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Gemini 4 Carbon

Testen Sie Gemini 4 Carbon, Googles stärkstes Gemini 4-Modell, im Browser oder über eine OpenAI-kompatible API. Platz 1 im Artificial Analysis Intelligence Index.

EingabeOffiziell $2.00 pro 1 Mio. TokensAIReiter $0.60 pro 1 Mio. TokensAusgabeOffiziell $10.00 pro 1 Mio. TokensAIReiter $3.00 pro 1 Mio. TokensCache-LesenOffiziell $0.10 pro 1 Mio. TokensAIReiter $0.03 pro 1 Mio. TokensCache-ErstellungAIReiter $0.00 pro 1 Mio. Tokens
Mit API ausführen

EINGABE

AUSGABE

Example
Generated in
42.7 seconds
Eingabe-Token
134
Ausgabe-Token
2354
Tokens per second
55.13 tokens / second
Time to first token
-

Modelldetails

Verwenden Sie denselben Modellschlüssel im Playground, in API-Anfragen und in internen Workflows.

Modell-ID
gemini-4-carbon
Anbieter
Google
Protokoll
OpenAI Chat Completions
Kontextfenster
1,048,576 Token
Maximale Ausgabe
-
Eingabe-Token
60 Credits / 1 Mio. Token
Ausgabe-Token
300 Credits / 1 Mio. Token
Cache-Lesen
3 Credits / 1 Mio. Token
Cache-Schreiben
0 Credits / 1 Mio. Token

Stärken von Gemini 4 Carbon

Google hat Carbon auf Basis von Gemini 4 Argon für Cybersicherheit und komplexe, mehrstufige Arbeitsschritte entwickelt. Die folgenden Zahlen stammen von Google, sofern keine unabhängige Bestenliste angegeben ist.

Schwachstellen finden und nachweisen

Carbon erzielt 54,8 % auf ExploitGym – einem Benchmark, bei dem ein Modell eine bekannte Sicherheitslücke in einen funktionierenden Exploit verwandeln muss –, verglichen mit 42,0 % bei Argon. Wenden Sie es auf Ihren eigenen Code an, um zu überprüfen, welche Befunde tatsächlich erreichbar sind und welche lediglich Rauschen darstellen, und lassen Sie es anschließend den Patch schreiben.

Widerstandsfähig gegen Prompt Injection

Im Benchmark für indirekte Prompt Injection von Gray Swan waren in Webseiten, E-Mails und Dateien versteckte Angriffe gegen Carbon in 0 % der Fälle erfolgreich. Laut Google hat bisher kein früheres Modell den Wert Null erreicht. Dies ist besonders wichtig für Agenten, die Inhalte verarbeiten, die Sie nicht kontrollieren.

Lange, autonome Aufgaben

Carbon durchdenkt Aufgaben länger als Argon und überprüft die eigenen Ergebnisse vor der Ausgabe. Setzen Sie es dort ein, wo ein Fehltritt kostspielig ist: bei dateiübergreifenden Änderungen, der Vorfallanalyse oder Aufgaben, die ein Agent über längere Zeit ohne menschliches Eingreifen ausführt.

Spitzenwert im Gesamtergebnis

Carbon belegt mit einem Wert von 59 Platz 1 im Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, einer unabhängigen Bestenliste. Claude Opus 5.5 erreicht 58 und GPT-6 Astra 57. Argon kommt auf 50.

Carbon oder Argon?

Beide sind Gemini 4-Modelle mit einem Kontextfenster von 1 Million Tokens. Carbon tauscht Geschwindigkeit und Tokens gegen gründlichere logische Schlussfolgerungen ein – die richtige Wahl hängt also von der Aufgabe ab.

Wählen Sie Carbon für

Sicherheitsaudits, Schwachstellen-Triage, Agenten, die im Web surfen oder nicht vertrauenswürdige Dokumente lesen, sowie anspruchsvolle Probleme, bei denen sich das Warten auf eine zusätzliche Überprüfung der Antwort lohnt.

