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Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon è il modello frontier di Google per flussi di lavoro agentici a lungo orizzonte, sicurezza informatica e ragionamento scientifico, con una finestra di contesto di 1 milione di token.

Gemini 4 Carbon è il modello di punta di Google, presentato il 28 ottobre 2026 e costruito su Gemini 4 Argon. È progettato per flussi di lavoro agentici a lungo orizzonte che spaziano dal lavoro intellettuale complesso all'ingegneria del software, dalla sicurezza informatica al ragionamento scientifico. Grazie a livelli di pensiero configurabili, consente di bilanciare qualità, latenza e costo; rispetto a Gemini 4 Argon impiega più token di pensiero per esplorare ipotesi, ragionare in profondità e condurre cicli di verifica estesi. La finestra di contesto combina input e output fino a 1 milione di token.

Il modello eccelle in compiti che richiedono elevata precisione e autonomia: generazione di artefatti e analisi dei dati, debug quotidiano, migrazioni di codebase su larga scala e progettazione di algoritmi. Supporta attività di ingegneria che richiedono collaborazione multi-agente e lavori scientifici come la traduzione di obiettivi di sicurezza in teoremi matematici o la scoperta autonoma di omologhi remoti in archivi di sequenze su scala petabase. In ambito cybersecurity guida i benchmark lungo l'intero ciclo di vita delle vulnerabilità, dalla scoperta alla correzione.

Google lo descrive come il proprio modello più forte, con prestazioni frontier nelle capacità di cybersecurity e nei flussi agentici a lungo orizzonte. Tra i punti di forza figurano la riduzione al 3,50% di miglioramento sulle valutazioni di sicurezza testo-testo rispetto a Gemini 4 Argon, la diminuzione di quasi l'80% degli avvisi di disallineamento ad alta gravità negli ambienti di programmazione live e un incremento medio di 40 volte nel recupero di omologhi per famiglie proteiche a bassa omologia. Tra i limiti sono segnalati possibili allucinazioni, occasionali lentezze o timeout e un maggiore consumo di token per massimizzare le prestazioni, soprattutto ai livelli di pensiero più elevati. La knowledge cutoff è marzo 2026.

LimitatoProva gratuita
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Aggiornato:

ID MODELLO

gemini-4-carbon
Contesto
1.049M
Output max
943.718K
API consigliata
messages
Input
audio / file / image / text / video
Output
text

In evidenza

  • Contesto da 1 milione di token
  • Livelli di pensiero configurabili
  • Leader nella scoperta di vulnerabilità
  • Forte nel ragionamento scientifico
  • Meno avvisi di disallineamento in coding

Fornitori

Prezzo migliore
6 fornitori

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Fornitore · Dettagli dei prezzi
Disponibilità
$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

Cosa acquisti con $10

Input
2,5 Mln token
Output
500K token

Stima basata sui prezzi attuali di input e output, esclusi gli sconti.

Benchmark

  • Artificial Analysis Intelligence Index v5.0

    primo posto; Claude Opus 5.5 ha ottenuto 58

    59

  • SEC-bench Pro

    scoperta di vulnerabilità

    88.2%

  • ExploitGym

    sfruttamento di vulnerabilità

    54.8%

  • CWE-bench

    correzione di vulnerabilità

    71.0%

  • Terminal-Bench 4.0

    tasso di cheating riuscito

    0.0%

  • Vals Index

    3ª posizione su 36 modelli

    70.45%

  • Legal Research Bench

    1ª posizione

    55.77%

  • General Financial Intelligence benchmark

    primo tra 23 configurazioni di modelli frontier; Balyasny Asset Management

    1°

Punteggi come pubblicati dal fornitore del modello.

Ragionamento

Sforzo predefinito
medium
Sempre attivo
Sì
Livelli di sforzo disponibili
high / medium / low

Avvio rapido

Codice pronto all'uso per chiamare questo modello con le API compatibili di Felo API Platform. Inizia nel Playground se vuoi testare i prompt prima di scrivere codice.

Apri PlaygroundCrea chiave API
1

Imposta la chiave API

Crea una chiave dal tuo account Felo API Platform e impostala come variabile d'ambiente.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Invia la prima richiesta

Usa questo ID modello con l'endpoint Felo API Platform. Le intestazioni facoltative come X-Request-Id aiutano nella risoluzione dei problemi.

gemini-4-carbon

Questo modello è in grado di ragionare. Se il protocollo selezionato e la route del modello espongono controlli di ragionamento, conserva i metadati di ragionamento restituiti quando continui la conversazione.

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());

Usare SDK di terze parti

Negli SDK compatibili imposta baseURL su https://openapi.felo.ai/api/v1. Per i client in stile Claude, usa la base URL compatibile con Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

3

Attiva lo streaming

Aggiungi stream: true per ricevere le risposte come server-sent events.

