Felo API PlatformFelo API Platform
मॉडल पर वापस जाएँ
Googlemessages

Gemini 4 Carbon (batch) API

Google का Gemini 4 Carbon एक बहु-माध्यम मॉडल है जो लंबी अवधि के एजेंटिक कार्यों और जटिल कोडिंग के लिए बनाया गया है।

Gemini 4 Carbon, Google का नया फ्रंटियर मॉडल है जो 28 अक्टूबर 2026 को जारी हुआ। यह टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो और PDF जैसी फाइलों को इनपुट के रूप में ले सकता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसमें 1 मिलियन टोकन का कॉन्टेक्स्ट है और निरंतरता के माध्यम से 1 मिलियन आउटपुट टोकन तक उत्पन्न कर सकता है।

यह मॉडल विशेष रूप से लंबी अवधि के एजेंटिक वर्कफ़्लो, जटिल रूट-कॉज़ डिबगिंग, आर्किटेक्चरल डिज़ाइन, घने बहु-माध्यम संश्लेषण, वैज्ञानिक प्रमाणों और सुरक्षा ऑडिटिंग के लिए उपयुक्त है। इसमें समायोज्य रीज़निंग प्रयास (low, medium, high) उपलब्ध है।

यह मॉडल उन्नत कोडिंग, फुल-स्टैक वेब डेवलपमेंट, गहन वित्तीय अनुसंधान और एक्सेल मॉडल निर्माण, साइबर रक्षा और भेद्यता खोज, तथा जटिल ज्ञान कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसे Google AI Studio और Google Vertex के माध्यम से उपलब्ध कराया गया है, और OpenRouter पर OpenAI-संगत API के साथ भी उपलब्ध है।

समय-सीमितमुफ़्त ट्रायल
Playground खोलें ↗API key बनाएँ ↗शुरुआती गाइड →

अपडेट किया गया:

मॉडल ID

gemini-4-carbon:batch
कॉन्टेक्स्ट
1.049M
अधिकतम आउटपुट
943.718K
अनुशंसित API
messages
इनपुट
audio / file / image / text / video
आउटपुट
text

मुख्य बातें

  • 1 मिलियन टोकन कॉन्टेक्स्ट
  • बहु-माध्यम इनपुट समर्थन
  • समायोज्य रीज़निंग प्रयास
  • लंबी अवधि के एजेंटिक वर्कफ़्लो
  • कम हैलुसिनेशन दर

प्रदाता

सबसे अच्छी कीमत
1 प्रदाता

प्रदाताओं के बीच API कीमतों की तुलना करें। सभी शुल्क और शर्तें देखने के लिए किसी प्रदाता को चुनें।

प्रदाता · कीमत का विवरण
उपलब्धता
$2$1$10$5$0.1$0.05$0.1$0.05

$10 में क्या मिलता है

इनपुट
50 लाख token
आउटपुट
10 लाख token

मौजूदा इनपुट और आउटपुट कीमतों से अनुमानित, छूट से पहले।

बेंचमार्क

  • Artificial Analysis Intelligence Index V5

    अंक; रैंक #1

    59

  • AA-Omniscience Index

    अंक; किसी भी मॉडल में सर्वोच्च

    54

  • AA-Omniscience accuracy

    58%

  • AA-Omniscience hallucination rate

    11%

  • Vals Index

    29 मॉडलों में रैंक #2

    70.36%

  • Legal Research Bench

    रैंक #1

    55.77%

  • Terminal-Bench 4.0

    रैंक #4

    63.13%

  • SEC-bench Pro

    भेद्यता खोज

    88.2%

स्कोर मॉडल प्रदाता के प्रकाशित आँकड़ों के अनुसार।

रीज़निंग

डिफ़ॉल्ट प्रयास
medium
हमेशा सक्षम
हाँ
उपलब्ध प्रयास स्तर
high / medium / low

त्वरित शुरुआत

Felo API Platform के संगत API के साथ इस मॉडल को कॉल करने के लिए तैयार कोड। कोड लिखने से पहले प्रॉम्प्ट आज़माना हो तो Playground में शुरू करें।

