Gemini 4 Carbon (batch) API
Gemini 4 Carbonは、テキスト・画像・音声・動画・ファイル入力に対応し、長期的なエージェント作業や高度なコーディング、セキュリティ監査に適したGoogleのフロンティアモデルです。
Gemini 4 Carbonは、Googleが2026年10月28日に発表したマルチモーダル入力対応のフロンティアモデルです。テキスト、画像、音声、動画、PDFなどのファイルを入力として受け取り、テキストを出力します。100万トークンのコンテキスト長を持ち、継続生成により最大100万トークンの出力が可能です。推論の強度はlow・medium・highの3段階で調整できます。
数日間にわたるプロジェクトのような長期的なエージェントワークフロー向けに設計されており、複雑な根本原因のデバッグ、アーキテクチャ設計、高密度なマルチモーダル統合、科学的証明、セキュリティ監査などをこなします。高度なコーディングやフルスタックWeb開発、長期的なエージェントエンジニアリング、深い金融リサーチやExcelモデル構築、サイバー防御・脆弱性発見・エクスプロイトテスト・セキュリティ監査、科学的証明や複雑な知識作業に適しています。
Artificial Analysis Intelligence Index V5で59ポイントを記録して1位となり、Claude Opus 5.5を1ポイント上回っています。同インデックスの9つの評価のうち4つで首位に立ち、Claude Opus 5.5やGPT-6 Astraと比較してハルシネーション率が最も低いとされています。Googleは最先端のサイバーセキュリティ能力を強調しており、深い金融リサーチにおいても最も強力なモデルと評価されています。一方で、ハルシネーション率11%はGemini 4 Argonの4%より高く、日常用途向けの汎用モデルとしては位置づけられていません。Gemini 4 Argonの後継として、Google AI StudioとGoogle Vertexで利用でき、OpenRouterではOpenAI互換APIで提供されます。
更新日時:
モデル ID
gemini-4-carbon:batch- コンテキスト
- 1.049M
- 最大出力
- 943.718K
- 推奨 API
- messages
- 入力
- audio / file / image / text / video
- 出力
- text
ハイライト
- テキスト・画像・音声・動画・ファイル入力に対応
- 100万トークンのコンテキスト長
- 推論強度を3段階で調整可能
- 長期的なエージェントワークフロー向け
- Artificial Analysis Intelligence Index V5で1位
- サイバーセキュリティ能力に優れる
プロバイダー
最安値プロバイダーごとの API 料金を比較できます。プロバイダーを選択すると、すべての料金と適用条件を確認できます。
| 稼働率 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
過去の統計はリアルタイムの稼働確認ではありません。データの欠損は障害を意味しません。
10 ドルで使える量
- 入力
- 500万 トークン
- 出力
- 100万 トークン
現在の入力・出力料金から試算した目安で、割引は含みません。
ベンチマーク
- 59
Artificial Analysis Intelligence Index V5
ポイント。1位
- 54
AA-Omniscience Index
ポイント。全モデル中最高
- 58%
AA-Omniscience accuracy
- 11%
AA-Omniscience hallucination rate
- 70.36%
Vals Index
29モデル中2位
- 55.77%
Legal Research Bench
1位
- 63.13%
Terminal-Bench 4.0
4位
- 88.2%
SEC-bench Pro
脆弱性発見
スコアはモデル提供元が公表した値です。
推論
- 既定の推論強度
- medium
- 常に有効
- はい
- 選択できる推論強度
- high / medium / low
Quick Start
このモデルを Felo API Platform 互換 API で呼び出すためのコードです。コードを書く前に Playground で prompt を試せます。
API key を設定
Felo API Platform アカウントで key を作成し、環境変数として設定します。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"最初のリクエスト
このモデル ID を Felo API Platform endpoint で使用します。X-Request-Id などの任意ヘッダーはトラブルシュートに役立ちます。
gemini-4-carbon:batchこのモデルは reasoning に対応しています。選択した protocol とモデルルートが reasoning controls を提供する場合、会話継続時に返却された reasoning metadata を保持してください。
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());サードパーティ SDK の利用
互換 SDK では baseURL を次に設定します https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-style clients では Anthropic-compatible base URL を使用します。 https://openapi.felo.ai/api.
Streaming を有効化
stream: true を追加すると server-sent events で応答を受け取れます。
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 は互換性のあるモデル呼び出し surface を提供します。アプリや Agent client が既に対応している surface を選んでください。
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messagesParameters
modelstringgemini-4-carbon:batch呼び出す公開モデル ID。max_tokensinteger—生成する最大 tokens。messagesarray—Chat Completions の会話メッセージ。seed———stop———toolsarray—互換 schema に従う tool calling definitions。top_p———reasoning———temperaturenumber—対応している場合、回答の多様性を制御します。tool_choicestring or object—tool を呼び出すかどうかを制御します。response_formatobject—対応時に structured output を要求します。reasoning_effort———include_reasoning———structured_outputs———よくある質問
モデルについて： Gemini 4 Carbon (batch)?
