Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon 要点

发布日期

2026-10-28 公布，先通过 Fairwind 计划开放给网络安全防御方；2026-11-10 在 Gemini API 付费层、AI Studio、Android Studio 和企业版全面开放，Google AI Ultra 订阅可在 Antigravity、Gemini 应用和搜索 AI 模式中使用

官方定位

Google 最强的推理模型，在网络安全和长时程 agent 工作流上达到前沿水平，适合最难的任务；Google 仍推荐大多数软件工程和知识工作用 Argon，Carbon 会用更多 token 做更深的探索和验证

上下文与输出

上下文 1,048,576 token，输入、思考和输出共用；同步请求最多输出 65,536，开启 long decode（后台模式）可到约 1M。输入支持文本、图片、音频、视频和 PDF，输出为文本；知识截止 2026 年 3 月

Thinking 档位

low / medium / high 三档，API 默认 medium（Google 推荐大多数任务用 medium）；思考 token 按输出价计费，max_output_tokens 同时限制思考和输出

官方价格

与 Argon 相同。2026-11-30 前：输入 $2 / 输出 $10 每百万 token，缓存读取 $0.10；2026-12-01 起翻倍为 $4 / $20 / $0.20。Batch 和 Flex 半价，Priority 为 1.8 倍；没有长上下文加价；只支持隐式缓存（≥4,096 token 的前缀）；API 没有免费层

API 能力

支持函数调用、结构化输出、代码执行、Google 搜索与地图落地、URL context、文件搜索、computer use、Batch、Flex 和 Priority；不支持 Live API、图片和音频生成、显式缓存。temperature、top_p、top_k 会被忽略

订阅

Antigravity 里只有 Google AI Ultra 和企业版能用 Carbon，AI Pro、Plus 和免费版都不能用（Argon 对 Pro 开放）。Antigravity 同时上线了多 agent 编排 /swarm（预览）

模型 ID

gemini-4-carbon（目前只有这一个稳定版本）

核对日期 2026-11-11 · 来源: Model card · Gemini API · Model · Gemini API · What’s new · Gemini API · Pricing · Google · Antigravity · Artificial Analysis

官方跑分：Gemini 4 Carbon vs Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 vs Claude Fable 5.1

数据来自 Google DeepMind 的 Gemini 4 Carbon 模型卡（截至 2026 年 10 月），是厂商自测结果，对比模型的分数也由 Google 列出；标 AA 的两项由 Artificial Analysis 运行；“—”表示 Google 没有列出该项。

Google 的表里 Carbon 在 17 项中领先 15 项，只在 FrontierSWE 2（GPT-6 Astra 65.5%）和 OSWorld 2.1（Opus 5.5 87.2%）上落后。相对 Argon 提升最大的是长上下文（GraphWalks 256K–1M 96.2% 对 84.2%）、ExploitGym（54.8% 对 42.0%）、Terminal-Bench Science 和 Terminal-Bench 4.0。表中另有两行未列出：AA Index v5.0 为 Carbon 59、Argon 50、Astra 57、Opus 5.5 58、Fable 5.1 49；Vending-Bench 2 最终余额 Carbon $16,484，为各模型最高。表里没有 Claude Fable 5.2：Anthropic 的 Fable 5.2 发布表中，Fable 5.2 在 FrontierSWE v2（69.9% 对 61.2%）、OSWorld 2.1（89.3% 对 81.5%）和 Terminal-Bench Science（74.6% 对 64.8%）上高于 Carbon，Carbon 在 AutomationBench（53.9% 对 51.4%）上更高。

