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Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon ist Googles stärkstes Modell für Cybersicherheit und langfristige agentische Workflows mit 1 Million Token Kontext.

Gemini 4 Carbon wurde am 28. Oktober 2026 veröffentlicht und baut auf Gemini 4 Argon auf. Google beschreibt es als sein stärkstes Modell mit Spitzenleistungen bei Cybersicherheitsfähigkeiten und langfristigen agentischen Workflows. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video als Eingabe und gibt Text aus, wobei der Kontext aus Eingabe und Ausgabe kombiniert 1 Million Token umfasst. Der Wissensstand reicht bis März 2026.

Das Modell eignet sich für hochpräzise Wissensarbeit, die Erstellung von Artefakten und Datenanalyse. Es unterstützt Engineering-Aufgaben, die Multi-Agenten-Zusammenarbeit erfordern, sowie alltägliches Debugging, groß angelegte Codebasis-Migrationen und Algorithmusentwürfe. Im Bereich Cybersicherheit deckt es Verteidigung, Schwachstellenerkennung und Patchen ab. Zudem ist es für visuelles Design, räumliches Denken und die Auswertung von Umgebungsdetails sowie für Schlussfolgerungen in Physik, Mathematik und Biowissenschaften geeignet.

Dank konfigurierbarer Denkstufen lässt sich das Gleichgewicht zwischen Qualität, Latenz und Kosten steuern. Für maximale Leistung verwendet es mehr Denk-Token als Gemini 4 Argon, um Hypothesen zu prüfen, tief zu argumentieren und längere Verifikationsschleifen auszuführen. Zu den Einsatzmöglichkeiten gehören wissenschaftliche Arbeiten wie die Übersetzung von Sicherheitszielen in mathematische Theoreme und die autonome Entdeckung entfernter Homologe in Sequenzarchiven im Petabase-Maßstab.

BegrenztKostenloser Test
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Aktualisiert:

MODELL-ID

gemini-4-carbon
Kontext
1.049M
Max. Ausgabe
943.718K
Empfohlene API
messages
Eingabe
audio / file / image / text / video
Ausgabe
text

Highlights

  • Googles stärkstes Modell für Cybersicherheit
  • 1 Million Token Kontext kombiniert
  • Konfigurierbare Denkstufen
  • Multimodale Eingabe: Text, Bild, Audio, Video
  • Wissensstand bis März 2026

Anbieter

Bester Preis
6 Anbieter

Vergleichen Sie die API-Preise verschiedener Anbieter. Wählen Sie einen Anbieter aus, um alle Kosten und Bedingungen zu sehen.

Anbieter · Preisdetails
Verfügbarkeit
$4$2$20$10$0.2$0.1$0.2$0.1
$2$1$10$5$0.1$0.05$0.1$0.05
$4$1.2$20$6$0.2$0.06$0.2$0.06
$4$2$20$10$0.2$0.1$0.2$0.1
$7.2$3.6$36$18$0.36$0.18$0.36$0.18
$7.2$3.6$36$18$0.36$0.18$0.36$0.18

Was man für $10 bekommt

Eingabe
2,5 Mio. Token
Ausgabe
500.000 Token

Geschätzt anhand der aktuellen Eingabe- und Ausgabepreise, vor Rabatten.

Benchmarks

  • Artificial Analysis Intelligence Index v5.0

    Spitzenplatz; Claude Opus 5.5 erreichte 58

    59

  • SEC-bench Pro

    Erkennung von Schwachstellen

    88.2%

  • ExploitGym

    Ausnutzung von Schwachstellen

    54.8%

  • CWE-bench

    Patchen von Schwachstellen

    71.0%

  • Terminal-Bench 4.0

    erfolgreiche Betrugsrate

    0.0%

  • Vals Index

    Rang 3 von 36 Modellen

    70.45%

  • Legal Research Bench

    Rang 1

    55.77%

  • General Financial Intelligence benchmark

    Spitzenplatz unter 23 Frontier-Modellkonfigurationen; Balyasny Asset Management

    #1

Werte wie vom Modellanbieter veröffentlicht.

Schlussfolgern

Standardaufwand
medium
Immer aktiviert
Ja
Verfügbare Aufwandsstufen
high / medium / low

Schnellstart

Direkt einsetzbarer Code, um dieses Modell über die kompatiblen APIs der Felo API Platform aufzurufen. Testen Sie Prompts im Playground, bevor Sie Code schreiben.

Playground öffnenAPI-Schlüssel erstellen
1

API-Schlüssel hinterlegen

Erstellen Sie einen Schlüssel in Ihrem Konto bei der Felo API Platform und legen Sie ihn als Umgebungsvariable ab.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Erste Anfrage senden

Verwenden Sie diese Modell-ID mit dem Endpoint der Felo API Platform. Optionale Anfrage-Header wie X-Request-Id helfen bei der Fehlersuche.

gemini-4-carbon

Dieses Modell kann schlussfolgern. Wenn das gewählte Protokoll und die Modellroute Reasoning-Steuerungen bereitstellen, behalten Sie die zurückgegebenen Reasoning-Metadaten bei, wenn Sie das Gespräch fortsetzen.

