbon; AI Pro, Plus y los planes gratuitos no (Argon está abierto a Pro). Antigravity también lanzó en vista previa /swarm, su orquestación multiagente

ID del modelo

gemini-4-carbon (la única versión estable hasta ahora)

Revisado el 2026-11-11 · Fuentes: Model card · Gemini API · Model · Gemini API · What’s new · Gemini API · Pricing · Google · Antigravity · Artificial Analysis

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

Datos de la model card de Gemini 4 Carbon de Google DeepMind (a octubre de 2026). Son resultados ejecutados por el propio proveedor, y Google también aportó las puntuaciones de la competencia; las dos filas marcadas con AA las ejecutó Artificial Analysis; “—” significa que Google no indicó puntuación.

En la tabla de Google, Carbon lidera 15 de 17 filas y solo queda detrás en FrontierSWE 2 (GPT-6 Astra 65.5%) y OSWorld 2.1 (Opus 5.5 87.2%). Sus mayores mejoras frente a Argon están en contexto largo (GraphWalks 256K–1M 96.2% vs 84.2%), ExploitGym (54.8% vs 42.0%), Terminal-Bench Science y Terminal-Bench 4.0. Hay dos filas que no aparecen arriba: el AA Index v5.0 da 59 a Carbon, 50 a Argon, 57 a Astra, 58 a Opus 5.5 y 49 a Fable 5.1; en Vending-Bench 2 Carbon termina con el saldo más alto, $16,484. Claude Fable 5.2 no está en la tabla de Google. En la tabla de lanzamiento de Fable 5.2 de Anthropic, Fable 5.2 supera a Carbon en FrontierSWE v2 (69.9% vs 61.2%), OSWorld 2.1 (89.3% vs 81.5%) y Terminal-Bench Science (74.6% vs 64.8%), mientras que Carbon queda por encima en AutomationBench (53.9% vs 51.4%).

Cuál usar: Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 o Fable 5.2

Frente a Gemini 4 Argon

Ambos cuestan exactamente lo mismo, y para migrar basta con cambiar el ID del modelo; el formato de la solicitud no cambia. Carbon supera a Argon en todas las filas de la model card, y en el Artificial Analysis Intelligence Index (v5.0.1, high) Carbon obtiene 60 frente a 50 de Argon. Carbon usó 205M tokens de salida para ejecutar todo el índice, cerca de 1.8x los 113M de Argon, y aun así cuesta $7.76 por tarea a $4 / $20, menos que los $9.95 de Argon, con 25.6 minutos por tarea en promedio. El precio a pagar es la latencia: unos 67 segundos hasta el primer token de respuesta de Carbon frente a unos 38 de Argon. El consejo de Google: usa Argon para la programación y el trabajo de conocimiento del día a día, donde responde más rápido y con menos tokens por turno, y Carbon para los problemas más difíciles, agentes de largo horizonte, trabajo multiagente y auditorías de seguridad.

Frente a Claude Opus 5.5

Desde el 1 de diciembre ambos cuestan $4 / $20. En la model card de Google, Carbon supera a Opus 5.5 en Terminal-Bench 4.0 (65.2% vs 59.6%), AutomationBench, contexto largo y ciberseguridad, mientras que Opus 5.5 lidera en OSWorld 2.1 (87.2% vs 81.5%) y FrontierSWE 2. En el Artificial Analysis Intelligence Index, Carbon obtiene 60 en high por $7.76 por tarea, y Opus 5.5 obtiene 59 en max por $10.04, con unos 370 segundos hasta su primer token de respuesta. Para agentes de computer use, empieza con Opus 5.5; para leer cientos de miles de tokens de código o documentos de una vez, o para auditorías de seguridad, prueba primero Carbon. Opus 5.5 permite colocar puntos de corte de caché con cache_control, mientras que Carbon solo tiene caché implícita.

Frente a Claude Fable 5.2 y GPT-6 Astra

Claude Fable 5.2 cuesta $8 / $40, el doble del precio de Carbon en diciembre. Encabeza el Artificial Analysis Intelligence Index con 65 (max), pero cuesta $26.54 por tarea, 3.4x Carbon, y en la tabla de Anthropic va claramente por delante en FrontierSWE v2 y OSWorld. GPT-6 Astra cuesta $10 / $50 y obtiene 57 en max por $6.24 por tarea. Elige Fable 5.2 para las puntuaciones más altas si el presupuesto lo permite; en el rango de precio de Carbon, elige Carbon por contexto largo y costo.

Cómo configurar el nivel de thinking y los timeouts

Carbon solo tiene low, medium y high. Google recomienda medium para la mayoría de las tareas, incluidos código complejo y agentes, y aconseja elegir el nivel más bajo que cumpla tu listón de calidad. High tiene el primer token más lento: Artificial Analysis midió unos 67 segundos hasta el primer token de respuesta y 25.6 minutos por tarea. Google recomienda timeouts de cliente de al menos 15 minutos, o ejecución en segundo plano, y subir cualquier max_tokens inferior a 32K a al menos 32,768, porque los tokens de thinking cuentan para ese límite. A través de Wokey, usa streaming y elige el nivel con reasoning_effort; si lo omites, se usa medium.

