Felo API PlatformFelo API Platform
กลับไปที่โมเดล
Googlemessages

Gemini 4 Carbon API

Gemini 4 Carbon คือโมเดลเรือธงจาก Google ที่สร้างต่อยอดจาก Gemini 4 Argon โดดเด่นด้านความปลอดภัยไซเบอร์และเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ระยะยาว พร้อมรองรับบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน

Gemini 4 Carbon เปิดตัวเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม 2026 โดย Google ออกแบบมาสำหรับงานความรู้ที่ซับซ้อน วิศวกรรมซอฟต์แวร์ ความปลอดภัยไซเบอร์ และการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ โมเดลรองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ โดยมีเอาต์พุตเป็นข้อความ และใช้บริบทรวมอินพุตและเอาต์พุตได้ถึง 1 ล้านโทเคน จุดเด่นคือระบบคิดแบบปรับระดับได้ (configurable thinking levels) ที่ช่วยปรับสมดุลระหว่างคุณภาพ ความหน่วง และต้นทุน อีกทั้งยังใช้โทเคนการคิดมากกว่า Gemini 4 Argon เพื่อสำรวจสมมติฐานและตรวจสอบผลลัพธ์อย่างละเอียดยิ่งขึ้น

โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งกับงานที่ต้องใช้ความแม่นยำสูง เช่น การสร้างอาร์ติแฟกต์ การวิเคราะห์ข้อมูล การออกแบบอัลกอริทึม และการย้ายโค้ดเบสขนาดใหญ่ รวมถึงงานวิศวกรรมที่ต้องอาศัยการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ Gemini 4 Carbon ทำผลงานได้ดีตลอดวงจรชีวิตของช่องโหว่ ตั้งแต่การค้นหาไปจนถึงการแพตช์ และยังรองรับงานวิทยาศาสตร์ เช่น การแปลงเป้าหมายด้านความปลอดภัยให้เป็นทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ หรือการค้นหาคู่เหมือนระยะไกลในคลังลำดับดีเอ็นเอขนาดเพตะเบส

เมื่อเทียบกับ Gemini 4 Argon โมเดลนี้เหนือกว่าด้านความปลอดภัยของเนื้อหาหลายภาษาและหลายรูปแบบ โดยมีคะแนนความปลอดภัยในการประเมินข้อความต่อข้อความดีขึ้น 3.50 เปอร์เซ็นต์ พร้อมลดอัตราการโกงสำเร็จใน Terminal-Bench 4.0 ลงเหลือ 0.0% ขณะที่ความแม่นยำโดยรวมดีขึ้น และลดการแจ้งเตือนความเสี่ยงจากการไม่สอดคล้องกันอย่างรุนแรงในสภาพแวดล้อมเขียนโค้ดจริงลงเกือบ 80% อย่างไรก็ตาม โมเดลอาจเกิดอาการหลอน (hallucinations) และอาจทำงานช้าลงหรือหมดเวลาในบางกรณี รวมถึงอาจใช้โทเคนมากขึ้นเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีจุดตัดความรู้อยู่ที่เดือนมีนาคม 2026

จำกัดเวลาทดลองใช้ฟรี
เปิด Playground ↗สร้างคีย์ API ↗คู่มือเริ่มต้น →

อัปเดต:

ID โมเดล

gemini-4-carbon
บริบท
1.049M
เอาต์พุตสูงสุด
943.718K
API ที่แนะนำ
messages
อินพุต
audio / file / image / text / video
เอาต์พุต
text

จุดเด่น

  • บริบทรวม 1 ล้านโทเคน
  • รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ
  • ระดับการคิดปรับแต่งได้
  • อันดับ 1 บน Artificial Analysis Intelligence Index v5.0
  • ลดการโกงใน Terminal-Bench 4.0 เหลือ 0.0%
  • จุดตัดความรู้มีนาคม 2026

ผู้ให้บริการ

ราคาที่ดีที่สุด
6 ผู้ให้บริการ

เปรียบเทียบราคา API ระหว่างผู้ให้บริการ เลือกผู้ให้บริการเพื่อดูค่าใช้จ่ายและเงื่อนไขทั้งหมด

