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Gemini 4 Carbon (batch) API

Gemini 4 Carbon è il modello batch di Google con input multimodale, contesto da 1 milione di token e la valutazione più alta nell'Artificial Analysis Intelligence Index V5.

È costruito per workflow agentici che si estendono su più giorni, per il debug complesso di cause profonde, per la progettazione architetturale e per la sintesi multimodale densa. Google lo propone anche per dimostrazioni scientifiche, auditing di sicurezza e scoperta di vulnerabilità. Nel campo della ricerca finanziaria approfondita e della costruzione di modelli Excel è indicato come il modello più forte valutato. Inizialmente è stato offerto ai difensori informatici attraverso il programma Fairwind.

Non è pensato come modello general-purpose per l'uso quotidiano. Il tasso di allucinazione dell'11% è superiore a quello di Gemini 4 Argon, fermo al 4%. Ha ottenuto il primo posto nell'Artificial Analysis Intelligence Index V5 con 59 punti, un punto sopra Claude Opus 5.5, e guida quattro delle nove valutazioni della suite. È secondo su 214 modelli nella classifica BenchAlign con 87.91 su 100.

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Aggiornato: 11 nov 2026

ID MODELLO

gemini-4-carbon:batch

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
Input multimodale completo
Ragionamento regolabile su tre livelli
Primo nell'Artificial Analysis Intelligence Index V5
Tasso di allucinazione dell'11%
Ottimizzato per workflow agentici di più giorni

Fornitori

Prezzo migliore

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Fornitore · Dettagli dei prezzi
					Disponibilità
	$2$1	~~$10~~$5	~~$0.1~~$0.05	~~$0.1~~$0.05

Cosa acquisti con $10

Input: 5 Mln token
Output: 1 Mln token

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

Benchmark

Artificial Analysis Intelligence Index V5
punti; primo classificato
59
AA-Omniscience Index
punti; il valore più alto tra tutti i modelli
54
AA-Omniscience accuracy
58%
AA-Omniscience hallucination rate
11%
Vals Index
2° posto su 29 modelli
70.36%
Legal Research Bench
1° posto
55.77%
Terminal-Bench 4.0
posizione in classifica
4° posto
BenchAlign
2° posto su 214 modelli
87.91 su 100

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.

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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"

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:batch

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:batch",
  "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.

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

Gemini 4 Carbon è un modello di Google pensato per carichi di lavoro complessi e di lunga durata. Accetta in input testo, immagini, audio, video e file come i PDF, e produce output testuale. Il contesto arriva a 1 milione di token e l'output può raggiungere 1 milione di token tramite continuazione. L'impegno di ragionamento è regolabile su tre livelli: basso, medio e alto. È posizionato come successore di Gemini 4 Argon ed è disponibile tramite Google AI Studio e Google Vertex, oltre che su OpenRouter con API compatibile OpenAI. È costruito per workflow agentici che si estendono su più giorni, per il debug complesso di cause profonde, per la progettazione architetturale e per la sintesi multimodale densa. Google lo propone anche per dimostrazioni scientifiche, auditing di sicurezza e scoperta di vulnerabilità. Nel campo della ricerca finanziaria approfondita e della costruzione di modelli Excel è indicato come il modello più forte valutato. Inizialmente è stato offerto ai difensori informatici attraverso il programma Fairwind. Non è pensato come modello general-purpose per l'uso quotidiano. Il tasso di allucinazione dell'11% è superiore a quello di Gemini 4 Argon, fermo al 4%. Ha ottenuto il primo posto nell'Artificial Analysis Intelligence Index V5 con 59 punti, un punto sopra Claude Opus 5.5, e guida quattro delle nove valutazioni della suite. È secondo su 214 modelli nella classifica BenchAlign con 87.91 su 100.

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 tipi di input supporta Gemini 4 Carbon?

Accetta testo, immagini, audio, video e file come i PDF. L'output è sempre testuale.

Qual è la lunghezza del contesto e dell'output?

Il contesto arriva a 1 milione di token. L'output può raggiungere 1 milione di token tramite continuazione.

Per quali attività è più adatto?

È pensato per coding avanzato, progetti agentici di lunga durata, ricerca finanziaria approfondita, cybersecurity, dimostrazioni scientifiche e lavoro intellettuale complesso.

Come si differenzia da Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Carbon è il successore di Gemini 4 Argon e ha un tasso di allucinazione del 10% superiore, ma è posizionato per compiti più complessi e di lunga durata.

Dove è disponibile?

Tramite Google AI Studio e Google Vertex, oltre che su OpenRouter con API compatibile OpenAI.

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Gemini 4 Carbon

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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.

Lavoro intellettuale ad alta precisioneSicurezza informatica difensivaMigrazioni di codebase su larga scalaRagionamento scientifico e matematico

Contesto

1.049M

Output max

943.718K

Token di input

$4 / 1M token

Token di output

$20 / 1M token

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon è il primo modello di frontiera della generazione Gemini 4 di Google, progettato per attività complesse e di lunga durata con una finestra di contesto fino a 1.048.576 token.

Programmazione e ingegneria del softwareFinanza e riconciliazione contabileAnalisi legale e documenti normativiDifesa informatica e automazione

Contesto

1.049M

Output max

943.718K

Token di input

$4 / 1M token

Token di output

$20 / 1M token

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Gemini 3.8 Flash è il modello Flash più intelligente di Google, con input multimodale, contesto da 1.000.000 di token e ragionamento avanzato per agenti autonomi e flussi di lavoro complessi.

Ingegneria del software a lungo termineAgenti autonomiFlussi di lavoro aziendali complessiOrchestrazione multi-step

Contesto

1.049M

Output max

65.536K

Token di input

$1.5 / 1M token

Token di output

$7.5 / 1M token

Gemma 4 26B A4B (free)

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

Gemma 4 26B A4B è un modello multimodale open-weight di Google DeepMind con architettura Mixture-of-Experts, 26 miliardi di parametri totali e 4 miliardi attivi, pensato per bilanciare intelligenza ed efficienza.

Assistenza alla programmazioneDebug e refactoring del codiceRisoluzione di problemi matematiciParsing documenti e OCR

Contesto

262.144K

Output max

32.768K

Token di input

$0 / 1M token

Token di output

$0 / 1M token

Gemini 2.5 Pro

Googlegemini-2.5-pro

Gemini 2.5 Pro è il modello di punta di Google DeepMind, con finestra di contesto da 1 milione di token, ragionamento ibrido e comprensione video all'avanguardia.

Ragionamento complesso in modalità thinkingSviluppo web e app visiveApplicazioni di codice agenticoComprensione video avanzata

Contesto

1.049M

Output max

65.536K

Token di input · Tariffa base

$1.25 / 1M token

Token di output · Tariffa base

$10 / 1M token

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Ragionamento

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Usare SDK di terze parti

Attiva lo streaming

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