Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon em resumo

Lançamento

Anunciado em 2026-10-28, primeiro para defensores cibernéticos do Fairwind Program; disponível para todos desde 2026-11-10 no nível pago da Gemini API, no AI Studio, no Android Studio e no Gemini for business, e para assinantes do Google AI Ultra no Antigravity, no app Gemini e no Modo IA da Pesquisa Google

Posicionamento

O modelo de raciocínio mais forte do Google, com desempenho de fronteira em cibersegurança e fluxos agênticos de longo horizonte, pensado para as tarefas mais difíceis. O Google ainda recomenda o Argon para a maior parte da engenharia de software e do trabalho de conhecimento; o Carbon gasta mais tokens em exploração e verificação mais profundas

Contexto e saída

Janela de contexto de 1,048,576 tokens compartilhada entre entrada, thinking e saída; até 65,536 tokens de saída por requisição síncrona, cerca de 1M com long decode (modo em segundo plano). Aceita texto, imagens, áudio, vídeo e PDF e gera texto; corte de conhecimento em março de 2026

Níveis de thinking

Três níveis, low / medium / high, com medium como padrão da API e recomendação do Google para a maioria das tarefas; os tokens de thinking são cobrados pela tarifa de saída, e max_output_tokens limita thinking e saída juntos

Preço oficial

O mesmo do Argon. Até 2026-11-30: $2 de entrada / $10 de saída por milhão de tokens, $0.10 por leitura de cache; a partir de 2026-12-01 tudo dobra para $4 / $20 / $0.20. Batch e Flex custam metade e Priority 1.8x; sem sobretaxa de contexto longo; apenas cache implícito (prefixos de pelo menos 4,096 tokens); sem nível grátis de API

Recursos da API

Chamada de funções, saídas estruturadas, execução de código, grounding com Google Search e Maps, contexto de URL, busca em arquivos, computer use, Batch, Flex e Priority; sem Live API, geração de imagens ou áudio, nem cache explícito. temperature, top_p e top_k são ignorados

Assinaturas

No Antigravity, só Google AI Ultra e Enterprise podem usar o Carbon; AI Pro, Plus e planos gratuitos não podem (o Argon está aberto ao Pro). O Antigravity também lançou em prévia o /swarm, de orquestração multiagente

ID do modelo

gemini-4-carbon (a única versão estável até agora)

Verificado em 2026-11-11 · Fontes: Model card · Gemini API · Model · Gemini API · What’s new · Gemini API · Pricing · Google · Antigravity · Artificial Analysis

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

Dados do model card do Gemini 4 Carbon do Google DeepMind (em outubro de 2026). São resultados executados pelo próprio fornecedor, e o Google também forneceu as pontuações dos concorrentes; as duas linhas marcadas com AA foram executadas pela Artificial Analysis; “—” significa que o Google não informou pontuação.

Na tabela do Google, o Carbon lidera 15 de 17 linhas, ficando atrás só em FrontierSWE 2 (GPT-6 Astra 65.5%) e OSWorld 2.1 (Opus 5.5 87.2%). Os maiores ganhos sobre o Argon estão em contexto longo (GraphWalks 256K–1M 96.2% vs 84.2%), ExploitGym (54.8% vs 42.0%), Terminal-Bench Science e Terminal-Bench 4.0. Duas linhas não aparecem acima: o AA Index v5.0 é 59 para o Carbon, 50 para o Argon, 57 para o Astra, 58 para o Opus 5.5 e 49 para o Fable 5.1; no Vending-Bench 2, o Carbon termina com o maior saldo, $16,484. O Claude Fable 5.2 não está na tabela do Google. Na tabela de lançamento do Fable 5.2 da Anthropic, o Fable 5.2 supera o Carbon em FrontierSWE v2 (69.9% vs 61.2%), OSWorld 2.1 (89.3% vs 81.5%) e Terminal-Bench Science (74.6% vs 64.8%), enquanto o Carbon fica à frente no AutomationBench (53.9% vs 51.4%).

