Gemini 4 Carbon API
Google 于 2026 年 10 月 28 日发布的 Gemini 4 Carbon，面向长周期智能体工作流与网络安全，支持文本、图像、音频、视频输入。
Gemini 4 Carbon 是 Google 在 2026 年 10 月 28 日推出的前沿模型，构建于 Gemini 4 Argon 之上，知识截止时间为 2026 年 3 月。它支持文本、图像、音频和视频输入，输出为文本，输入与输出合计上下文达 100 万 tokens。模型可通过可配置的思考层级在质量、延迟和成本之间做权衡，在较高思考层级下会比 Gemini 4 Argon 消耗更多思考 tokens，用于探索假设、深入推理并执行更长的验证循环。
该模型面向长周期智能体工作流，覆盖复杂知识工作、软件工程、网络安全与科学推理。典型任务包括高精度知识工作与数据分析、需要多智能体协作的工程任务、日常调试与大规模代码库迁移、算法设计，以及物理、数学和生命科学领域的推理；在网络安全方向还覆盖漏洞发现、利用与修补。官方称其在网络安全能力与长周期智能体工作流上达到前沿水平，并将 Terminal-Bench 4.0 上的成功作弊率降至 0.0%，同时提升了整体准确率；在多语言与多模态内容安全方面优于 Gemini 4 Argon，文本到文本安全评估提升 3.50 个百分点。
使用上需要注意：模型仍可能出现幻觉，偶尔会有变慢或超时的情况，并且在较高思考层级下可能消耗更多 tokens 以追求性能。发布时，Google 通过 Fairwind Program 向部分网络安全防御者开放；开发者可通过 AI Studio 与 Android Studio 中的 Gemini API 付费层级使用，企业可通过 Gemini for business 的 API 或模型下拉菜单、Google Antigravity 或 CodeMender 使用。
更新时间:
模型 ID
gemini-4-carbon- 上下文
- 1.049M
- 最大输出
- 943.718K
- 推荐 API
- messages
- 输入
- audio / file / image / text / video
- 输出
- text
核心要点
- 输入与输出合计 100 万 tokens 上下文
- 可配置思考层级平衡质量与成本
- 覆盖漏洞发现、利用与修补全流程
- Terminal-Bench 4.0 作弊率降至 0.0%
- 文本到文本安全评估提升 3.50 个百分点
- 知识截止时间 2026 年 3 月
供应商
最优价格比较不同供应商的调用价格，点击供应商可查看完整费用和适用条件。
| 可用率 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
历史统计不等于实时健康检查，缺失数据不代表服务中断。
10 美元能买多少 token
- 输入
- 250万 tokens
- 输出
- 50万 tokens
按当前输入与输出单价估算，未计入折扣。
基准测试
- 59
Artificial Analysis Intelligence Index v5.0
排名第一；Claude Opus 5.5 得分为 58
- 88.2%
SEC-bench Pro
漏洞发现
- 54.8%
ExploitGym
漏洞利用
- 71.0%
CWE-bench
漏洞修补
- 0.0%
Terminal-Bench 4.0
成功作弊率
- 70.45%
Vals Index
在 36 个模型中排名第 3
- 55.77%
Legal Research Bench
排名第 1
- #1
General Financial Intelligence benchmark
在 23 个前沿模型配置中排名第一；Balyasny Asset Management
分数来自模型厂商公布的数据，未独立验证。
推理能力
- 默认推理强度
- medium
- 始终启用
- 是
- 可选推理强度
- high / medium / low
填入 API key
从 Felo API Platform 账户创建 key，并设置为环境变量。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"发起第一次请求
使用该模型 ID 调用 Felo API Platform endpoint。可选请求头如 X-Request-Id 能帮助排查问题。
gemini-4-carbon该模型支持推理。如果所选协议和模型路由暴露推理控制，请在继续对话时保留返回的推理元数据。
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());使用第三方 SDK
兼容 SDK 只需把 baseURL 设置为 https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude 风格客户端使用 Anthropic-compatible base URL。 https://openapi.felo.ai/api.
启用流式输出
加入 stream: true，即可以 server-sent events 接收响应。
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 提供兼容的模型调用入口。选择你的应用或 Agent 客户端已经支持的接口即可。
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messages参数
modelstringgemini-4-carbonPublic model ID to call.max_tokensinteger—Maximum generated tokens.messagesarray—Conversation messages for Chat Completions.seed———stop———toolsarray—Tool calling definitions following compatible schema.top_p———reasoning———temperaturenumber—Controls response variety when supported.tool_choicestring or object—Controls whether a tool should be called.response_formatobject—Request structured output when supported.reasoning_effort———include_reasoning———structured_outputs———常见问题
什么是 Gemini 4 Carbon?