Playground खोलेंAPI key बनाएँ
1

अपनी API key लें

अपने Felo API Platform खाते से एक key बनाएँ और उसे environment variable के रूप में सेट करें।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

अपना पहला अनुरोध भेजें

इस मॉडल ID को Felo API Platform endpoint के साथ इस्तेमाल करें। X-Request-Id जैसे वैकल्पिक रिक्वेस्ट हेडर समस्या हल करने में मदद कर सकते हैं।

gemini-4-carbon:batch

यह मॉडल रीज़निंग में सक्षम है। अगर आपका चुना हुआ प्रोटोकॉल और मॉडल रूट रीज़निंग कंट्रोल उपलब्ध कराते हैं, तो बातचीत जारी रखते समय लौटाए गए रीज़निंग मेटाडेटा को सुरक्षित रखें।

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());

थर्ड-पार्टी SDK इस्तेमाल करना

संगत SDK में baseURL को इस पर सेट करें https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत base URL इस्तेमाल करें। https://openapi.felo.ai/api.

3

स्ट्रीमिंग चालू करें

रिस्पॉन्स को server-sent events के रूप में पाने के लिए stream: true जोड़ें।

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

Felo API Platform संगत मॉडल-कॉलिंग सतहें उपलब्ध कराता है। वह सतह चुनें जिसे आपका ऐप या एजेंट क्लाइंट पहले से समर्थन करता है।

सतहमेथडURL

Messages

Claude-शैली के क्लाइंट के लिए Anthropic-संगत मैसेज।

POST

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

पैरामीटर

नामप्रकारडिफ़ॉल्टविवरण
modelstringgemini-4-carbon:batchकॉल करने के लिए सार्वजनिक मॉडल ID।
max_tokensinteger—जनरेट किए जाने वाले अधिकतम token।
messagesarray—Chat Completions के लिए बातचीत के मैसेज।
seed———
stop———
toolsarray—संगत schema का पालन करने वाली tool calling परिभाषाएँ।
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—समर्थित होने पर रिस्पॉन्स की विविधता नियंत्रित करता है।
tool_choicestring or object—नियंत्रित करता है कि कोई tool कॉल किया जाना चाहिए या नहीं।
response_formatobject—समर्थित होने पर स्ट्रक्चर्ड आउटपुट का अनुरोध करता है।
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मॉडल परिचय: Gemini 4 Carbon (batch)?

Gemini 4 Carbon, Google का नया फ्रंटियर मॉडल है जो 28 अक्टूबर 2026 को जारी हुआ। यह टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो और PDF जैसी फाइलों को इनपुट के रूप में ले सकता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसमें 1 मिलियन टोकन का कॉन्टेक्स्ट है और निरंतरता के माध्यम से 1 मिलियन आउटपुट टोकन तक उत्पन्न कर सकता है। यह मॉडल विशेष रूप से लंबी अवधि के एजेंटिक वर्कफ़्लो, जटिल रूट-कॉज़ डिबगिंग, आर्किटेक्चरल डिज़ाइन, घने बहु-माध्यम संश्लेषण, वैज्ञानिक प्रमाणों और सुरक्षा ऑडिटिंग के लिए उपयुक्त है। इसमें समायोज्य रीज़निंग प्रयास (low, medium, high) उपलब्ध है। यह मॉडल उन्नत कोडिंग, फुल-स्टैक वेब डेवलपमेंट, गहन वित्तीय अनुसंधान और एक्सेल मॉडल निर्माण, साइबर रक्षा और भेद्यता खोज, तथा जटिल ज्ञान कार्यों के लिए उपयुक्त है। इसे Google AI Studio और Google Vertex के माध्यम से उपलब्ध कराया गया है, और OpenRouter पर OpenAI-संगत API के साथ भी उपलब्ध है।

उपयोग का शुल्क कैसे लगता है?

आपका बिल इस बात पर निर्भर करता है कि आप कौन-सा प्रदाता उपयोग करते हैं, उसकी कीमतें और आपका उपयोग। लंबे इनपुट या अन्य शर्तों पर अलग कीमतें लागू हो सकती हैं।

Gemini 4 Carbon किस प्रकार के इनपुट का समर्थन करता है?