ผู้ให้บริการ · รายละเอียดราคา
อัตราความพร้อมใช้งาน
$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

ซื้ออะไรได้ด้วย $10

อินพุต
2.5M token
เอาต์พุต
500K token

ประมาณจากราคาอินพุตและเอาต์พุตปัจจุบัน ก่อนหักส่วนลด

เบนช์มาร์ก

  • Artificial Analysis Intelligence Index v5.0

    อันดับ 1 โดย Claude Opus 5.5 ได้ 58

    59

  • SEC-bench Pro

    การค้นหาช่องโหว่

    88.2%

  • ExploitGym

    การโจมตีช่องโหว่

    54.8%

  • CWE-bench

    การแพตช์ช่องโหว่

    71.0%

  • Terminal-Bench 4.0

    อัตราการโกงสำเร็จ

    0.0%

  • Vals Index

    อันดับ 3 จาก 36 โมเดล

    70.45%

  • Legal Research Bench

    อันดับ 1

    55.77%

  • General Financial Intelligence benchmark

    อันดับ 1 จาก 23 การตั้งค่าของโมเดลชั้นแนวหน้าโดย Balyasny Asset Management

    #1

คะแนนตามที่ผู้ให้บริการโมเดลเผยแพร่

การให้เหตุผล

ระดับความพยายามเริ่มต้น
medium
เปิดใช้งานตลอด
ใช่
ระดับความพยายามที่ใช้ได้
high / medium / low

เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

โค้ดพร้อมใช้สำหรับเรียกโมเดลนี้ด้วย API ที่เข้ากันได้ของ Felo API Platform เริ่มใน Playground เมื่อคุณต้องการทดสอบพรอมต์ก่อนเขียนโค้ด

เปิด Playgroundสร้างคีย์ API
1

ตั้งค่าคีย์ API

สร้างคีย์จากบัญชี Felo API Platform ของคุณและตั้งเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

ส่งคำขอแรก

ใช้ ID โมเดลนี้กับ endpoint ของ Felo API Platform ส่วนหัวคำขอแบบไม่บังคับ เช่น X-Request-Id ช่วยในการแก้ไขปัญหา

gemini-4-carbon

โมเดลนี้มีความสามารถในการให้เหตุผล หากโปรโตคอลและเส้นทางโมเดลที่คุณเลือกเปิดการควบคุมการให้เหตุผล ให้เก็บเมทาดาทาการให้เหตุผลที่ส่งคืนไว้เมื่อสนทนาต่อ

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());

การใช้ SDK ของบุคคลที่สาม

ใน SDK ที่เข้ากันได้ ให้ตั้ง baseURL เป็น https://openapi.felo.ai/api/v1. สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude ให้ใช้ base URL ที่เข้ากันได้กับ Anthropic https://openapi.felo.ai/api.

3

เปิดใช้สตรีมมิ่ง

เพิ่ม stream: true เพื่อรับการตอบกลับเป็น 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 มีอินเทอร์เฟซสำหรับเรียกโมเดลที่เข้ากันได้ เลือกอินเทอร์เฟซที่แอปหรือไคลเอนต์เอเจนต์ของคุณรองรับอยู่แล้ว

อินเทอร์เฟซเมธอดURL

Messages

ข้อความที่เข้ากันได้กับ Anthropic สำหรับไคลเอนต์สไตล์ Claude

POST

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

พารามิเตอร์

ชื่อชนิดค่าเริ่มต้นคำอธิบาย
modelstringgemini-4-carbonID โมเดลสาธารณะที่ต้องการเรียก
max_tokensinteger—จำนวนโทเคนสูงสุดที่สร้าง
messagesarray—ข้อความสนทนาสำหรับ Chat Completions
seed———
stop———
toolsarray—นิยาม tool calling ตามสคีมาที่เข้ากันได้
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—ควบคุมความหลากหลายของการตอบกลับเมื่อรองรับ
tool_choicestring or object—ควบคุมว่าควรเรียกเครื่องมือหรือไม่
response_formatobject—ขอเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างเมื่อรองรับ
reasoning_effort———
include_reasoning———
structured_outputs———

คำถามที่พบบ่อย

รู้จัก Gemini 4 Carbon?