Gemini 4 Carbon 是 Google 在 2026 年 10 月 28 日推出的前沿模型，构建于 Gemini 4 Argon 之上，知识截止时间为 2026 年 3 月。它支持文本、图像、音频和视频输入，输出为文本，输入与输出合计上下文达 100 万 tokens。模型可通过可配置的思考层级在质量、延迟和成本之间做权衡，在较高思考层级下会比 Gemini 4 Argon 消耗更多思考 tokens，用于探索假设、深入推理并执行更长的验证循环。 该模型面向长周期智能体工作流，覆盖复杂知识工作、软件工程、网络安全与科学推理。典型任务包括高精度知识工作与数据分析、需要多智能体协作的工程任务、日常调试与大规模代码库迁移、算法设计，以及物理、数学和生命科学领域的推理；在网络安全方向还覆盖漏洞发现、利用与修补。官方称其在网络安全能力与长周期智能体工作流上达到前沿水平，并将 Terminal-Bench 4.0 上的成功作弊率降至 0.0%，同时提升了整体准确率；在多语言与多模态内容安全方面优于 Gemini 4 Argon，文本到文本安全评估提升 3.50 个百分点。 使用上需要注意：模型仍可能出现幻觉，偶尔会有变慢或超时的情况，并且在较高思考层级下可能消耗更多 tokens 以追求性能。发布时，Google 通过 Fairwind Program 向部分网络安全防御者开放；开发者可通过 AI Studio 与 Android Studio 中的 Gemini API 付费层级使用，企业可通过 Gemini for business 的 API 或模型下拉菜单、Google Antigravity 或 CodeMender 使用。
如何计算调用费用？
费用取决于你使用的供应商、对应价格和实际用量。长文本输入等情况可能适用不同价格，详见计费明细。
Gemini 4 Carbon 支持哪些输入和输出？
支持文本、图像、音频和视频输入，输出为文本。输入与输出合计上下文为 100 万 tokens。
它适合哪些任务？
适合长周期智能体工作流、复杂知识工作与数据分析、软件工程与大规模代码库迁移、网络安全漏洞发现与修补，以及物理、数学和生命科学推理。
它和 Gemini 4 Argon 有什么区别？
Gemini 4 Carbon 构建于 Gemini 4 Argon 之上，在较高思考层级下会消耗更多思考 tokens 做深入推理与验证，并在多语言和多模态内容安全评估上优于 Gemini 4 Argon。
思考层级如何影响使用？
模型提供可配置的思考层级，用于在质量、延迟和成本之间权衡；层级越高，可能消耗更多 tokens 以获得更好表现。
有哪些已知局限？
可能出现幻觉，偶尔会变慢或超时，较高思考层级下 token 消耗也会增加。
相关模型
Gemini 4 Carbon (batch)
Googlegemini-4-carbon:batchGemini 4 Carbon 是谷歌推出的多模态前沿模型，支持文本、图像、音频、视频和文件输入，专为长周期智能体工作流打造。
上下文
1.049M
最大输出
943.718K
输入 tokens
$2 / 1M tokens
输出 tokens
$10 / 1M tokens
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGemini 4 Argon 是 Google 于 2026 年 10 月发布的前沿模型，支持 1M 上下文与多模态输入，主打长时复杂工程与企业知识工作。
上下文
1.049M
最大输出
943.718K
输入 tokens
$4 / 1M tokens
输出 tokens
$20 / 1M tokens
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash 是 Google 于 2026 年 9 月 2 日推出的多模态推理模型，支持 100 万 token 上下文与 65,536 token 输出，面向长程软件工程与自主智能体任务。
上下文
1.049M
最大输出
65.536K
输入 tokens
$1.5 / 1M tokens
输出 tokens
$7.5 / 1M tokens
Gemma 4 26B A4B (free)
Googlegemma-4-26b-a4b-it:freeGemma 4 26B A4B 是采用 Mixture-of-Experts 架构的开源多模态模型，支持文本、图像、视频输入，兼顾性能与推理效率。
上下文
262.144K
最大输出
32.768K
输入 tokens
$0 / 1M tokens
输出 tokens
$0 / 1M tokens
Gemini 2.5 Pro
Googlegemini-2.5-proGemini 2.5 Pro 是 Google DeepMind 推出的多模态旗舰模型，具备混合推理架构、百万级上下文与领先的视频理解能力。
上下文
1.049M
最大输出
65.536K
输入 tokens · 基础费率
$1.25 / 1M tokens
输出 tokens · 基础费率
$10 / 1M tokens