Gemini 4 Carbon 專題
Google 自家最強模型，2026 年 11 月 10 日全面開放：主打長程 Agent 任務、複雜編程、網絡安全與科學推理。API 與 Argon 同價（$2/$10 至 11 月 30 日），但思考 token 更多、速度更慢；Artificial Analysis 指數 60，曾短暫登頂，兩天後被 Claude Fable 5.2 超過。本頁彙總官方規格、上手路線、價格與中英文首批實測，並明確標註哪些說法尚未證實。
01關鍵事實
先把能確認的說清楚：這是一個正式版（GA），不是限時預覽；但它的「最強」頭銜只維持了兩天。
- 宣佈 / GA
- 2026-10-28 宣佈（Koray Kavukcuoglu，Google DeepMind 高級副總裁 / Google 首席 AI 架構師）；2026-11-10 全面開放（GA）
- 模型 ID
gemini-4-carbon（API 穩定版標識）- 官方定位
- Google 自家最強模型：長程 Agent 工作流、複雜多步編程、網絡安全、科學推理
- 基礎
- 基於 Gemini 4 Argon（預訓練基礎 + 架構）+ 額外後訓練；Google 自述「主要差異是每輪花多少思考 token」
- 上下文
- 1,048,576 tokens，輸入 + 思考 + 輸出共享
- 最大輸出
- 65,536 tokens（流式）；32,768 tokens（非流式）
- 思考模式
- 默認開啓；檔位 low / medium（默認）/ high；無 minimal（返回 HTTP 400）；忽略 temperature、topP、topK
- 輸入 / 輸出
- 輸入：文本、圖片、音頻、視頻（另有 PDF）；輸出：文本
- 知識截止
- 2026 年 3 月（模型卡口徑）
- 可用渠道
- Gemini API 付費層（AI Studio、Android Studio）、Gemini for business、Google AI Ultra（Gemini App、Search AI Mode、Antigravity）；另有 OpenRouter 等第三方網關。沒有免費層，Pro / Plus 訂閱也用不到
- 價格
- API：$2 輸入 / $10 輸出（每百萬 tokens，至 11 月 30 日），12 月 1 日起 $4 / $20；緩存輸入 95% 折扣。Ultra 訂閱 $99.99 / $199.99 每月（美國）
- 基準分
- Artificial Analysis 指數 60（High，v5.0.1）；LMArena Text 1526 預覽分第 1；Google 官方 17 項表 15 項第一（多項爲 Google 自測，見 06C 節）
- 權重 / 許可
- 未發佈；專有託管模型，不是開源模型
- 參數量
- 未披露
02時間線
從宣佈到 GA 只隔了 13 天；登頂 AA 指數只維持了約兩天。
- 2026-10-28
Google 在 blog.google 宣佈 Gemini 4 Carbon；同日僅向 Fairwind Program 的部分網絡安全防禦方開放，專項網絡安全配置至今仍需申請。公告稱 AA 指數 v5.0 得 59 分、排名第一。
- 2026-11-03 – 05
LMArena Text 預覽分約 1528，暫列第一（約 4,403 票）。
- 2026-11-07
Artificial Analysis 指數更新至 v5.0.1：Carbon（High）60 分，登頂；Opus 5.5 爲 59、Astra 爲 57。
- 2026-11-09
Claude Fable 5.2 發佈，AA 指數 65，超過 Carbon 奪回第一；FrontierSWE v2 亦以 69.9% 領先 Carbon 的 61.2%。
- 2026-11-10
全面開放（GA）：付費 API、AI Studio、Gemini for business、Ultra 訂閱（Gemini App、AI Mode、Antigravity）；模型卡發佈；Antigravity 推出
/swarm多 Agent 預覽；Cursor 當天接入。 - 2026-11-11 – 12
首批實測潮：Quantslant、虎嗅、魚皮、SeedRouter、eesel 等中英文測評陸續發佈（見第 06 節）。
- 2026-11-30
API 優惠價截止（$2/$10）。
- 2026-12-01
API 價格翻倍至 $4 輸入 / $20 輸出（每百萬 tokens）。
03官方規格
以下爲官方已公佈口徑（模型頁與模型卡，2026 年 11 月 11 日覈查）；未公佈的項直接寫明，不做推測填充。