Qual usar: Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 ou Fable 5.2

Contra Gemini 4 Argon

Os dois custam exatamente o mesmo, e trocar significa apenas mudar o ID do modelo; o formato da requisição não muda. O Carbon supera o Argon em todas as linhas do model card, e no Artificial Analysis Intelligence Index (v5.0.1, high) marca 60 contra 50 do Argon. O Carbon usou 205M tokens de saída para rodar o índice inteiro, cerca de 1.8x os 113M do Argon, mas custa $7.76 por tarefa a $4 / $20, abaixo dos $9.95 do Argon, com 25.6 minutos por tarefa em média. O preço a pagar é a latência: cerca de 67 segundos até o primeiro token de resposta do Carbon, contra cerca de 38 do Argon. O conselho do Google: use o Argon para programação e trabalho de conhecimento do dia a dia, em que ele responde mais rápido e com menos tokens por turno, e o Carbon para os problemas mais difíceis, agentes de longo horizonte, trabalho multiagente e auditorias de segurança.

Contra Claude Opus 5.5

A partir de 1º de dezembro os dois custam $4 / $20. No model card do Google, o Carbon supera o Opus 5.5 em Terminal-Bench 4.0 (65.2% vs 59.6%), AutomationBench, contexto longo e cibersegurança, enquanto o Opus 5.5 lidera em OSWorld 2.1 (87.2% vs 81.5%) e FrontierSWE 2. No Artificial Analysis Intelligence Index, o Carbon marca 60 em high por $7.76 por tarefa, e o Opus 5.5 marca 59 em max por $10.04, com cerca de 370 segundos até o primeiro token de resposta. Para agentes de uso do computador, comece pelo Opus 5.5; para ler centenas de milhares de tokens de código ou documentos de uma vez, ou para auditorias de segurança, experimente o Carbon primeiro. O Opus 5.5 permite definir pontos de cache com cache_control, enquanto o Carbon só tem cache implícito.

Contra Claude Fable 5.2 e GPT-6 Astra

O Claude Fable 5.2 custa $8 / $40, o dobro do preço do Carbon em dezembro. Ele lidera o Artificial Analysis Intelligence Index com 65 (max), mas custa $26.54 por tarefa, 3.4x o Carbon, e na tabela da Anthropic fica claramente à frente em FrontierSWE v2 e OSWorld. O GPT-6 Astra custa $10 / $50 e marca 57 em max por $6.24 por tarefa. Escolha o Fable 5.2 pelas maiores pontuações quando o orçamento permitir; na faixa de preço do Carbon, escolha o Carbon por contexto longo e custo.

Como definir o nível de thinking e os timeouts

O Carbon tem só low, medium e high. O Google recomenda medium para a maioria das tarefas, incluindo código complexo e agentes, e sugere escolher o nível mais baixo que atenda ao seu padrão de qualidade. O high tem o primeiro token mais lento: a Artificial Analysis mediu cerca de 67 segundos até o primeiro token de resposta e 25.6 minutos por tarefa. O Google recomenda timeouts de cliente de pelo menos 15 minutos, ou execução em segundo plano, e aumentar qualquer max_tokens abaixo de 32K para pelo menos 32,768, porque os tokens de thinking contam para esse limite. Pela Wokey, use streaming e escolha o nível com reasoning_effort; sem ele, a requisição roda em medium.

Notas oficiais de migração

Avaliações independentes e números oficiais

• Artificial Analysis: No Intelligence Index v5.0.1, o Carbon marca 60 em high, 4º de 74 modelos, contra uma mediana de 40. Rodar o índice completo consumiu 205M tokens de saída (mediana 72.8M), o que o coloca entre os modelos mais verbosos, ou $7.76 por tarefa a $4 / $20. A velocidade de saída é de 80 tokens por segundo, com 66.85 segundos até o primeiro token de resposta e 25.6 minutos por tarefa em média. A Artificial Analysis resume o modelo como “entre os líderes em inteligência, mas um tanto caro” e “notavelmente lento por tarefa”. Cada item cobrado pela Wokey equivale a 30% do preço de tabela de dezembro do Google, então a mesma tarefa sai por cerca de $2.33.
• Post de lançamento do Google: O Google diz que o Carbon fica em primeiro no CursorBench 4.0, no WANDR da Perplexity e no AutomationBench da Zapier, com custo por tarefa menor que a metade do segundo melhor modelo externo, e em segundo no novo benchmark Multimodal Knowledge Agent da Artificial Analysis, com custo médio por tarefa mais de 6x menor. Em segurança, sua taxa de sucesso nas requisições de ciberataque da Gray Swan é de 2.17% (Argon 9.86%), a injeção indireta de prompt teve 0% de sucesso, e ele passa em 92% de 375 tarefas de honestidade (Argon 70%). São números do próprio Google.
• Cursor: O Cursor adicionou o Carbon no dia do lançamento e diz que, em high, ele é o melhor modelo no CursorBench, com 60.4%.
• Google Antigravity: O Antigravity lançou o /swarm em prévia no mesmo dia: um coordenador divide a tarefa entre workers paralelos, cada um editando código na própria git worktree, além de verificadores adversariais que rodam testes e contestam os diffs. O Google sugere o Carbon para os papéis de coordenador, arquitetura, auditoria de segurança e verificador, e modelos mais leves para edições rotineiras, e alerta que agentes em paralelo consomem cota muito mais rápido que um chat normal. No Antigravity, só Ultra e Enterprise podem escolher o Carbon.

