Felo API PlatformFelo API Platform
Wróć do modeli
Googlemessages

Gemini 4 Carbon (batch) API

Gemini 4 Carbon (batch) to wielomodalny model Google do długotrwałych zadań agentowych, debugowania, bezpieczeństwa i zaawansowanej analizy finansowej, z kontekstem 1 miliona tokenów.

Gemini 4 Carbon (batch) to model Google zaprezentowany 28 października 2026 roku, następcą Gemini 4 Argon. Obsługuje wejście tekstowe, obraz, audio, wideo oraz pliki, takie jak PDF-y, a odpowiedzi generuje wyłącznie w formie tekstu. Kontekst wynosi 1 milion tokenów, a dzięki mechanizmowi kontynuacji model może wygenerować do 1 miliona tokenów wyjściowych. Użytkownik może regulować intensywność rozumowania, wybierając ustawienia niskie, średnie lub wysokie.

Model został zaprojektowany z myślą o długotrwałych projektach agentowych, które mogą trwać wiele dni, oraz o złożonych zadaniach inżynierskich. Sprawdza się w debugowaniu przyczyn źródłowych, projektowaniu architektury, gęstej syntezie wielomodalnej, dowodach naukowych i audycie bezpieczeństwa. Google wskazuje go również jako najmocniejszy oceniany model do pogłębionych badań finansowych, a jego możliwości cyberbezpieczeństwa określa jako state-of-the-art.

Dostępny jest przez Google AI Studio i Google Vertex, a na OpenRouter działa z API zgodnym z OpenAI. Początkowo był oferowany obrońcom cyberprzestrzeni w ramach programu Fairwind. Warto pamiętać, że nie jest pozycjonowany jako model ogólnego przeznaczenia do codziennego użytku, a jego wskaźnik halucynacji wynosi 11%, co jest wartością wyższą niż 4% w Gemini 4 Argon.

OgraniczonyDarmowy okres próbny
Otwórz Playground ↗Utwórz klucz API ↗Pierwsze kroki →

Zaktualizowano:

MODEL ID

gemini-4-carbon:batch
Kontekst
1.049M
Maks. wyjście
943.718K
Polecane API
messages
Wejście
audio / file / image / text / video
Wyjście
text

Najważniejsze informacje

  • Kontekst 1 miliona tokenów
  • Wejście: tekst, obraz, audio, wideo, pliki
  • Regulowany wysiłek rozumowania
  • Do długotrwałych zadań agentowych
  • Najniższy wskaźnik halucynacji wśród porównywanych modeli
  • Dostępny przez Google AI Studio i Google Vertex

Dostawcy

Najlepsza cena
1 dostawców

Porównaj ceny API u różnych dostawców. Wybierz dostawcę, aby zobaczyć wszystkie opłaty i warunki.

Dostawca · Szczegóły cen
Dostępność
$2$1$10$5$0.1$0.05$0.1$0.05

Co można kupić za $10

Wejście
5 mln tokenów
Wyjście
1 mln tokenów

Szacunek na podstawie obecnych cen wejścia i wyjścia, bez rabatów.

Benchmarki

  • Artificial Analysis Intelligence Index V5

    punkty; 1. miejsce

    59

  • AA-Omniscience Index

    punkty; najwyższy wynik wśród wszystkich modeli

    54

  • AA-Omniscience accuracy

    58%

  • AA-Omniscience hallucination rate

    11%

  • Vals Index

    2. miejsce na 29 modeli

    70.36%

  • Legal Research Bench

    1. miejsce

    55.77%

  • Terminal-Bench 4.0

    4. miejsce

    63.13%

  • SEC-bench Pro

    wykrywanie luk w zabezpieczeniach

    88.2%

Wyniki zgodnie z publikacją dostawcy modelu.