- 狀態
- GA 正式版（2026-11-10 起）
- 模型 ID
- gemini-4-carbon
- 上下文窗口
- 1,048,576 tokens（輸入 + 思考 + 輸出共享）
- 最大輸出
- 65,536 tokens（流式）；32,768（非流式）
- 思考模式
- 默認開啓：low / medium（默認）/ high；無 minimal
- 輸入
- 文本、圖片、音頻、視頻（另有 PDF）
- 輸出
- 文本
- 知識截止
- 2026 年 3 月
- API
- Gemini API 付費層；無免費層
- 基準分
- AA 指數 60（High，v5.0.1）；LMArena 1526（預覽分）
- 模型卡
- 已發佈（2026-11-10）
- 參數量
- 未披露
- 權重
- 未發佈
- API 價格
- $2 / $10 至 11 月 30 日；12 月 1 日起 $4 / $20（每百萬 tokens）
04怎麼試用：6 條路線
開發者最快的是付費 API；普通用戶只有 Ultra 訂閱一條路——Pro 訂閱沒有 Carbon。
1Gemini API 付費層（AI Studio / Android Studio）
開發者主路線。付費層 API Key 即可調用，模型 ID gemini-4-carbon；從 Argon 遷移只需改模型名，請求結構不變。免費層沒有 Carbon，需要綁定賬單賬戶並預付。
2Gemini App（Ultra 訂閱）
Google AI Ultra 訂閱用戶在 Gemini App、Search AI Mode、Antigravity 中使用，模型選擇器提供 Low / Medium / High 三檔（默認 High）。Free、Plus、Pro 訂閱均無。
3Gemini for business
企業路線：API 或下拉菜單調用，Antigravity 與 CodeMender 中可用。
4Antigravity + /swarm 預覽
Google Antigravity 中的多 Agent 編排預覽：一個提示詞派出一隊協調 Agent，可把 Carbon 指派給架構、協調、審計角色，搭配更快更輕的模型與對抗驗證器。
5第三方網關
OpenRouter 上爲 google/gemini-4-carbon，與官方同價 $2/$10，:batch 變體 $1/$5；models.dev 目錄有 16 家提供商列出 Carbon。Cursor 在 11 月 10 日當天接入。
6科學家計劃 / Fairwind 專項
科學家：10,000 名科學家項目入選者免費 6 個月在 Antigravity 最高用量檔用 Argon + Carbon，申請開放、每週滾動入選。網絡安全：專項配置仍通過 Fairwind Program 申請。
05價格解析
單價與 Argon 完全相同，但賬單未必相同——Carbon 每個任務花的思考 token 更多。價格爲 2026 年 11 月 11–12 日覈查口徑，結賬頁價格爲準。
| API 檔位（每百萬 tokens） | 至 2026-11-30 | 2026-12-01 起 |
|---|---|---|
| Standard 輸入 | $2.00 | $4.00 |
| Standard 輸出（含思考 tokens） | $10.00 | $20.00 |
| 緩存輸入（隱式緩存，95% 折扣） | $0.10 | $0.20 |
| Batch API（輸入 / 輸出） | $1 / $5 | $2 / $10 |
| Flex（輸入 / 輸出） | $1 / $5 | $2 / $10 |
| Priority（輸入 / 輸出） | $3.60 / $18 | $7.20 / $36 |
緩存爲隱式緩存：提示不少於 4,096 tokens 時自動觸發。Batch / Flex / Priority 價格引自定價頁梳理（agentdeals.dev，11 月 12 日）。
訂閱：Google AI Ultra
美國定價 $99.99/月（Ultra 5x，Pro 用量 5 倍）/ $199.99/月（Ultra 20x）。Ultra 在 150+ 國家銷售；Carbon 覆蓋 Ultra 用戶的「部分國家」，Google 未列舉具體名單。Pro、Plus、免費訂閱均無 Carbon——這一分層在 11 月 10–11 日的 Instagram / Facebook 評論中引發付費 Pro 用戶不滿，不少人拿 Claude Pro 提供 Fable 5.2 作對比。
任務成本：單價便宜不等於賬單便宜