Gemini 4 Carbonは、Googleが2026年10月28日に発表したマルチモーダル入力対応のフロンティアモデルです。テキスト、画像、音声、動画、PDFなどのファイルを入力として受け取り、テキストを出力します。100万トークンのコンテキスト長を持ち、継続生成により最大100万トークンの出力が可能です。推論の強度はlow・medium・highの3段階で調整できます。 数日間にわたるプロジェクトのような長期的なエージェントワークフロー向けに設計されており、複雑な根本原因のデバッグ、アーキテクチャ設計、高密度なマルチモーダル統合、科学的証明、セキュリティ監査などをこなします。高度なコーディングやフルスタックWeb開発、長期的なエージェントエンジニアリング、深い金融リサーチやExcelモデル構築、サイバー防御・脆弱性発見・エクスプロイトテスト・セキュリティ監査、科学的証明や複雑な知識作業に適しています。 Artificial Analysis Intelligence Index V5で59ポイントを記録して1位となり、Claude Opus 5.5を1ポイント上回っています。同インデックスの9つの評価のうち4つで首位に立ち、Claude Opus 5.5やGPT-6 Astraと比較してハルシネーション率が最も低いとされています。Googleは最先端のサイバーセキュリティ能力を強調しており、深い金融リサーチにおいても最も強力なモデルと評価されています。一方で、ハルシネーション率11%はGemini 4 Argonの4%より高く、日常用途向けの汎用モデルとしては位置づけられていません。Gemini 4 Argonの後継として、Google AI StudioとGoogle Vertexで利用でき、OpenRouterではOpenAI互換APIで提供されます。
利用料金はどのように計算されますか？
料金は利用するプロバイダーと実際の使用量により決まります。長い入力などは料金が異なる場合があります。内訳をご確認ください。
どのような入力に対応していますか？
テキスト、画像、音声、動画、PDFなどのファイル入力に対応し、テキストを出力します。
コンテキスト長と出力長はどのくらいですか？
コンテキストは100万トークンで、継続生成により最大100万トークンの出力が可能です。
どのようなタスクに適していますか？
長期的なエージェントワークフロー、高度なコーディング、金融リサーチ、サイバーセキュリティ、科学的証明などに適しています。
Gemini 4 Argonとの違いは何ですか？
Gemini 4 CarbonはGemini 4 Argonの後継と位置づけられていますが、ハルシネーション率は11%で、Gemini 4 Argonの4%より高くなっています。
推論の強度は調整できますか？
はい、low・medium・highの3段階で推論の強度を調整できます。
関連モデル
Gemini 4 Carbon
Googlegemini-4-carbonGoogleの最強モデル。サイバーセキュリティと長期エージェント作業に強く、100万トークンの入出力に対応する。
コンテキスト
1.049M
最大出力
943.718K
入力トークン
$4 / 1M トークン
出力トークン
$20 / 1M トークン
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGoogleの最上位モデル。100万トークン超のコンテキストと高いエージェント能力で長時間の複雑な業務を支援します。
コンテキスト
1.049M
最大出力
943.718K
入力トークン
$4 / 1M トークン
出力トークン
$20 / 1M トークン
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGoogleの最も知的なFlashモデル。100万トークンの文脈と拡張思考を備え、長期的なエージェント作業や複雑な企業ワークフロー向けに設計されています。
コンテキスト
1.049M
最大出力
65.536K
入力トークン
$1.5 / 1M トークン
出力トークン
$7.5 / 1M トークン
Gemma 4 26B A4B (free)
Googlegemma-4-26b-a4b-it:freeGemma 4 26B A4Bは、26Bの総パラメータと4Bの推論時アクティブパラメータを備えたMixture-of-Expertsアーキテクチャのオープンウェイト多言語マルチモーダルモデルです。
コンテキスト
262.144K
最大出力
32.768K
入力トークン
$0 / 1M トークン
出力トークン
$0 / 1M トークン
Gemini 2.5 Pro
Googlegemini-2.5-proGoogle DeepMindのGemini 2.5 Proは、100万トークンのコンテキスト窓と拡張思考を備えた、コーディングや動画理解に強いマルチモーダルモデルです。
コンテキスト
1.049M
最大出力
65.536K
入力トークン · 基本料金
$1.25 / 1M トークン
出力トークン · 基本料金
$10 / 1M トークン