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gemini-4-carbon",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

Drittanbieter-SDKs verwenden

Setzen Sie in kompatiblen SDKs baseURL auf https://openapi.felo.ai/api/v1. Für Clients im Claude-Stil verwenden Sie die Anthropic-kompatible Basis-URL. https://openapi.felo.ai/api.

3

Streaming aktivieren

Fügen Sie stream: true hinzu, um Antworten als Server-Sent Events zu erhalten.

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-4-carbon",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Die Felo API Platform stellt kompatible Oberflächen für Modellaufrufe bereit. Wählen Sie die Oberfläche, die Ihre App oder Ihr Agent-Client bereits unterstützt.

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-kompatible Nachrichten für Clients im Claude-Stil.

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

Parameter

NameTypStandardBeschreibung
modelstringgemini-4-carbonÖffentliche Modell-ID, die aufgerufen wird.
max_tokensinteger—Maximale Anzahl generierter Tokens.
messagesarray—Gesprächsnachrichten für Chat Completions.
seed———
stop———
toolsarray—Tool-Calling-Definitionen nach kompatiblem Schema.
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Steuert die Vielfalt der Antworten, wenn unterstützt.
tool_choicestring or object—Steuert, ob ein Tool aufgerufen werden soll.
response_formatobject—Fordert strukturierte Ausgabe an, wenn unterstützt.
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

Häufige Fragen

Was ist Gemini 4 Carbon?

Gemini 4 Carbon wurde am 28. Oktober 2026 veröffentlicht und baut auf Gemini 4 Argon auf. Google beschreibt es als sein stärkstes Modell mit Spitzenleistungen bei Cybersicherheitsfähigkeiten und langfristigen agentischen Workflows. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video als Eingabe und gibt Text aus, wobei der Kontext aus Eingabe und Ausgabe kombiniert 1 Million Token umfasst. Der Wissensstand reicht bis März 2026. Das Modell eignet sich für hochpräzise Wissensarbeit, die Erstellung von Artefakten und Datenanalyse. Es unterstützt Engineering-Aufgaben, die Multi-Agenten-Zusammenarbeit erfordern, sowie alltägliches Debugging, groß angelegte Codebasis-Migrationen und Algorithmusentwürfe. Im Bereich Cybersicherheit deckt es Verteidigung, Schwachstellenerkennung und Patchen ab. Zudem ist es für visuelles Design, räumliches Denken und die Auswertung von Umgebungsdetails sowie für Schlussfolgerungen in Physik, Mathematik und Biowissenschaften geeignet. Dank konfigurierbarer Denkstufen lässt sich das Gleichgewicht zwischen Qualität, Latenz und Kosten steuern. Für maximale Leistung verwendet es mehr Denk-Token als Gemini 4 Argon, um Hypothesen zu prüfen, tief zu argumentieren und längere Verifikationsschleifen auszuführen. Zu den Einsatzmöglichkeiten gehören wissenschaftliche Arbeiten wie die Übersetzung von Sicherheitszielen in mathematische Theoreme und die autonome Entdeckung entfernter Homologe in Sequenzarchiven im Petabase-Maßstab.

Wie wird die Nutzung abgerechnet?

Ihre Rechnung hängt vom genutzten Anbieter, seinen Preisen und Ihrer Nutzung ab. Längere Eingaben oder andere Bedingungen können andere Preise haben.

Welche Eingaben unterstützt Gemini 4 Carbon?

Es verarbeitet Text-, Bild-, Audio- und Videoeingaben und gibt Text aus.

Wie groß ist der Kontext von Gemini 4 Carbon?

Der Kontext umfasst kombiniert 1 Million Token für Eingabe und Ausgabe.

Für welche Aufgaben ist Gemini 4 Carbon geeignet?

Es ist für hochpräzise Wissensarbeit, Datenanalyse, Multi-Agenten-Engineering, Cybersicherheit, Softwareentwicklung und wissenschaftliches Argumentieren ausgelegt.

Wie unterscheidet sich Gemini 4 Carbon von Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Carbon baut auf Gemini 4 Argon auf und verwendet mehr Denk-Token, um Hypothesen zu prüfen, tief zu argumentieren und längere Verifikationsschleifen auszuführen. Bei multilingualen und multimodalen Inhalten zur Sicherheit übertrifft es Gemini 4 Argon um 3,50 Prozentpunkte bei Text-zu-Text-Sicherheitsbewertungen.

Welche Denkstufen bietet Gemini 4 Carbon?

Es bietet konfigurierbare Denkstufen, mit denen sich Qualität, Latenz und Kosten ausbalancieren lassen.

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