Artificial Analysis 按標準價測得：Carbon（High）每任務 $7.76，約比 Claude Opus 5.5（max，$10.04）低 23%，約 1.2 倍於 GPT-6 Astra（max，$6.25）；Fable 5.2（High）爲 $9.08，只比 Carbon 貴 1 美元多。分檔看：Medium 每任務 $6.59 反而比 Low（$7.19）便宜——弱檔位更容易繞圈子、耗更多 token。簡單任務上 Carbon 明顯更貴：同一組 11 個小任務，Carbon 默認檔成本是 Argon 的 3.05 倍；但在編碼 Agent 任務上，Carbon 爲 $7.74/任務，反而低於 Argon 的 $11.73。
官方頁面：Gemini API 定價頁 · Google 11 月 10 日 GA 公告
06首批實測與測評
以下全部是 11 月 10–13 日的首批上手實測：樣本小、方法不一，請按「個案」看待。每條都給出結論徽章；點「閱讀本站全文」進入本站的深度改寫文章頁，文末附原始出處。
英文來源
Quantslant：50+ 任務四模型對比
結論：日常無優勢，編碼是短板來源：Quantslant，2026-11-11（vs Argon、Fable 5.2、GPT-6.1 Sol，同設置、單元測試評分）
23 項實用任務 Carbon 99.5%（$0.23，264 秒），與 Argon 持平但慢一倍；Agent、電子表格（34/34）、安全審查（8/8）、SOC 日誌（7/7）全部滿分。但 6 項編碼任務、76 個單元測試中 Carbon 僅 63/76，三位對手全部 76/76。另有思考燒光 Bug：正則任務 medium 檔用掉全部 16,000 tokens 推理，未返回代碼。
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SeedRouter 與老張博客：Carbon vs Argon
結論：同價不同賬，難活才划算來源：SeedRouter / blog.laozhang.ai，2026-11-11
同提示詞測試：兩者答案都對，但 Carbon 計費輸出 token 多約 44%（小樣本）；11 個小任務上 Carbon 成本是 Argon 的 3.05 倍、耗時 2.75 倍。反過來：1,500 行日誌精確計數，Argon 22 秒答錯，Carbon 214 秒答對；編碼 Agent 任務上 Carbon 每任務 $7.74，反而低於 Argon 的 $11.73。Google 的建議：交互式編程用 Argon，Argon 答錯時換 Carbon。
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eesel.ai 與 Inferera：思考檔位與避坑指南
結論：medium 最划算，低上限會空手而歸來源：eesel.ai / Inferera，2026-11-11/12
AA 三檔數據：Low 54 分、$7.19/任務、編造率 20%；Medium 58 分、$6.59/任務、編造率 4.2%（最便宜也最誠實）；High 60 分、$7.76/任務、編造率 11%。代價是時間：首個詞約等 1 分鐘，high 檔每基準任務約 26 分鐘。API 側：thinking_budget、minimal 檔、candidate_count>1 均返回 400；低輸出上限會靜默截斷思考、返回空文本且照樣收費；建議 HTTP 超時 15–20 分鐘。
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基準盤點：Google 官方表 + 獨立榜單
結論：分數亮眼，但要看誰測的來源：Google 官方 10 月 28 日分數表；Artificial Analysis；LMArena，2026-11-07/12
Google 官方 17 項表：Carbon 15 項第一，只輸 FrontierSWE 2（61.2%，低於 Astra 的 65.5%）與 OSWorld-2.1（81.5%，低於 Opus 5.5 的 87.2%）。但多項分數由 Google 自行計算，安全測試在無網、防護關閉環境下進行，且對比的是上一代 Fable 5.1。獨立榜單：AA 指數 60（11 月 7 日登頂，11 月 9 日被 Fable 5.2 的 65 超過）、LMArena 1526 預覽分第一、WebDev Arena 第 4。
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AI for Mortals：四模型同場建造測試
