Felo API PlatformFelo API Platform
返回模型列表
Googlemessages

Gemini 4 Carbon (batch) API

Gemini 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。

Gemini 4 Carbon 是谷歌于 2026 年 10 月 28 日发布的多模态前沿模型，支持文本、图像、音频、视频以及 PDF 等文件输入，输出为文本。上下文窗口为 100 万 token，通过续写机制输出上限同样可达 100 万 token，并提供低、中、高三档可调推理强度，适合跨越数天的长周期智能体项目。

该模型面向高强度专业任务：高级编程与全栈 Web 开发、长周期智能体工程、深度金融研究与 Excel 建模、科学证明与复杂知识工作，以及网络防御、漏洞发现、渗透测试和安全审计。它并非面向日常使用的通用模型，而是作为 Gemini 4 Argon 的后继者定位在专业前沿场景。

在评测中，Gemini 4 Carbon 以 59 分位列 Artificial Analysis Intelligence Index V5 第一，并在该套件九项评测中的四项领先；AA-Omniscience 指数为 54 分，为所有模型中最高，准确率 58%，幻觉率 11%。它可通过 Google AI Studio 与 Google Vertex 使用，并在 OpenRouter 上以兼容 OpenAI 的 API 提供。

限时免费试用
打开 Playground ↗创建 API key ↗接入指南 →

更新时间:

模型 ID

gemini-4-carbon:batch
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

  • 多模态输入覆盖文本、图像、音频、视频与文件
  • 100 万 token 上下文，输出可续写至 100 万 token
  • 低、中、高三档可调推理强度
  • 面向跨越多日的长周期智能体工作流
  • Artificial Analysis 智能指数 V5 排名第一
  • AA-Omniscience 指数 54 分为所有模型最高

供应商

最优价格
1 个供应商

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。

供应商 · 计费明细
可用率
$2$1$10$5$0.1$0.05$0.1$0.05

10 美元能买多少 token

输入
500万 tokens
输出
100万 tokens

按当前输入与输出单价估算，未计入折扣。

基准测试

  • Artificial Analysis Intelligence Index V5

    分；排名第 1

    59

  • AA-Omniscience Index

    分；所有模型中最高的

    54

  • AA-Omniscience 准确率

    58%

  • AA-Omniscience 幻觉率

    11%

  • Vals Index

    29 个模型中排名第 2

    70.36%

  • Legal Research Bench

    排名第 1

    55.77%

  • Terminal-Bench 4.0

    排名第 4

    63.13%

  • SEC-bench Pro

    漏洞发现

    88.2%

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

快速开始

直接复制代码，通过 Felo API Platform 兼容 API 调用该模型。写代码前可先在 Playground 测试提示词。

打开 Playground创建 API key
1

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"
2

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:batch

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:batch",
  "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.

3

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:batch",
  "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。

SurfaceMethodURL

Messages

Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.

POST

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

参数

名称类型默认值说明
modelstringgemini-4-carbon:batchPublic 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 (batch)?

Gemini 4 Carbon 是谷歌于 2026 年 10 月 28 日发布的多模态前沿模型，支持文本、图像、音频、视频以及 PDF 等文件输入，输出为文本。上下文窗口为 100 万 token，通过续写机制输出上限同样可达 100 万 token，并提供低、中、高三档可调推理强度，适合跨越数天的长周期智能体项目。 该模型面向高强度专业任务：高级编程与全栈 Web 开发、长周期智能体工程、深度金融研究与 Excel 建模、科学证明与复杂知识工作，以及网络防御、漏洞发现、渗透测试和安全审计。它并非面向日常使用的通用模型，而是作为 Gemini 4 Argon 的后继者定位在专业前沿场景。 在评测中，Gemini 4 Carbon 以 59 分位列 Artificial Analysis Intelligence Index V5 第一，并在该套件九项评测中的四项领先；AA-Omniscience 指数为 54 分，为所有模型中最高，准确率 58%，幻觉率 11%。它可通过 Google AI Studio 与 Google Vertex 使用，并在 OpenRouter 上以兼容 OpenAI 的 API 提供。

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 支持哪些输入形式？

支持文本、图像、音频、视频以及 PDF 等文件输入，输出为文本。

上下文和输出长度是多少？

上下文窗口为 100 万 token；通过续写机制，输出上限同样可达 100 万 token。

它适合哪些任务？

适合高级编程与全栈开发、长周期智能体工程、深度金融研究与 Excel 建模、科学证明，以及网络防御与安全审计等专业场景。

它和 Gemini 4 Argon 有什么区别？

Gemini 4 Carbon 定位为 Gemini 4 Argon 的后继者，面向更重的专业与智能体任务；不过其 11% 的幻觉率高于 Gemini 4 Argon 的 4%。

可以通过哪些渠道使用？

可通过 Google AI Studio 和 Google Vertex 使用，也在 OpenRouter 上以兼容 OpenAI 的 API 提供。

相关模型

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

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。

长周期智能体工作流网络安全防御复杂知识工作代码库迁移

上下文

1.049M

最大输出

943.718K

输入 tokens

$4 / 1M tokens

输出 tokens

$20 / 1M tokens

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 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。

软件工程金融账目核对法律文件审阅网络安全防御

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-flash

Gemini 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。

长程软件工程自主智能体复杂企业工作流多步编排

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:free

Gemma 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。

编码辅助与智能体代码生成与重构数学与科学解题文档解析与 OCR

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-pro

Gemini 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。

复杂多轮推理网页与应用开发代理式代码应用视频理解与创作

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