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

Felo API Platform espone superfici compatibili per le chiamate ai modelli. Scegli la superficie che la tua app o il tuo client agente già supporta.

SurfaceMethodURL

Messages

Messaggi compatibili con Anthropic per i client in stile Claude.

POST

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

Parametri

NomeTipoPredefinitoDescrizione
modelstringgemini-4-carbonID pubblico del modello da chiamare.
max_tokensinteger—Numero massimo di token generati.
messagesarray—Messaggi della conversazione per Chat Completions.
seed———
stop———
toolsarray—Definizioni di tool calling secondo lo schema compatibile.
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Controlla la varietà delle risposte quando supportato.
tool_choicestring or object—Controlla se uno strumento deve essere chiamato.
response_formatobject—Richiede output strutturato quando supportato.
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

Domande frequenti

Cos'è Gemini 4 Carbon?

Gemini 4 Carbon è il modello di punta di Google, presentato il 28 ottobre 2026 e costruito su Gemini 4 Argon. È progettato per flussi di lavoro agentici a lungo orizzonte che spaziano dal lavoro intellettuale complesso all'ingegneria del software, dalla sicurezza informatica al ragionamento scientifico. Grazie a livelli di pensiero configurabili, consente di bilanciare qualità, latenza e costo; rispetto a Gemini 4 Argon impiega più token di pensiero per esplorare ipotesi, ragionare in profondità e condurre cicli di verifica estesi. La finestra di contesto combina input e output fino a 1 milione di token. Il modello eccelle in compiti che richiedono elevata precisione e autonomia: generazione di artefatti e analisi dei dati, debug quotidiano, migrazioni di codebase su larga scala e progettazione di algoritmi. Supporta attività di ingegneria che richiedono collaborazione multi-agente e lavori scientifici come la traduzione di obiettivi di sicurezza in teoremi matematici o la scoperta autonoma di omologhi remoti in archivi di sequenze su scala petabase. In ambito cybersecurity guida i benchmark lungo l'intero ciclo di vita delle vulnerabilità, dalla scoperta alla correzione. Google lo descrive come il proprio modello più forte, con prestazioni frontier nelle capacità di cybersecurity e nei flussi agentici a lungo orizzonte. Tra i punti di forza figurano la riduzione al 3,50% di miglioramento sulle valutazioni di sicurezza testo-testo rispetto a Gemini 4 Argon, la diminuzione di quasi l'80% degli avvisi di disallineamento ad alta gravità negli ambienti di programmazione live e un incremento medio di 40 volte nel recupero di omologhi per famiglie proteiche a bassa omologia. Tra i limiti sono segnalati possibili allucinazioni, occasionali lentezze o timeout e un maggiore consumo di token per massimizzare le prestazioni, soprattutto ai livelli di pensiero più elevati. La knowledge cutoff è marzo 2026.

Come viene addebitato l'utilizzo?

La fattura dipende dal fornitore che usi, dai suoi prezzi e dal tuo utilizzo. Input più lunghi o altre condizioni possono avere prezzi diversi.

Quali modalità di input supporta Gemini 4 Carbon?

Accetta input testuali, immagini, audio e video, e produce output testuali.

Qual è la finestra di contesto di Gemini 4 Carbon?

La finestra di contesto combina input e output per un totale di 1 milione di token.

Per quali tipi di attività è pensato Gemini 4 Carbon?

È progettato per flussi di lavoro agentici a lungo orizzonte nel lavoro intellettuale complesso, nell'ingegneria del software, nella cybersecurity e nel ragionamento scientifico.

In cosa si differenzia da Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Carbon è costruito su Gemini 4 Argon e utilizza più token di pensiero per esplorare ipotesi, ragionare in profondità e condurre cicli di verifica estesi. Inoltre supera Gemini 4 Argon sulla sicurezza di contenuti multilingue e multimodali, con un miglioramento di 3,50 punti percentuali nelle valutazioni di sicurezza testo-testo.

Quali sono i limiti noti di Gemini 4 Carbon?

Sono segnalati possibili allucinazioni, occasionali lentezze o problemi di timeout e un maggiore consumo di token per massimizzare le prestazioni, soprattutto ai livelli di pensiero più elevati.

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Token di output

$10 / 1M token

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Token di input

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Token di output

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$1.5 / 1M token

Token di output

$7.5 / 1M token

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262.144K

Output max

32.768K

Token di input

$0 / 1M token

Token di output

$0 / 1M token

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Contesto

1.049M

Output max

65.536K

Token di input · Tariffa base

$1.25 / 1M token

Token di output · Tariffa base

$10 / 1M token