結論：建造墊底，但最便宜來源：AI for Mortals（Pat Simmons），2026-11-12/13（同一提示詞、最高努力檔，每模型只跑一次）
三項建造任務對上 Fable 5.2、Opus 5.5 與 GPT-6 Astra：網站像素級克隆第 4（$10.86，99 分鐘）、Motion 宣傳片第 4（$6.82，68 分鐘）、1940 年代空戰飛行模擬第 3（$10.00，102 分鐘）。但三項合計只花 $27.68，Fable 5.2 高達 $883.30；作者提醒 12 月 1 日漲價後省錢優勢會縮水，且 Fable 的飛行模擬日誌有部分丟失、成本可能被低估。
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中文來源
虎嗅：Antigravity 九項測試
結論：交付穩定，「不再偷懶」來源：虎嗅，2026-11-11（Antigravity，High 檔，全部一次成型）
9 個任務沒有一項徹底失敗：戶型圖變可漫遊 3D 樓棟（約 1 小時）、iPhone Duo 交互 3D 展品、手寫布料物理絲綢卷軸、逐幀復刻 20 秒宣傳片（37 個硬切與原片一致）、8D 重慶夜景等。短板是精細度：傢俱簡單、材質重複、屏幕內容超出圓角機身；15 秒藝術史第一版還「作弊」調用了圖像生成。作者認爲 Google 不再宣稱「最強」，轉而強調任務成本不到第二名一半、價格約 Fable 5.2 的四分之一。
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魚皮：三道前端題 vs Fable 5.2
結論：失望，審美與穩定性差一檔來源：騰訊雲開發者社區，2026-11-11（Cursor，3 個並行子 Agent，High 檔，複用 Fable 5.2 同題）
「上古卷軸」被服務端錯誤 3 次打斷，耗時 2 小時 16 分鐘（Fable 5.2 爲 86 分鐘、零中斷）；重慶 8D 城市生成器 34 分鐘交卷但只有 184 棟方盒子樓（Fable 5.2 爲 1,230 棟）；溶洞項目第一輪近 2 小時後作廢重來，大黃狗是圓柱拼的、鏡頭會穿進巖壁。3 個項目共花 $21.30，遠低於 Fable 5.2 的 500 多塊；作者結論：「不要完全相信跑分」。
閱讀本站全文 → （本站原創整理）
06B文章目錄：本站深度解讀
以下 8 篇均爲本站原創改寫與再整理的深度文章——重新組織結構、補充結論與選型建議，事實與數據與原始測評覈對一致。點擊任意一篇在本站內閱讀，文末附原始出處。
06C基準測試：官方表 + 獨立榜單
Carbon 與 Qwen4-Max 相反：分數很多，問題是誰測的、跟誰比。下面先給 Google 官方 17 項表（2026-10-28），再給獨立榜單，最後說 caveat。
| 測試（Google 官方表） | Carbon | Argon | GPT-6 Astra | Opus 5.5 | Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA Index v5.0 | 59 | 50 | 57 | 58 | 49 |
| Vals Index v2.2 | 70.4% | 69.2% | 65.0% | 70.2% | — |
| SWE-sweep | 9.6% | 4.3% | 9.5% | 3.6% | 2.9% |
| FrontierSWE 2 | 61.2% | 55.0% | 65.5% | 62.3% | 56.3% |
| Terminal-Bench 4.0 (AA) | 65.2% | 57.1% | 59.1% | 59.6% | 52.0% |
| Agents' Last Exam v1.1 | 77.4% | 69.0% | 73.1% | 71.6% | — |
| OSWorld-2.1（離線） | 81.5% | 74.7% | 80.9% | 87.2% | 76.8% |
| AutomationBench (Zapier) | 53.9% | 51.3% | 41.4% | 42.5% | 31.4% |
| Vending-Bench 2（美元餘額） | 16,484 | 13,718 | 15,515 | 9,235 | 5,422 |
| Chartography | 72.5% | 71.6% | 71.0% | 66.3% | 46.2% |
| Blueprint-Bench 2 | 58.6% | 54.4% | 49.7% | 51.2% | 41.9% |
| GraphWalks 256K–1M | 96.2% | 84.2% | 71.8% | 66.8% | 65.0% |