怎么选：Gemini 4 Carbon、Gemini 4 Argon、Claude Opus 5.5 还是 Fable 5.2

对比 Gemini 4 Argon

两者单价完全相同，换模型只需要改模型 ID，请求格式不用动。Carbon 在模型卡的每一项都高于 Argon，Artificial Analysis 智能指数（v5.0.1，high 档）Carbon 60 分、Argon 50 分；Carbon 跑完整个指数输出 2.05 亿 token，约为 Argon（1.13 亿）的 1.8 倍，但按 $4 / $20 计每任务 $7.76，反而低于 Argon 的 $9.95，平均每任务 25.6 分钟。代价在延迟：Carbon 首个答案 token 平均约 67 秒，Argon 约 38 秒。Google 的建议是：日常编码和知识工作用 Argon，响应更快、每轮 token 更少；最难的问题、长时程 agent、多 agent 协作和安全审计用 Carbon。

对比 Claude Opus 5.5

两者 12 月 1 日起官方单价相同（$4 / $20）。Google 模型卡中 Carbon 在 Terminal-Bench 4.0（65.2% 对 59.6%）、AutomationBench、长上下文和网络安全上领先，Opus 5.5 在 OSWorld 2.1（87.2% 对 81.5%）和 FrontierSWE 2 上领先。Artificial Analysis 智能指数 Carbon high 档 60 分、每任务 $7.76，Opus 5.5 max 档 59 分、$10.04，Opus 的首个答案 token 平均要等约 370 秒。电脑操作类 agent 优先 Opus 5.5；一次要读几十万 token 的代码库或文档、安全审计时可以先试 Carbon。Opus 5.5 能用 cache_control 指定缓存位置，Carbon 只有隐式缓存。

对比 Claude Fable 5.2 与 GPT-6 Astra

Claude Fable 5.2 官方价 $8 / $40，是 Carbon 12 月标价的 2 倍；Artificial Analysis 智能指数 Fable 5.2 max 档 65 分、排第 1，但每任务 $26.54，是 Carbon 的 3.4 倍。Anthropic 的表里 Fable 5.2 在 FrontierSWE v2 和 OSWorld 上明显更高。GPT-6 Astra 官方价 $10 / $50，智能指数 max 档 57 分、每任务 $6.24。追求最高分、预算宽松选 Fable 5.2；同价位里看重长上下文和成本，选 Carbon。

Thinking 档位与超时怎么设

Carbon 只有 low、medium、high 三档，Google 推荐大多数任务（包括复杂编码和 agent）用 medium，选能达到质量要求的最低档。high 档首个 token 最慢：Artificial Analysis 测得首个答案 token 平均约 67 秒、每任务 25.6 分钟。Google 建议客户端超时至少 15 分钟，或者使用后台执行；原来 max_tokens 低于 32K 的应用要调到至少 32,768，因为思考 token 也计入这个上限。通过 Wokey 调用时建议开 stream，用 reasoning_effort 选档，不传时按 medium。

官方迁移说明

第三方评测与官方数据

• Artificial Analysis: 智能指数 v5.0.1 中 high 档 60 分，在 74 个模型中排第 4，同类中位数 40 分。跑完整个指数输出 2.05 亿 token（中位数 7,280 万），属于很啰嗦的一档；按 $4 / $20 计每任务 $7.76。输出速度 80 token/秒，首个答案 token 平均 66.85 秒，每任务 25.6 分钟。Artificial Analysis 的评语是“智能处于领先梯队，但偏贵、每个任务明显偏慢”。Wokey 各计费项均为 Google 12 月起标价的 30%，同样的任务约 $2.33。
• Google 发布文章: Google 称 Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity WANDR 和 Zapier AutomationBench 上排第 1，每任务成本比第二名的外部模型低一半以上；在 Artificial Analysis 新的多模态知识 agent 基准 MKA 上排第 2，平均每任务成本低 6 倍以上。安全方面，Gray Swan 网络攻击类请求的成功率为 2.17%（Argon 为 9.86%），间接提示注入测试成功率 0%；375 项诚实度任务通过 92%（Argon 为 70%）。以上为 Google 自报。
• Cursor: Cursor 在 Carbon 开放当天接入，称 Carbon 在 high 档是 CursorBench 上的第一，得分 60.4%。
• Google Antigravity: Antigravity 同日上线 /swarm 预览：一个协调者把任务拆给多个并行 worker，每个 worker 在独立的 git worktree 里改代码，另有专门跑测试、挑 diff 毛病的对抗验证者。Google 建议协调、架构、安全审计和验证角色用 Carbon，常规改动用更轻的模型，并提醒多 agent 并行消耗额度比普通对话快得多。Antigravity 里只有 Ultra 和企业版能选 Carbon。