Rozumowanie

Domyślny poziom wysiłku
medium
Zawsze włączone
Tak
Dostępne poziomy wysiłku
high / medium / low

Szybki start

Gotowy kod do wywołania tego modelu przez zgodne API Felo API Platform. Zacznij w Playground, gdy chcesz przetestować prompty przed pisaniem kodu.

Otwórz PlaygroundUtwórz klucz API
1

Pobierz klucz API

Utwórz klucz w swoim koncie Felo API Platform i ustaw go jako zmienną środowiskową.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Wyślij pierwsze żądanie

Użyj tego identyfikatora modelu z endpointem Felo API Platform. Opcjonalne nagłówki żądania, takie jak X-Request-Id, mogą pomóc w diagnostyce.

gemini-4-carbon:batch

Ten model obsługuje rozumowanie. Jeśli wybrany protokół i trasa modelu udostępniają elementy sterujące rozumowaniem, zachowaj zwrócone metadane rozumowania podczas kontynuowania rozmowy.

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());

Korzystanie z zewnętrznych SDK

Używaj zgodnych SDK, ustawiając baseURL na https://openapi.felo.ai/api/v1. Użyj bazowego adresu URL zgodnego z Anthropic dla klientów w stylu Claude. https://openapi.felo.ai/api.

3

Włącz strumieniowanie

Dodaj stream: true, aby otrzymywać odpowiedzi jako 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 udostępnia zgodne interfejsy wywoływania modeli. Wybierz ten, który Twoja aplikacja lub klient agenta już obsługuje.

InterfejsMetodaURL

Messages

Komunikaty zgodne z Anthropic dla klientów w stylu Claude.

POST

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

Parametry

NazwaTypDomyślnieOpis
modelstringgemini-4-carbon:batchPubliczny identyfikator modelu do wywołania.
max_tokensinteger—Maksymalna liczba generowanych tokenów.
messagesarray—Komunikaty rozmowy dla Chat Completions.
seed———
stop———
toolsarray—Definicje wywoływania narzędzi zgodne z obsługiwanym schematem.
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Steruje różnorodnością odpowiedzi, gdy jest obsługiwane.
tool_choicestring or object—Steruje tym, czy narzędzie powinno zostać wywołane.
response_formatobject—Żąda ustrukturyzowanego wyniku, gdy jest obsługiwany.
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

Często zadawane pytania

Co to jest Gemini 4 Carbon (batch)?

Gemini 4 Carbon (batch) to model Google zaprezentowany 28 października 2026 roku, następcą Gemini 4 Argon. Obsługuje wejście tekstowe, obraz, audio, wideo oraz pliki, takie jak PDF-y, a odpowiedzi generuje wyłącznie w formie tekstu. Kontekst wynosi 1 milion tokenów, a dzięki mechanizmowi kontynuacji model może wygenerować do 1 miliona tokenów wyjściowych. Użytkownik może regulować intensywność rozumowania, wybierając ustawienia niskie, średnie lub wysokie. Model został zaprojektowany z myślą o długotrwałych projektach agentowych, które mogą trwać wiele dni, oraz o złożonych zadaniach inżynierskich. Sprawdza się w debugowaniu przyczyn źródłowych, projektowaniu architektury, gęstej syntezie wielomodalnej, dowodach naukowych i audycie bezpieczeństwa. Google wskazuje go również jako najmocniejszy oceniany model do pogłębionych badań finansowych, a jego możliwości cyberbezpieczeństwa określa jako state-of-the-art. Dostępny jest przez Google AI Studio i Google Vertex, a na OpenRouter działa z API zgodnym z OpenAI. Początkowo był oferowany obrońcom cyberprzestrzeni w ramach programu Fairwind. Warto pamiętać, że nie jest pozycjonowany jako model ogólnego przeznaczenia do codziennego użytku, a jego wskaźnik halucynacji wynosi 11%, co jest wartością wyższą niż 4% w Gemini 4 Argon.

Jak rozliczane jest użycie?

Rachunek zależy od wybranego dostawcy, jego cen i faktycznego zużycia. Dłuższe dane wejściowe lub inne warunki mogą mieć inne ceny.