| RiemannBench | 80.0% | 76.0% | 72.0% | 69.6% | 65.6% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 (AA) | 64.8% | 52.9% | 63.3% | 59.0% | 43.3% |
| CWE-bench | 71.0% | 68.0% | 68.0% | 67.0% | 58.0% |
| ExploitGym | 54.8% | 42.0% | 42.4% | 34.5% | — |
| SEC-bench Pro | 88.2% | 83.4% | 85.4% | — | — |
Carbon 15/17 第一。官方表對比的是上一代 Claude Fable 5.1，而非 11 月 9 日發佈的 Fable 5.2。
獨立榜單與第三方測量
| 測量 | 來源 | Carbon 成績 | 對照 |
|---|---|---|---|
| AA 智能指數 v5.0.1 | Artificial Analysis，11 月 7 日 | 60.0（High），曾登頂 | Fable 5.2 65（11 月 9 日起居首）；Opus 5.5 59；Astra 57；Argon 50 |
| AA 指數分檔 | Artificial Analysis / eesel，11 月 11 日 | Low 54 / Medium 58.3 / High 60 | Medium 每任務 $6.59 最便宜，編造率 4.2% 最低 |
| AA-Omniscience v1.1 | Artificial Analysis，約 10 月 31 日 | 淨分 54，第 1 | Opus 5.5 48；準確率 58%（Argon 48%）；幻覺率 11%（Argon 4%） |
| LMArena Text | LMArena，11 月 6–7 日 | 1526 預覽分，第 1（約 4,483 票） | Argon（High）1523；Muse Wonder 1513；Opus 5.5 1505 |
| WebDev Arena | LMArena | 1768 elo，第 4 | — |
| CursorBench 4.0 | Cursor | 第 1（high 檔 60.4%） | — |
| Coding Agent Index | Artificial Analysis | 59 | Claude Code + Opus 5.5 爲 62，Carbon 落後 3 分 |
| MKA（多模態知識 Agent） | Google × AA 合作新基準 | 第 2 | 平均任務成本不到第一名的 1/6 |
| FrontierSWE v2 | Snowtraces，11 月 11 日 | 61.2% | Fable 5.2 69.9% |
| UL37（對象檢測自動標註） | Ultralytics，11 月 11 日 | 0.584 mAP50，45 個模型中第 1 | 精確度 0.685 與召回率 0.642 均爲第 1；但每千張圖 $12.93，約 3 倍於 GPT-6.1 Terra；甲狀腺超聲與電路板缺陷是短板 |
| AA 指數時間與成本 | OrcaRouter，11 月 13 日 | 首 token 64.7 秒（77 模型中第 69）、每任務 28.4 分鐘、跑一輪指數 $5.48 | 網關實測 p50 6.89 秒；OrcaRouter 流量報錯率 39.7%（Fable 5.2 爲 10.8%） |
完整盤點見本站基準測試專文 →
07對比
vs Gemini 4 Argon（同門上一檔）
| 維度 | Gemini 4 Carbon | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| 狀態 | GA（2026-11-10） | GA（更早發佈） |
| API 價格 | $2 / $10 至 11 月 30 日，之後 $4 / $20 | 與 Carbon 完全相同 |
| 上下文 | 1M | 1M |
| AA 指數 | 60（High）/ 58（Medium）/ 54（Low） | 50（High） |
| 速度 | 慢：每任務約 26–27 分鐘，首 token 約 68 秒 | 快得多：同組任務約一半時間 |
| 訂閱 | 僅 Ultra | Pro 及以上可用 |
| 適合 | 最難的任務：長程 Agent、疑難調試、科學推理、安全審查 | 大多數編程與知識工作、交互式編程、快速循環 |
Google 自己的建議：Argon 仍是大多數軟件工程與知識工作的正確選擇；Carbon 留給最難的任務。