Notas oficiales de migración

Evaluaciones independientes y cifras oficiales

• Artificial Analysis: En el Intelligence Index v5.0.1, Carbon obtiene 60 en high, puesto 4 de 74 modelos, frente a una mediana de 40. Ejecutar el índice completo requirió 205M tokens de salida (mediana 72.8M), lo que lo sitúa entre los modelos más verbosos, o $7.76 por tarea a $4 / $20. La velocidad de salida es de 80 tokens por segundo, con 66.85 segundos hasta el primer token de respuesta y 25.6 minutos por tarea en promedio. Artificial Analysis lo resume como “entre los modelos líderes en inteligencia, pero algo caro” y “notablemente lento por tarea”. Cada concepto de cobro de Wokey es el 30% del precio de lista de diciembre de Google, así que la misma tarea cuesta unos $2.33.
• Anuncio de lanzamiento de Google: Google dice que Carbon ocupa el primer puesto en CursorBench 4.0, WANDR de Perplexity y AutomationBench de Zapier con un costo por tarea más de 2x menor que el siguiente mejor modelo externo, y el segundo en el nuevo benchmark Multimodal Knowledge Agent de Artificial Analysis con un costo promedio por tarea más de 6x menor. En seguridad, su tasa de éxito en las solicitudes de ciberataque de Gray Swan es del 2.17% (Argon 9.86%), la inyección indirecta de prompts tuvo éxito el 0% de las veces y supera el 92% de 375 tareas de honestidad (Argon 70%). Son cifras de la propia Google.
• Cursor: Cursor añadió Carbon el día del lanzamiento y dice que, con esfuerzo high, es el mejor modelo en CursorBench, con 60.4%.
• Google Antigravity: Antigravity lanzó /swarm en vista previa el mismo día: un coordinador reparte la tarea entre workers paralelos que editan código cada uno en su propio git worktree, además de verificadores adversariales que ejecutan tests y cuestionan los diffs. Google sugiere Carbon para los roles de coordinador, arquitectura, auditoría de seguridad y verificador, y modelos más ligeros para ediciones rutinarias, y advierte que los agentes en paralelo consumen la cuota mucho más rápido que un chat normal. En Antigravity solo Ultra y Enterprise pueden elegir Carbon.

Llamar a Gemini 4 Carbon a través de Wokey: parámetros y límites

Así es como el gateway de Wokey maneja gemini-4-carbon. Si vienes de Argon, además del ID del modelo revisa los timeouts y max_tokens.

• La interfaz es /v1/chat/completions compatible con OpenAI: define la base URL como https://api.wokey.ai/v1, usa tu clave de API de Wokey y pon model en gemini-4-carbon. opencode, OpenClaw, Hermes Agent y otros clientes compatibles con OpenAI se configuran de la misma forma.
• Los valores low, medium y high de reasoning_effort corresponden directamente a los tres niveles de thinking de Carbon; sin él, o con cualquier otro valor como minimal, xhigh o max, la solicitud se ejecuta en medium (el mismo valor por defecto que la API de Google).
• Sin max_tokens el límite por defecto es 65,536, que también es el tope de salida actual de Wokey; long decode y el modo en segundo plano todavía no están disponibles. Los tokens de thinking cuentan para max_tokens y se cobran a la tarifa de salida, así que no lo pongas demasiado bajo.
• Carbon piensa durante mucho tiempo, y en high el primer token de respuesta suele tardar más de un minuto. Usa stream: true y configura timeouts de cliente de 15 minutos o más.
• Google ignora temperature, top_p y top_k, así que puedes omitirlos.
• Hoy se acepta entrada de texto e imágenes; la entrada de audio, video y PDF todavía no está habilitada en Wokey.
• Llamadas a herramientas: el gateway guarda las thought signatures que devuelve Carbon, así que en el siguiente turno envía tool_calls y los resultados de las herramientas como siempre, sin manejar las firmas tú mismo.
• Salidas estructuradas: usa response_format con json_schema y mantén el esquema dentro del subconjunto de OpenAPI que acepta Gemini (type, properties, required, items, enum, description, y nullable mediante anyOf con null). json_object, o un esquema con $ref, oneOf o pattern, actualmente devuelve 400 structured_output_supply_unavailable.
• La caché es la caché implícita de Google, sin cache_control; mantén las sesiones largas con un prefijo estable para aprovecharla. Las lecturas de caché cuestan el 5% de la tarifa de entrada.

Llamar a Gemini 4 Carbon a través de Wokey (/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" }]
  }'

Precios actuales del catálogo

Precios por 1M de tokens; la liquidación se rige por el precio vigente al momento de la solicitud.

Fuente del precio oficial: https://aistudio.google.com/docs/pricing

Capacidades del modelo

Context

1,048,576 tokens

Salida máxima

65,536 tokens

Streaming

Compatible

Tools

Compatible

Vision

Compatible

Formas de API compatibles

/v1/chat/completions

Enviar una solicitud

/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"}]}'

Usa Gemini 4 Carbon en tus herramientas

El gateway es https://api.wokey.ai (los clientes compatibles con OpenAI suelen usar https://api.wokey.ai/v1) y el ID del modelo es gemini-4-carbon. Abre la guía del cliente que usas.

• Usar Gemini 4 Carbon en opencode: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Carbon en DeepSeek Harness: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Carbon en Cherry Studio: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Carbon en WorkBuddy: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Carbon en OpenClaw: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Carbon en Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Usar Gemini 4 Carbon en Magpie: OpenAI Chat Completions · configuración de base URL y clave de API
• Alternativa a OpenRouter: Wokey vs. OpenRouter: Compara precios por token, comisiones de pago, formatos de API y orígenes upstream.
• API de IA verificable: qué modelos y formatos de API llevan pruebas de respuesta: Por ahora, las pruebas de respuesta solo cubren respuestas de Claude Messages y GPT Responses reenviadas sin cambios por rutas oficiales.

Preguntas frecuentes

Modelos y documentación relacionados

• Gemini 3.5 Flash
• Gemini 4 Argon
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