通过 Wokey 调用 Gemini 4 Carbon：参数与限制

以下是 Wokey 网关对 gemini-4-carbon 的实际处理方式。从 Argon 切过来时，除了模型 ID，主要检查超时和 max_tokens。

• 接口为 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions：base URL 填 https://api.wokey.ai/v1，API Key 用 Wokey 的，model 填 gemini-4-carbon。opencode、OpenClaw、Hermes Agent 等 OpenAI 兼容客户端都按这个方式配置。
• reasoning_effort 的 low、medium、high 直接对应 Carbon 的三档 thinking；不传，或者传 minimal、xhigh、max 等其他值时，一律按 medium（与 Google API 的默认一致）。
• max_tokens 不传时默认 65,536，这也是 Wokey 当前的输出上限，暂不支持 long decode 和后台模式。思考 token 计入 max_tokens 并按输出价计费，不要设得太小。
• Carbon 想得久，high 档首个答案 token 常要一分钟以上。建议开 stream: true，并把客户端超时设到 15 分钟以上。
• temperature、top_p、top_k 会被 Google 忽略，可以不传。
• 目前接受文本和图片输入；音频、视频和 PDF 输入还没有在 Wokey 上开放。
• 工具调用：Carbon 返回的 thought signature 由网关保存，下一轮把 tool_calls 和工具结果照常发回即可，不需要自己处理签名。
• 结构化输出：response_format 用 json_schema，schema 需要能转成 Gemini 的 OpenAPI 子集（type、properties、required、items、enum、description，以及 anyOf 里带 null 的可空写法）。json_object，或含 $ref、oneOf、pattern 的 schema，目前会返回 400 structured_output_supply_unavailable。
• 缓存是 Google 的隐式缓存，没有 cache_control 可用；长会话保持前缀稳定就能命中，缓存读取按输入价的 5% 计费。

通过 Wokey 调用 Gemini 4 Carbon（/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" }]
  }'

目录价格快照

价格单位为每 100 万 tokens；实际结算以请求处理时价格为准。

官方价格来源: https://aistudio.google.com/docs/pricing

模型能力

Context

1,048,576 tokens

最大输出

65,536 tokens

Streaming

支持

Tools

支持

Vision

支持

支持接口

/v1/chat/completions

发送请求

/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"}]}'

在客户端中使用 Gemini 4 Carbon

网关地址是 https://api.wokey.ai（OpenAI 兼容客户端通常写成 https://api.wokey.ai/v1），模型 ID 填 gemini-4-carbon。按你使用的客户端打开对应接入文档。

• 在 opencode 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 DeepSeek Harness 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 Cherry Studio 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 WorkBuddy 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 OpenClaw 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 Hermes Agent 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• 在 Magpie 中使用 Gemini 4 Carbon: OpenAI Chat Completions · Base URL 与 API Key 配置
• OpenRouter 替代方案：Wokey 与 OpenRouter 对比: 对比 token 价格、支付手续费、支持接口和上游来源。
• 可验证 AI API：哪些模型和接口带响应证明: 响应证明目前只覆盖官方直连路由上原样转发的 Claude Messages 和 GPT Responses 响应。

常见问题

相关模型与文档

• Gemini 3.5 Flash
• Gemini 4 Argon
• Gemini 3.8 Flash
• API 文档
• 全部模型与价格
• Provider Node