vs 競品旗艦（Artificial Analysis 指數，2026-11-12 口徑）
| 模型 | API 價格 $/百萬（入/出） | AA 指數 | 上下文 |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.2 | 8 / 40 | 65（max） | 1M |
| Gemini 4 Carbon | 2 / 10（至 11 月 30 日） | 60（high） | 1M |
| Claude Opus 5.5 | — | 59（max） | — |
| GPT-6 Astra | 10 / 50 | 57（max） | 1.05M |
| GPT-6.1 Sol | 2 / 10 | 55（max） | 1.05M |
| Qwen3.8 Max | 2 / 6 | 45（09-27） | 1M |
| Qwen4-Max-Preview | 僅 Token Plan 訂閱 | 未收錄 | 1M |
08還缺什麼（截至 11 月 13 日）
- 參數量與架構細節（Google 未披露）
- Vertex AI 可用性（GA 公告材料未說明）
- 分國家推出時間表；Ultra 覆蓋 Carbon 的具體國家名單
- Ultra 5x / 20x 的具體用量上限（只確認了價格與倍數）
- Google 自測基準的獨立復現（官方表多項爲 Google 自行計算）
- /swarm 多 Agent 編排的正式版日期（目前爲預覽）
- 長期穩定性數據（GA 首日有測試者遇到多次服務端錯誤，屬個案）
- 12 月 1 日之後更遠期的價格計劃
09謠言覈查
Carbon 沒有出現大規模謠言潮，但以下說法正在流傳或容易混淆，需要逐條澄清。
已澄清 「Carbon 的 AA 指數到底是 59 還是 60？」
都是真的，只是版本不同：59 是 AA 指數 v5.0（10 月 28 日公告時），60 是 v5.0.1（11 月 7 日更新後）。引用時請註明版本。
不成立 「Carbon 是 AA 指數第一」
曾是，但只維持約兩天（11 月 7–9 日）。11 月 9 日 Claude Fable 5.2 發佈後以 65 分居首，截至 11 月 12 日 Carbon 60 分居其後。另注意：不同統計口徑（按模型 / 按配置）給出的 Carbon 排名在 2–4 位之間，本頁不寫單一排名數字。
不成立 「Carbon 擊敗了 Fable 5.2」
AA 指數（65 對 60）、FrontierSWE v2（69.9% 對 61.2%）均爲 Fable 5.2 領先。Google 官方對比表用的是上一代 Fable 5.1——這張表發佈時 Fable 5.2 還未發佈，但現在拿它論證「Carbon 最強」已經過時。
部分成立 「Carbon 只是 Argon 加了更多思考」
Google 自述 Carbon 基於 Argon 的預訓練基礎與架構，「主要差異是每輪花多少思考 token」，且單價完全相同。但這不等於「同一個模型」：額外後訓練帶來了實質改進——作弊嘗試 3.6%→0.4%（成功 2.4%→0%）、Agent 誠實基準 70%→92%、AA 指數 50→60。
不成立 「AI Studio 免費層 / Pro 訂閱能用 Carbon」
定價頁明確 Carbon 不在免費層；Google AI Pro 訂閱同樣沒有，Pro 仍爲 Argon。消費者側只有 Ultra 訂閱能用。
10FAQ
Gemini 4 Carbon 什麼時候發佈的？
2026 年 10 月 28 日宣佈，11 月 10 日全面開放（GA）。10 月 28 日至 11 月 10 日之間僅開放給 Fairwind Program 的部分網絡安全防禦方。時間線見本頁第 02 節。
Gemini 4 Carbon 免費嗎？
不免費。API 沒有免費層；消費者側只有 Google AI Ultra 訂閱（$99.99 / $199.99 每月，美國）能用，Pro、Plus、免費訂閱均無。科學家計劃入選者可免費使用 6 個月。
API 價格是多少？12 月 1 日之後會漲嗎？
至 11 月 30 日：輸入 $2 / 輸出 $10（每百萬 tokens，含思考 tokens）；12 月 1 日起翻倍至 $4 / $20。緩存輸入 95% 折扣（$0.10 → $0.20）。Batch 與 Flex 爲半價。價格見本頁第 05 節。
它比 Argon 強在哪？日常用該選誰？
AA 指數 60 對 50，安全與誠實指標明顯更好；但日常任務上它做不了 Argon 做不了的事，還更慢更貴。Google 的建議：交互式編程與大多數知識工作用 Argon；Argon 答錯或漏東西時換 Carbon。詳見本站Carbon vs Argon 對比。
