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Gemini 4 Carbon (batch) API

Gemini 4 Carbon ist GooglesFrontier-Modell für langfristige agentische Workflows, komplexes Debugging und Sicherheitsaudits mit multimodaler Eingabe und bis zu 1 Million Tokens Kontext.

Gemini 4 Carbon ist ein von Google entwickeltes Frontier-Modell, das am 28. Oktober 2026 erschienen ist und als Nachfolger von Gemini 4 Argon positioniert wird. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und Dateien wie PDFs und gibt Text aus. Der Kontext umfasst 1 Million Tokens, und durch Fortsetzung sind bis zu 1 Million Ausgabe-Tokens möglich. Die Denkintensität lässt sich in den Stufen niedrig, mittel und hoch einstellen.

Das Modell eignet sich für langfristige agentische Workflows über mehrere Tage, komplexes Root-Cause-Debugging, Architekturdesign, dichte multimodale Synthese, wissenschaftliche Beweise und Sicherheitsaudits. Weitere Einsatzfelder sind fortgeschrittene Programmierung und Full-Stack-Webentwicklung, tiefgehende Finanzrecherche mit Excel-Modellierung sowie Cyberverteidigung, Schwachstellensuche, Exploitation-Tests und Sicherheitsaudits. Google hebt zudem modernste Cybersicherheitsfähigkeiten hervor.

Gemini 4 Carbon ist über Google AI Studio und Google Vertex verfügbar und wird auf OpenRouter mit einer OpenAI-kompatiblen API bereitgestellt. Zunächst wurde es Cyberverteidigern über das Fairwind-Programm angeboten. Das Modell ist nicht als Allzweckmodell für den täglichen Gebrauch positioniert; die Halluzinationsrate liegt bei 11 Prozent und damit höher als bei Gemini 4 Argon mit 4 Prozent.

BegrenztKostenloser Test
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Aktualisiert:

MODELL-ID

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

Highlights

  • Multimodale Eingabe: Text, Bild, Audio, Video, Dateien
  • 1 Million Tokens Kontext
  • Bis zu 1 Million Ausgabe-Tokens durch Fortsetzung
  • Anpassbare Denkintensität in drei Stufen
  • Platz 1 im Artificial Analysis Intelligence Index V5
  • Geringste Halluzinationsrate im Vergleich zu Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra

Anbieter

Bester Preis
1 Anbieter

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Anbieter · Preisdetails
Verfügbarkeit
$2$1$10$5$0.1$0.05$0.1$0.05

Was man für $10 bekommt

Eingabe
5 Mio. Token
Ausgabe
1 Mio. Token

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

Benchmarks

  • Artificial Analysis Intelligence Index V5

    Punkte; Rang 1

    59

  • AA-Omniscience Index

    Punkte; höchster Wert aller Modelle

    54

  • AA-Omniscience accuracy

    58%

  • AA-Omniscience hallucination rate

    11%

  • Vals Index

    Rang 2 von 29 Modellen

    70.36%

  • Legal Research Bench

    Rang 1

    55.77%

  • Terminal-Bench 4.0

    Rang 4

    63.13%

  • SEC-bench Pro

    Schwachstellensuche

    88.2%

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:batch

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:batch",
  "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:batch",
  "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-carbon:batchÖffentliche 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 (batch)?

Gemini 4 Carbon ist ein von Google entwickeltes Frontier-Modell, das am 28. Oktober 2026 erschienen ist und als Nachfolger von Gemini 4 Argon positioniert wird. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und Dateien wie PDFs und gibt Text aus. Der Kontext umfasst 1 Million Tokens, und durch Fortsetzung sind bis zu 1 Million Ausgabe-Tokens möglich. Die Denkintensität lässt sich in den Stufen niedrig, mittel und hoch einstellen. Das Modell eignet sich für langfristige agentische Workflows über mehrere Tage, komplexes Root-Cause-Debugging, Architekturdesign, dichte multimodale Synthese, wissenschaftliche Beweise und Sicherheitsaudits. Weitere Einsatzfelder sind fortgeschrittene Programmierung und Full-Stack-Webentwicklung, tiefgehende Finanzrecherche mit Excel-Modellierung sowie Cyberverteidigung, Schwachstellensuche, Exploitation-Tests und Sicherheitsaudits. Google hebt zudem modernste Cybersicherheitsfähigkeiten hervor. Gemini 4 Carbon ist über Google AI Studio und Google Vertex verfügbar und wird auf OpenRouter mit einer OpenAI-kompatiblen API bereitgestellt. Zunächst wurde es Cyberverteidigern über das Fairwind-Programm angeboten. Das Modell ist nicht als Allzweckmodell für den täglichen Gebrauch positioniert; die Halluzinationsrate liegt bei 11 Prozent und damit höher als bei Gemini 4 Argon mit 4 Prozent.

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?

Das Modell akzeptiert Text, Bilder, Audio, Video und Dateien wie PDFs. Die Ausgabe erfolgt als Text.

Wie groß sind Kontext und Ausgabelänge?

Der Kontext umfasst 1 Million Tokens. Durch Fortsetzung sind bis zu 1 Million Ausgabe-Tokens möglich.

Für welche Aufgaben ist Gemini 4 Carbon gedacht?

Es ist für langfristige agentische Workflows, komplexes Debugging, Architekturdesign, multimodale Synthese, wissenschaftliche Beweise und Sicherheitsaudits ausgelegt. Auch fortgeschrittene Programmierung und Finanzrecherche gehören zu den Einsatzfeldern.

Wie unterscheidet sich Gemini 4 Carbon von Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Carbon ist der Nachfolger von Gemini 4 Argon. Die Halluzinationsrate von Gemini 4 Carbon liegt bei 11 Prozent, die von Gemini 4 Argon bei 4 Prozent.

Wo ist Gemini 4 Carbon verfügbar?

Das Modell ist über Google AI Studio und Google Vertex verfügbar. Auf OpenRouter wird es mit einer OpenAI-kompatiblen API bereitgestellt.

Lässt sich die Denkintensität anpassen?

Ja, die Denkintensität kann in den Stufen niedrig, mittel und hoch eingestellt werden.

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