Bleiben Sie bei Argon für

Tägliches Coden, Schreiben und Wissensarbeit. Google empfiehlt Argon weiterhin für die meisten dieser Aufgaben. Es antwortet schneller und verbraucht weniger Tokens.

Puffer bei max_tokens einplanen

Die Denkprozesse und die Selbstüberprüfung von Carbon fließen in das Ausgabe-Budget ein, weshalb es beim gleichen Prompt mehr Tokens als Argon erzeugt. Halten Sie max_tokens für Chats moderat und erhöhen Sie den Wert für Audits und lange Aufgaben, damit die Antwort nicht abgeschnitten wird.

Gemini 4 Carbon vs Gemini 4 Argon vs Claude Opus 5.5 vs GPT-6 Astra

Four frontier models, all available on AIReiter with the same API key.

Gemini 4 CarbonGemini 4 ArgonClaude Opus 5.5GPT-6 Astra
DeveloperGoogleGoogleAnthropicOpenAI
Artificial Analysis Intelligence Index v5.059 (#1)505857
Context window1M tokens1M tokens1M tokens1.05M tokens
Built forCyber defense, long autonomous tasksEveryday coding and knowledge workCoding agents, long tasksGeneral reasoning
Model id on AIReitergemini-4-carbongemini-4-argonclaude-opus-5-5gpt-6-astra

The lead on the overall index is one point. Claude Opus 5.5 still scores higher on the index's coding-agent evaluations (62 to 59), and Carbon's clearest margins are in security work. Send the same real task to each model and keep the one that does it best.

So rufen Sie die Gemini 4 Carbon API auf

AIReiter stellt Carbon über das OpenAI Chat Completions-Protokoll bereit. Ein bestehender OpenAI-Client benötigt lediglich zwei Anpassungen.

01

Client-URL anpassen

Legen Sie die Base-URL auf https://aireiter.com/api/v1 fest und verwenden Sie Ihren AIReiter-API-Schlüssel. Die offiziellen OpenAI-SDKs funktionieren, sobald die Base-URL geändert wurde.

02

Anfrage senden

POST https://aireiter.com/api/v1/chat/completions { "model": "gemini-4-carbon", "max_tokens": 8192, "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}] }

03

Ausgabegröße anpassen

Carbon denkt nach, bevor es antwortet, und dieses Reasoning teilt sich das max_tokens-Budget. Wenn eine Antwort vorzeitig abbricht, erhöhen Sie max_tokens, bevor Sie den Prompt kürzen.

Gemini 4 Carbon API FAQ

/ 01

Welche Modell-ID sende ich?

gemini-4-carbon, dieselbe ID, die Google in der Gemini API verwendet.

/ 02

Wie unterscheidet sich Carbon von Argon?

Carbon basiert auf Argon. Es führt längere Denkprozesse durch und überprüft seine Arbeit nochmals, was die Ergebnisse bei anspruchsvollen und sicherheitsrelevanten Benchmarks verbessert, aber jede Antwort langsamer und umfangreicher macht. Für die meisten alltäglichen Aufgaben ist Argon die schnellere Wahl.

/ 03

War Carbon nur für Sicherheitsteams gedacht?

Zunächst ja. Google hat Carbon am 28. Oktober 2026 angekündigt und Verteidigern im Rahmen des Fairwind-Programms Vorabzugang gewährt. Seit dem 10. November 2026 steht es allen zahlenden Gemini API-Entwicklern zur Verfügung, und AIReiter stellt diese Version bereit.

/ 04

Benötige ich ein Google-Konto oder einen Gemini-API-Schlüssel?

Nein. Verwenden Sie Ihren AIReiter-Schlüssel mit dem AIReiter-Endpunkt. Um das Modell vor dem Schreiben von Code auszuprobieren, nutzen Sie den Playground auf dieser Seite.

/ 05

Sind die Benchmark-Zahlen unabhängig?

Der Artificial Analysis Intelligence Index ist eine unabhängige Bestenliste. Die Ergebnisse von ExploitGym und Gray Swan werden von Google gemeldet. Führen Sie Carbon für Ihre eigenen Aufgaben aus, bevor Sie einen Produktions-Workload darauf verlagern.