它比 Claude Fable 5.2 強嗎？
按分數不強：AA 指數 65 對 60、FrontierSWE v2 69.9% 對 61.2%，均爲 Fable 5.2 領先；前端實測中 Fable 5.2 的審美與穩定性也更好；11 月 13 日 AI for Mortals 的三項同場建造測試中，Carbon 在網站克隆與宣傳片兩項墊底、飛行模擬第三，Fable 5.2 在網站克隆第一。但 Carbon 單價只有 Fable 5.2 的四分之一，任務成本 $7.76 對 $9.08，差距只有 1 美元多。
思考檔位 low / medium / high 怎麼選？
默認 medium 是最划算的檔：AA 58 分、每任務 $6.59、編造率 4.2%（三檔中最低）；High 60 分但每任務 $7.76、編造率 11%；Low 54 分、每任務 $7.19、編造率 20%。詳見本站思考檔位與避坑指南。
爲什麼我的請求返回了空答案還扣了費？
輸出上限覆蓋思考 token：上限設太低時，模型把 token 全花在思考上、還沒寫答案就觸頂，返回空文本、狀態 incomplete，費用照收。這是已確認的行爲（Quantslant 實測、Google 文檔均有說明），不是偶發故障。解決辦法：把 max_output_tokens 設到至少 32,768，用思考檔位而不是輸出上限控成本。
上下文窗口多大？
1,048,576 tokens，輸入、思考與輸出共享。最大輸出 65,536 tokens（流式）或 32,768（非流式）。
它是開源的嗎？HuggingFace 上有嗎？
不是開源模型，沒有發佈權重，HuggingFace 上沒有官方模型。只能通過 Google API 與訂閱服務使用。
Vertex AI 上能用嗎？
GA 公告材料未說明 Vertex AI 的可用性，截至 11 月 13 日沒有確認消息。請以 Google Cloud 官方文檔爲準。
去哪裏看最新狀態？
Google 官方博客（blog.google）、Gemini API 定價頁與模型頁、Artificial Analysis 模型頁，以及本頁下方的來源列表。
11來源
本頁事實均來自以下公開來源（覈查於 2026 年 11 月 12–13 日）。
官方
- Google 官方博客 — Gemini 4 Carbon is now available 11 月 10 日
- Gemini API — 定價頁
- Artificial Analysis — Gemini 4 Carbon 模型頁
英文報道與實測
- Quantslant — Gemini 4 Carbon available: price, access, first test 11 月 11 日
- Quantslant — Gemini 4 Carbon test（50+ 任務四模型對比） 11 月 11 日
- eesel.ai — Gemini 4 Carbon review 11 月 11 日
- SeedRouter — Gemini 4 Carbon vs Argon 11 月 11 日
- 老張博客 — Carbon vs Argon: When Slower Carbon Pays Off 11 月 11 日
- 老張博客 — Gemini 4 Carbon Release Date 11 月 11 日
- Inferera — Carbon API Migration: 400 Errors, Timeouts and Output Limits 11 月 12 日
- BenchLeader — AA Intelligence Index 榜單 11 月 12 日數據
- TrendyTechTribe — Price, Access, /swarm and Benchmarks 11 月 11 日
- Lindy — Gemini 4 Carbon: Who Can Use It, Pricing, and Benchmarks 11 月 12 日
- AI for Mortals — Gemini 4 Carbon: No-Hype Full Review & Testing（四模型同場建造測試） 11 月 12–13 日
- OrcaRouter — Gemini 4 Carbon Benchmark: What 60 on AA v5.0.1 Actually Measures（AA 60 分解讀） 11 月 13 日
- Ultralytics — Gemini 4 Carbon Auto-Annotation: UL37 Benchmark（45 個模型中第 1） 11 月 11 日