Gemini 4 Carbon API
Google 最強的前沿模型，專為長時程代理工作流程與資安防禦打造，支援文字、圖像、音訊與影片輸入。
Gemini 4 Carbon 是 Google 於 2026 年 10 月 28 日推出的前沿模型，建立在 Gemini 4 Argon 之上，定位為 Google 目前最強的模型。它支援文字、圖像、音訊與影片輸入，僅輸出文字，輸入與輸出合計的上下文長度達 100 萬個 token，知識截止時間為 2026 年 3 月。模型可透過可設定的思考等級，在品質、延遲與成本之間取得平衡；相較於 Gemini 4 Argon，它在探索假設與執行延伸驗證時會使用更多思考 token。
在資安領域，Gemini 4 Carbon 涵蓋完整的漏洞生命週期，從漏洞發現、利用到修補皆有對應表現，並將 Terminal-Bench 4.0 上的成功作弊率降至 0.0%，同時提升整體準確率。它適合高精度的知識工作、產出成品與資料分析，也支援需要多代理協作的工程任務、大規模程式碼庫遷移與演算法設計。此外，它在物理、數學與生命科學的推理，以及視覺設計與空間推理上同樣適用，並能將安全目標轉譯為數學定理、在 petabase 規模的序列檔案中自主尋找遠源同源序列。
與 Gemini 4 Argon 相比，Gemini 4 Carbon 在多語言與多模態內容安全上表現更佳，文字對文字的安全評估提升 3.50 個百分點，實際程式開發環境中的高嚴重性失準警示也下降近 80%。不過模型仍可能出現幻覺，偶爾會有速度偏慢或逾時的情況，且在較高的思考等級下可能消耗更多 token 以追求最佳表現。
更新時間:
模型 ID
gemini-4-carbon- 上下文
- 1.049M
- 最大輸出
- 943.718K
- 建議 API
- messages
- 輸入
- audio / file / image / text / video
- 輸出
- text
核心要點
- Google 目前最強的前沿模型
- 涵蓋完整漏洞生命週期
- 上下文合計達 100 萬個 token
- 可設定思考等級平衡品質與成本
- 支援文字、圖像、音訊與影片輸入
- 多代理協作與長時程代理工作流程
供應商
最優價格比較不同供應商的呼叫價格，點擊供應商可查看完整費用和適用條件。
| 可用率 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
歷史統計不等於即時健康檢查，缺少資料不代表服務中斷。
10 美元能買多少 token
- 輸入
- 250萬 tokens
- 輸出
- 50萬 tokens
依目前輸入與輸出單價估算，未計入折扣。
基準測試
- 59
Artificial Analysis Intelligence Index v5.0
排名第一；Claude Opus 5.5 為 58
- 88.2%
SEC-bench Pro
漏洞發現
- 54.8%
ExploitGym
漏洞利用
- 71.0%
CWE-bench
漏洞修補
- 0.0%
Terminal-Bench 4.0
成功作弊率
- 70.45%
Vals Index
36 個模型中排名第 3
- 55.77%
Legal Research Bench
排名第 1
- 第 1 名
General Financial Intelligence benchmark
23 種前沿模型配置中排名第一；Balyasny Asset Management
分數來自模型廠商公布的資料，未經獨立驗證。
推理能力
- 預設推理強度
- medium
- 始終啟用
- 是
- 可選推理強度
- high / medium / low
填入 API key
從 Felo API Platform 帳戶建立 key，並設定為環境變數。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"發出第一次請求
使用該模型 ID 呼叫 Felo API Platform endpoint。可選請求標頭如 X-Request-Id 能協助排查問題。
gemini-4-carbon該模型支援推理。如果所選協議與模型路由提供推理控制，請在繼續對話時保留回傳的推理中繼資料。
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.
啟用串流輸出
加入 stream: true，即可以 server-sent events 接收回應。
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———常見問題
什麼是 Gemini 4 Carbon?
