AIREITER
GoogleText Chat

Gemini 4 Carbon

Попробуйте Gemini 4 Carbon — самую мощную модель Google в линейке Gemini 4 — в браузере или через OpenAI-совместимый API. № 1 в рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index.

ВводОфициально $2.00 za 1 mln tokenovAIReiter $0.60 za 1 mln tokenovВыводОфициально $10.00 za 1 mln tokenovAIReiter $3.00 za 1 mln tokenovЧтение кэшаОфициально $0.10 za 1 mln tokenovAIReiter $0.03 za 1 mln tokenovСоздание кэшаAIReiter $0.00 za 1 mln tokenov
Запустить через API

ВВОД

ВЫВОД

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

Сведения о модели

Используйте тот же ключ модели в Playground, запросах API и внутренних рабочих процессах.

ID модели
gemini-4-carbon
Провайдер
Google
Протокол
OpenAI Chat Completions
Окно контекста
1,048,576 токенов
Максимальный вывод
-
Входные Token
60 credits / 1 млн токенов
Выходные Token
300 credits / 1 млн токенов
Чтение кэша
3 credits / 1 млн токенов
Запись кэша
0 credits / 1 млн токенов

В чём сильна Gemini 4 Carbon

Google создала Carbon на базе Gemini 4 Argon для задач кибербезопасности и длительной многоэтапной работы. Приведённые ниже показатели предоставлены Google, если не указан независимый рейтинг.

Поиск и подтверждение уязвимостей

Carbon набирает 54,8% в бенчмарке ExploitGym, где модель должна превратить известную уязвимость в рабочий эксплойт (у Argon — 42,0%). Направьте модель на собственный код, чтобы определить, какие срабатывания достижимы, а какие представляют собой шум, а затем поручите ей написать патч.

Устойчивость к промпт-инъекциям

В тесте Gray Swan на непрямые промпт-инъекции атаки, скрытые на веб-страницах, в письмах и файлах, против Carbon сработали в 0% случаев. По заявлению Google, ни одна предыдущая модель не достигала нулевого результата. Это особенно важно для агентов, читающих контент из неконтролируемых источников.

Длительные автономные задачи

Carbon рассуждает дольше, чем Argon, и проверяет свою работу перед тем, как дать ответ. Используйте её там, где цена ошибки высока: при изменениях в нескольких файлах, анализе инцидентов или выполнении агентом длительных задач без участия человека.

Лидерство в общем зачёте

Carbon занимает 1-е место в независимом рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с результатом 59 баллов. У Claude Opus 5.5 — 58 баллов, у GPT-6 Astra — 57, у Argon — 50.

Carbon или Argon?

Обе модели относятся к семейству Gemini 4 и поддерживают контекстное окно в 1 млн токенов. Carbon жертвует скоростью и расходом токенов ради более глубоких рассуждений, поэтому выбор зависит от задачи.

Выбирайте Carbon для

Аудитов безопасности, триажа уязвимостей, агентов, работающих с веб-страницами и недоверенными документами, а также сложных задач, где дополнительная проверка ответа оправдывает ожидание.

Оставайтесь на Argon для

Повседневного программирования, написания текстов и работы с информацией. Google по-прежнему рекомендует Argon для большинства таких задач: она отвечает быстрее и расходует меньше токенов.

Оставляйте запас в max_tokens

Рассуждения и самопроверка Carbon расходуют лимит выходных токенов, поэтому на один и тот же промпт она генерирует больше токенов, чем Argon. Для чатов задавайте умеренное значение max_tokens, а для аудитов и длительных задач увеличивайте его, чтобы ответ не оборвался.

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.

Как вызывать Gemini 4 Carbon API

AIReiter предоставляет доступ к Carbon по протоколу OpenAI Chat Completions. В существующем клиенте OpenAI потребуется внести всего два изменения.

01

Перенаправьте клиент

Укажите базовый URL https://aireiter.com/api/v1 и используйте свой API-ключ AIReiter. Официальные SDK OpenAI работают сразу после изменения базового URL.

02

Отправьте запрос

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

03

Задайте размер вывода

Carbon размышляет перед тем, как ответить, и эти рассуждения используют общий лимит max_tokens. Если ответ прерывается раньше времени, сначала увеличьте max_tokens, прежде чем сокращать промпт.

FAQ по Gemini 4 Carbon API

/ 01

Какой model id отправлять?

gemini-4-carbon — тот же идентификатор, который Google использует в Gemini API.

/ 02

Чем Carbon отличается от Argon?

Carbon создана на базе Argon. Она рассуждает дольше и перепроверяет свою работу, что повышает её результаты в сложных тестах и бенчмарках по безопасности, но делает каждый ответ медленнее и длиннее. Для большинства повседневных задач Argon остаётся более быстрым выбором.

/ 03

Модель Carbon предназначалась только для команд безопасности?

Сначала да. Google анонсировала Carbon 28 октября 2026 года и предоставила ранний доступ специалистам по киберзащите в рамках программы Fairwind. С 10 ноября 2026 года модель стала доступна всем разработчикам на платных тарифах Gemini API, и AIReiter использует именно этот релиз.

/ 04

Нужен ли мне аккаунт Google или API-ключ Gemini?

Нет. Используйте свой ключ AIReiter с эндпоинтом AIReiter. Чтобы протестировать модель перед написанием кода, воспользуйтесь playground на этой странице.

/ 05

Являются ли результаты бенчмарков независимыми?

Artificial Analysis Intelligence Index — это независимый рейтинг. Результаты ExploitGym и Gray Swan предоставлены компанией Google. Протестируйте Carbon на собственных задачах, прежде чем переносить на него производственную нагрузку.