यह टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो और PDF जैसी फाइलों को इनपुट के रूप में स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है।

इसका कॉन्टेक्स्ट और आउटपुट लंबाई कितनी है?

इसका कॉन्टेक्स्ट 1 मिलियन टोकन है, और निरंतरता के माध्यम से 1 मिलियन आउटपुट टोकन तक उत्पन्न किए जा सकते हैं।

क्या यह मॉडल रोज़मर्रा के सामान्य उपयोग के लिए है?

नहीं, यह सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल के रूप में स्थित नहीं है। यह लंबी अवधि के एजेंटिक कार्यों और जटिल तकनीकी कार्यों के लिए बनाया गया है।

Gemini 4 Carbon और Gemini 4 Argon में क्या अंतर है?

Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon का उत्तराधिकारी है। हालांकि, Carbon की हैलुसिनेशन दर 11% है जो Argon की 4% से अधिक है।

इस मॉडल का उपयोग किन कार्यों के लिए किया जा सकता है?

यह उन्नत कोडिंग, फुल-स्टैक वेब डेवलपमेंट, लंबी अवधि के एजेंटिक इंजीनियरिंग, गहन वित्तीय अनुसंधान, साइबर रक्षा और वैज्ञानिक प्रमाणों के लिए उपयुक्त है।

संबंधित मॉडल

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

Gemini 4 Carbon, Google का सबसे शक्तिशाली मॉडल, जो लंबे समय तक चलने वाले एजेंटिक कार्यों और साइबर सुरक्षा के लिए बनाया गया है।

साइबर सुरक्षा रक्षाबहु-एजेंट इंजीनियरिंगवैज्ञानिक तर्ककोडबेस माइग्रेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

943.718K

इनपुट token

$4 / 1M token

आउटपुट token

$20 / 1M token

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon, Google का पहला फ्रंटियर मॉडल, 1M टोकन संदर्भ और मल्टीमॉडल इनपुट के साथ जटिल कार्यों के लिए।

कोडिंग और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंगवित्तीय लेजर समाधानकानूनी दस्तावेज़ समीक्षासाइबर सुरक्षा और उपचार

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

943.718K

इनपुट token

$4 / 1M token

आउटपुट token

$20 / 1M token

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Google का सबसे बुद्धिमान Flash मॉडल, जो मल्टीमॉडल इनपुट और लंबे संदर्भ के साथ जटिल एजेंट कार्यों के लिए बनाया गया है।

लंबे सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यस्वायत्त एजेंटजटिल एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लोमल्टी-स्टेप ऑर्केस्ट्रेशन

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

65.536K

इनपुट token

$1.5 / 1M token

आउटपुट token

$7.5 / 1M token

Gemma 4 26B A4B (free)

Googlegemma-4-26b-a4b-it:free

Gemma 4 26B A4B एक ओपन-वेट मल्टीमॉडल मॉडल है जो 256K टोकन संदर्भ के साथ टेक्स्ट, इमेज और वीडियो इनपुट संभालता है।

कोडिंग सहायताकोड जनरेशन और डीबगिंगवैज्ञानिक प्रश्नदस्तावेज़ पार्सिंग और OCR

कॉन्टेक्स्ट

262.144K

अधिकतम आउटपुट

32.768K

इनपुट token

$0 / 1M token

आउटपुट token

$0 / 1M token

Gemini 2.5 Pro

Googlegemini-2.5-pro

Gemini 2.5 Pro एक शक्तिशाली मल्टीमॉडल AI मॉडल है जो जटिल तर्क, कोडिंग और वीडियो समझ में अग्रणी प्रदर्शन करता है।

जटिल तर्क कार्यवेब विकासएजेंटिक ऐप्सरचनात्मक वीडियो कार्य

कॉन्टेक्स्ट

1.049M

अधिकतम आउटपुट

65.536K

इनपुट token · बेस दर

$1.25 / 1M token

आउटपुट token · बेस दर

$10 / 1M token