Gemini 4 Carbon เปิดตัวเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม 2026 โดย Google ออกแบบมาสำหรับงานความรู้ที่ซับซ้อน วิศวกรรมซอฟต์แวร์ ความปลอดภัยไซเบอร์ และการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ โมเดลรองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ โดยมีเอาต์พุตเป็นข้อความ และใช้บริบทรวมอินพุตและเอาต์พุตได้ถึง 1 ล้านโทเคน จุดเด่นคือระบบคิดแบบปรับระดับได้ (configurable thinking levels) ที่ช่วยปรับสมดุลระหว่างคุณภาพ ความหน่วง และต้นทุน อีกทั้งยังใช้โทเคนการคิดมากกว่า Gemini 4 Argon เพื่อสำรวจสมมติฐานและตรวจสอบผลลัพธ์อย่างละเอียดยิ่งขึ้น โมเดลนี้เหมาะอย่างยิ่งกับงานที่ต้องใช้ความแม่นยำสูง เช่น การสร้างอาร์ติแฟกต์ การวิเคราะห์ข้อมูล การออกแบบอัลกอริทึม และการย้ายโค้ดเบสขนาดใหญ่ รวมถึงงานวิศวกรรมที่ต้องอาศัยการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ Gemini 4 Carbon ทำผลงานได้ดีตลอดวงจรชีวิตของช่องโหว่ ตั้งแต่การค้นหาไปจนถึงการแพตช์ และยังรองรับงานวิทยาศาสตร์ เช่น การแปลงเป้าหมายด้านความปลอดภัยให้เป็นทฤษฎีบททางคณิตศาสตร์ หรือการค้นหาคู่เหมือนระยะไกลในคลังลำดับดีเอ็นเอขนาดเพตะเบส เมื่อเทียบกับ Gemini 4 Argon โมเดลนี้เหนือกว่าด้านความปลอดภัยของเนื้อหาหลายภาษาและหลายรูปแบบ โดยมีคะแนนความปลอดภัยในการประเมินข้อความต่อข้อความดีขึ้น 3.50 เปอร์เซ็นต์ พร้อมลดอัตราการโกงสำเร็จใน Terminal-Bench 4.0 ลงเหลือ 0.0% ขณะที่ความแม่นยำโดยรวมดีขึ้น และลดการแจ้งเตือนความเสี่ยงจากการไม่สอดคล้องกันอย่างรุนแรงในสภาพแวดล้อมเขียนโค้ดจริงลงเกือบ 80% อย่างไรก็ตาม โมเดลอาจเกิดอาการหลอน (hallucinations) และอาจทำงานช้าลงหรือหมดเวลาในบางกรณี รวมถึงอาจใช้โทเคนมากขึ้นเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีจุดตัดความรู้อยู่ที่เดือนมีนาคม 2026

การใช้งานถูกเรียกเก็บเงินอย่างไร

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการที่คุณใช้ ราคาของผู้ให้บริการนั้น และปริมาณการใช้งาน อินพุตที่ยาวขึ้นหรือเงื่อนไขอื่นอาจมีราคาแตกต่างกัน

Gemini 4 Carbon รองรับอินพุตแบบใดบ้าง

รองรับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ โดยสร้างเอาต์พุตเป็นข้อความ

โมเดลนี้มีขนาดบริบทเท่าใด

ใช้บริบทรวมอินพุตและเอาต์พุตได้ถึง 1 ล้านโทเคน

Gemini 4 Carbon เหมาะกับงานประเภทใด

เหมาะกับงานความรู้ความแม่นยำสูง การสร้างอาร์ติแฟกต์ การวิเคราะห์ข้อมูล งานวิศวกรรมที่ต้องทำงานร่วมกันหลายเอเจนต์ ความปลอดภัยไซเบอร์ และการให้เหตุผลทางฟิสิกส์ คณิตศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ

แตกต่างจาก Gemini 4 Argon อย่างไร

Gemini 4 Carbon สร้างต่อยอดจาก Gemini 4 Argon และใช้โทเคนการคิดมากกว่าเพื่อสำรวจสมมติฐานและตรวจสอบผลลัพธ์อย่างละเอียด อีกทั้งมีคะแนนความปลอดภัยของเนื้อหาหลายภาษาและหลายรูปแบบดีขึ้น 3.50 เปอร์เซ็นต์ในการประเมินข้อความต่อข้อความ

มีข้อจำกัดอะไรบ้าง

อาจเกิดอาการหลอนได้ อาจทำงานช้าหรือหมดเวลาในบางครั้ง และอาจใช้โทเคนมากขึ้นโดยเฉพาะเมื่อใช้ระดับการคิดสูง

โมเดลที่เกี่ยวข้อง

Gemini 4 Carbon (batch)

Googlegemini-4-carbon:batch

Gemini 4 Carbon เป็นโมเดลมัลติโหมดัลจาก Google ที่เน้นงานเอเจนต์ระยะยาว การเขียนโค้ดขั้นสูง และความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ด้วยบริบท 1 ล้านโทเคน

การเขียนโค้ดและพัฒนาเว็บฟูลสแตกงานเอเจนต์วิศวกรรมระยะยาวหลายวันการวิจัยทางการเงินและการสร้างโมเดล Excelความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์และการตรวจสอบ

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

943.718K

token อินพุต

$2 / 1M token

token เอาต์พุต

$10 / 1M token

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon คือโมเดลชายน์ระดับแนวหน้าจาก Google ที่รองรับบริบทขนาด 1 ล้านโทเคน รับข้อมูลได้ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และ PDF พร้อมความสามารถในการทำงานแบบเอเจนต์

งานเขียนโค้ดและวิศวกรรมซอฟต์แวร์การเงินและการกระทบยอดบัญชีหลายขั้นตอนการทบทวนกฎหมายและเอกสารกำกับดูแลการป้องกันไซเบอร์และการ remediate อัตโนมัติ

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

943.718K

token อินพุต

$4 / 1M token

token เอาต์พุต

$20 / 1M token

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Gemini 3.8 Flash คือโมเดลมัลติโมดัลจาก Google ที่เน้นการให้เหตุผลขั้นสูง รองรับบริบท 1,000,000 โทเค็น และเหมาะกับงานเอเจนต์และเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ซับซ้อน

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาวเอเจนต์อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์องค์กรที่ซับซ้อนการจัดลำดับงานหลายขั้นตอน

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

65.536K

token อินพุต

$1.5 / 1M token

token เอาต์พุต

$7.5 / 1M token

Gemma 4 26B A4B (free)

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

Gemma 4 26B A4B เป็นโมเดลมัลติโหมดน้ำหนักเปิดจาก Google DeepMind สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts ที่มีพารามิเตอร์รวม 26B และพารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 4B รองรับบริบท 256K โทเคน พร้อมความสามารถด้านข้อความ ภาพ และวิดีโอ

ช่วยเขียนโค้ดใน IDE และเอเจนต์แก้ไขและรีแฟกเตอร์โค้ดตอบคำถามวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์แยกวิเคราะห์เอกสารและ OCR

บริบท

262.144K

เอาต์พุตสูงสุด

32.768K

token อินพุต

$0 / 1M token

token เอาต์พุต

$0 / 1M token

Gemini 2.5 Pro

Googlegemini-2.5-pro

Gemini 2.5 Pro เป็นโมเดลจาก Google DeepMind ที่รองรับการเข้าใจหลายรูปแบบ ทั้งข้อความและวิดีโอ พร้อมการสร้างเสียงและสถาปัตยกรรมการคิดแบบไฮบริด

งานให้เหตุผลซับซ้อนในโหมดคิดการพัฒนาเว็บและเว็บแอปการสร้างแอปพลิเคชันเอเจนต์งานวิดีโอสร้างสรรค์

บริบท

1.049M

เอาต์พุตสูงสุด

65.536K

token อินพุต · ราคาพื้นฐาน

$1.25 / 1M token

token เอาต์พุต · ราคาพื้นฐาน

$10 / 1M token