Chamando o Gemini 4 Carbon pela Wokey: parâmetros e limites

É assim que o gateway da Wokey trata o gemini-4-carbon. Vindo do Argon, confira os timeouts e o max_tokens, além do ID do modelo.

• A interface é /v1/chat/completions compatível com OpenAI: defina a base URL como https://api.wokey.ai/v1, use a sua chave de API da Wokey e defina model como gemini-4-carbon. opencode, OpenClaw, Hermes Agent e outros clientes compatíveis com OpenAI são configurados da mesma forma.
• Os valores low, medium e high de reasoning_effort correspondem diretamente aos três níveis de thinking do Carbon; sem ele, ou com qualquer outro valor como minimal, xhigh ou max, a requisição roda em medium (o mesmo padrão da API do Google).
• Sem max_tokens o limite padrão é 65,536, que também é o teto de saída atual da Wokey; long decode e o modo em segundo plano ainda não são suportados. Os tokens de thinking contam para o max_tokens e são cobrados pela tarifa de saída, então não defina um valor baixo demais.
• O Carbon pensa por bastante tempo, e em high o primeiro token de resposta costuma levar mais de um minuto. Use stream: true e defina timeouts de cliente de 15 minutos ou mais.
• O Google ignora temperature, top_p e top_k, então você pode omiti-los.
• Hoje são aceitas entradas de texto e imagem; entradas de áudio, vídeo e PDF ainda não estão liberadas na Wokey.
• Chamada de ferramentas: o gateway guarda as thought signatures que o Carbon retorna, então no turno seguinte envie tool_calls e os resultados das ferramentas normalmente, sem tratar as assinaturas você mesmo.
• Saídas estruturadas: use response_format com json_schema e mantenha o schema dentro do subconjunto de OpenAPI que o Gemini aceita (type, properties, required, items, enum, description, e nullable via anyOf com null). json_object, ou um schema com $ref, oneOf ou pattern, atualmente retorna 400 structured_output_supply_unavailable.
• O cache é o cache implícito do Google, sem cache_control; mantenha sessões longas com um prefixo estável para acertar o cache. Leituras de cache custam 5% da tarifa de entrada.

Chamando o Gemini 4 Carbon pela 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" }]
  }'

Preços atuais do catálogo

Preços por 1M de tokens; a liquidação segue o preço vigente no momento da solicitação.

Fonte do preço oficial: https://aistudio.google.com/docs/pricing

Recursos do modelo

Context

1,048,576 tokens

Saída máxima

65,536 tokens

Streaming

Compatível

Tools

Compatível

Vision

Compatível

Formas de API aceitas

/v1/chat/completions

Enviar uma solicitação

/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"}]}'

Use o Gemini 4 Carbon nas suas ferramentas

O gateway é https://api.wokey.ai (clientes compatíveis com OpenAI costumam usar https://api.wokey.ai/v1) e o ID do modelo é gemini-4-carbon. Abra o guia do cliente que você usa.

• Usar o Gemini 4 Carbon no opencode: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Usar o Gemini 4 Carbon no DeepSeek Harness: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Usar o Gemini 4 Carbon no Cherry Studio: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Usar o Gemini 4 Carbon no WorkBuddy: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Usar o Gemini 4 Carbon no OpenClaw: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Usar o Gemini 4 Carbon no Hermes Agent: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Usar o Gemini 4 Carbon no Magpie: OpenAI Chat Completions · configuração de base URL e chave de API
• Alternativa ao OpenRouter: Wokey vs. OpenRouter: Compare preços por token, taxas de pagamento, formatos de API e origens upstream.
• API de IA verificável: quais modelos e formatos de API trazem provas de resposta: Por enquanto, as provas de resposta cobrem apenas respostas de Claude Messages e GPT Responses repassadas sem alteração em rotas oficiais.

Perguntas frequentes

Modelos e documentação relacionados

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