Gemini 4 Carbon 是 Google 於 2026 年 10 月 28 日推出的前沿模型，建立在 Gemini 4 Argon 之上，定位為 Google 目前最強的模型。它支援文字、圖像、音訊與影片輸入，僅輸出文字，輸入與輸出合計的上下文長度達 100 萬個 token，知識截止時間為 2026 年 3 月。模型可透過可設定的思考等級，在品質、延遲與成本之間取得平衡；相較於 Gemini 4 Argon，它在探索假設與執行延伸驗證時會使用更多思考 token。 在資安領域，Gemini 4 Carbon 涵蓋完整的漏洞生命週期，從漏洞發現、利用到修補皆有對應表現，並將 Terminal-Bench 4.0 上的成功作弊率降至 0.0%，同時提升整體準確率。它適合高精度的知識工作、產出成品與資料分析，也支援需要多代理協作的工程任務、大規模程式碼庫遷移與演算法設計。此外，它在物理、數學與生命科學的推理，以及視覺設計與空間推理上同樣適用，並能將安全目標轉譯為數學定理、在 petabase 規模的序列檔案中自主尋找遠源同源序列。 與 Gemini 4 Argon 相比，Gemini 4 Carbon 在多語言與多模態內容安全上表現更佳，文字對文字的安全評估提升 3.50 個百分點，實際程式開發環境中的高嚴重性失準警示也下降近 80%。不過模型仍可能出現幻覺，偶爾會有速度偏慢或逾時的情況，且在較高的思考等級下可能消耗更多 token 以追求最佳表現。
如何計算呼叫費用？
費用取決於你使用的供應商、對應價格和實際用量。長文字輸入等情況可能適用不同價格，詳見計費明細。
Gemini 4 Carbon 支援哪些輸入與輸出格式？
支援文字、圖像、音訊與影片輸入，輸出為文字。輸入與輸出合計的上下文長度可達 100 萬個 token。
它適合哪些任務？
適合高精度知識工作、成品產出與資料分析，以及需要多代理協作的工程任務、資安防禦、漏洞發現與修補，還有物理、數學與生命科學的推理。
它和 Gemini 4 Argon 有什麼差別？
Gemini 4 Carbon 建立在 Gemini 4 Argon 之上，在探索假設與延伸驗證時使用更多思考 token；多語言與多模態內容安全表現更佳，文字對文字安全評估提升 3.50 個百分點。
使用時需要注意什麼限制？
模型仍可能產生幻覺，偶爾會有速度偏慢或逾時的情形，且在較高的思考等級下可能使用更多 token 以追求最佳表現。
研究人員可以如何取得使用權限？
科學家與研究人員可透過 Google Antigravity 的最高用量方案申請 Argon 與 Carbon 的使用權限，符合資格且名額允許時可免費使用六個月。
相關模型
Gemini 4 Carbon (batch)
Googlegemini-4-carbon:batchGemini 4 Carbon 是 Google 於 2026 年 10 月 28 日推出的旗艦模型，支援多模態輸入與批次推理，適合長時程代理與高強度知識工作。
上下文
1.049M
最大輸出
943.718K
輸入 tokens
$2 / 1M tokens
輸出 tokens
$10 / 1M tokens
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGoogle 旗下 Gemini 4 世代的旗艦模型，具備 100 萬 token 上下文，主攻長時間複雜任務。
上下文
1.049M
最大輸出
943.718K
輸入 tokens
$4 / 1M tokens
輸出 tokens
$20 / 1M tokens
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash 是 Google 最智慧的 Flash 模型，支援多模態輸入與文字輸出，上下文可達 100 萬個 token。
上下文
1.049M
最大輸出
65.536K
輸入 tokens
$1.5 / 1M tokens
輸出 tokens
$7.5 / 1M tokens
Gemma 4 26B A4B (free)
Googlegemma-4-26b-a4b-it:freeGoogle DeepMind 推出的開源多模態模型，採用 MoE 架構，總參數 26B、推理時僅啟用 4B，兼顧智能與效率。
上下文
262.144K
最大輸出
32.768K
輸入 tokens
$0 / 1M tokens
輸出 tokens
$0 / 1M tokens
Gemini 2.5 Pro
Googlegemini-2.5-proGemini 2.5 Pro 是 Google DeepMind 推出的混合推理模型，具備百萬 token 上下文與多模態理解能力，擅長程式開發與影片理解。
上下文
1.049M
最大輸出
65.536K
輸入 tokens · 基礎費率
$1.25 / 1M tokens
輸出 tokens · 基礎費率
$10 / 1M tokens