Jakie typy danych wejściowych obsługuje Gemini 4 Carbon (batch)?

Model przyjmuje tekst, obrazy, audio, wideo oraz pliki, takie jak PDF-y. Odpowiedzi generuje wyłącznie jako tekst.

Jaki jest limit kontekstu i długość odpowiedzi?

Kontekst wynosi 1 milion tokenów. Dzięki kontynuacji model może wygenerować do 1 miliona tokenów wyjściowych.

Do jakich zadań najlepiej nadaje się ten model?

Sprawdza się w zaawansowanym kodowaniu i full-stack web development, długotrwałych projektach agentowych, pogłębionych badaniach finansowych, cyberobronie i audycie bezpieczeństwa oraz dowodach naukowych.

Czym Gemini 4 Carbon (batch) różni się od Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Carbon jest następcą Gemini 4 Argon. Ma wyższy wskaźnik halucynacji — 11% wobec 4% w Gemini 4 Argon.

Czy można regulować intensywność rozumowania?

Tak, model oferuje regulację wysiłku rozumowania na trzech poziomach: niskim, średnim i wysokim.

Powiązane modele

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

Gemini 4 Carbon to najsilniejszy model Google do długoterminowych zadań agentowych, cyberbezpieczeństwa i rozumowania naukowego, z kontekstem 1 miliona tokenów i konfigurowalnymi poziomami myślenia.

długoterminowe przepływy agentowecyberbezpieczeństwo i łatanie podatnościrozumowanie naukowe i matematycznemigracje dużych baz kodu

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

943.718K

Tokeny wejściowe

$4 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$20 / 1M tokenów

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon to pierwszy wiodący model generacji Gemini 4 od Google, z kontekstem 1 048 576 tokenów i wsparciem dla tekstu, obrazów, wideo, audio oraz plików PDF.

kodowanie i inżynieria oprogramowaniauzgadnianie ksiąg i analiza finansowaprzegląd orzecznictwa i dokumentów prawnychautomatyzacja obrony cybernetycznej

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

943.718K

Tokeny wejściowe

$4 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$20 / 1M tokenów

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Gemini 3.8 Flash to wielomodalny model rozumujący od Google z oknem kontekstu 1 000 000 tokenów, przeznaczony do długotrwałych zadań inżynierskich, autonomicznych agentów i złożonych procesów przedsiębiorczych.

długotrwała inżynieria oprogramowaniaautonomiczni agencizłożone procesy przedsiębiorczewieloetapowa orkiestracja

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

65.536K

Tokeny wejściowe

$1.5 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$7.5 / 1M tokenów

Gemma 4 26B A4B (free)

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

Gemma 4 26B A4B to otwarty model multimodalny Google DeepMind o architekturze Mixture-of-Experts, który łączy 26 mld parametrów całkowitych z 4 mld aktywnych i obsługuje tekst, obrazy oraz wideo w ponad 140 językach.

Asysta w kodowaniu i IDEPrzepływy agentowe z funkcjamiRozwiązywanie zadań matematycznychParsowanie dokumentów i OCR

Kontekst

262.144K

Maks. wyjście

32.768K

Tokeny wejściowe

$0 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe

$0 / 1M tokenów

Gemini 2.5 Pro

Googlegemini-2.5-pro

Gemini 2.5 Pro to flagowy model Google do kodowania i wiedzy o świecie, oferujący hybrydowe rozumowanie, zrozumienie multimodalne i okno kontekstu 1 miliona tokenów.

złożone zadania wieloetapowerozwijanie aplikacji internetowychbudowanie aplikacji agentowychkreatywna praca z wideo

Kontekst

1.049M

Maks. wyjście

65.536K

Tokeny wejściowe · Stawka podstawowa

$1.25 / 1M tokenów

Tokeny wyjściowe · Stawka podstawowa

$10 / 1M tokenów