Gemini 4 Carbon ya se puede invocar, y el precio se duplica en veinte días

For twelve days, G​emini 4 Carbon was the best model almost nobody could call. G​oogle announced it on 28 October 2026 to a named cohort of cyber defenders and Fairwind Program partners, with no model ID, no endpoint and no rate card. On 10 November 2026 that changed: gemini-4-carbon is now a stable model on the paid G​emini API, in AI Studio and Android Studio, and for enterprises through G​emini for business. The part worth planning around is the calendar. It costs $2 per million input tokens and $10 per million output tokens until 30 November. On 1 December those numbers become $4 and $20 with nothing else about the model changing.

Así que esta es una pieza de lanzamiento en la que el lanzamiento es real, y la información útil no es el marketing. Es la matriz de acceso, el descuento de veinte días y el hecho de que la línea "n.º 1 en el Artificial Analysis Intelligence Index" de octubre ahora aparece en cuarto lugar en esa misma tabla.

Quién puede realmente llamarlo, y quién todavía no puede

La publicación del 10 de noviembre es inusualmente específica sobre los canales, lo que hace que valga la pena leerla como una tabla de acceso en lugar de un anuncio. Lo que se abrió:

• Paid G​emini API developers, through AI Studio and Android Studio, with G​oogle AI Ultra subscribers also able to reach it in Antigravity and AI Studio.

• Enterprises, through G​emini for business on either the API or the model dropdown, plus Antigravity and CodeMender.

• Consumers on G​oogle AI Ultra, in the G​emini app and AI Mode in Search.

• Científicos e investigadores únicamente mediante solicitud, con Argon y Carbon en el nivel superior de Antigravity, gratis durante seis meses, sujeto a elegibilidad y capacidad.

• Defensores cibernéticos, aún mediante el Programa Fairwind, que es donde comenzó todo el despliegue.

What did not open is the free tier. G​oogle's pricing page is explicit: "Not available" for G​emini 4 Carbon, and every processed token is billed — including thinking tokens, and including tool system instructions when grounding is on. There is also no playground-grade ceiling mentioned anywhere in the docs; rate limits are not published on the model page. If you are budgeting a pilot, that is the one number you will have to discover by calling the API rather than by reading about it.

El precio de veinte días y el precipicio que hay detrás

G​oogle is running Carbon on the same introductory rate card it used for G​emini 4 Argon: $2 in and $10 out through 30 November, then $4 and $20 from 1 December 2026. The pattern is not new — Argon launched the same way — which is why the date matters more than the discount. A workload priced at the intro rate today is priced 100% higher on the same tokens three weeks from now.

El resto de la tarjeta es donde los equipos se llevan una sorpresa:

• Entrada en caché — $0,10 por millón hasta el 30 de noviembre, $0,20 después. Con la tarifa actual, un token en caché cuesta el 5 % de uno nuevo, y el multiplicador se mantiene después del cambio.

• Batch y Flex: la mitad de la tarifa estándar, $1.00 de entrada y $5.00 de salida ahora, $2.00 y $10.00 después del 1 de diciembre. Si tu trabajo tolera latencia, esta es la palanca más importante en la factura.

• Prioridad — 1,8x estándar, $3,60 de entrada y $18,00 de salida ahora, $7,20 y $36,00 después.

• Contributor — $1.00 de entrada, $5.00 de salida, $0.05 en caché, vista previa solo por invitación. No es una opción general.

• Long context — there is no length-based tier. Unlike G​emini 3.1 Pro, which steps up a price band past 200,000 input tokens, Carbon charges the same per-token rate whether you send 2,000 tokens or 900,000. That is a genuine advantage for large-codebase work and it is easy to miss because most vendors of 1M-token models do tier.

Caching is implicit only. Explicit context caching is not supported on Carbon, so you cannot pin a document and guarantee the cached rate the way you can on some other G​emini models. If your saving plan depended on explicit cache hits, it does not apply here.

La afirmación n.º 1, y lo que dice el consejo cuatro revisiones después

G​oogle's 28 October post led with a first-place finish on the Artificial Analysis Intelligence Index. That was accurate for the board as it stood that day. It is not what the board says now, and this is the sort of drift that gets quoted for months after it stops being true.

Read the current listing and G​emini 4 Carbon at high effort scores 60 on Intelligence Index v5.0.1 — fourth of 74 models. Above it sit three configurations of Claude Fable 5.2, at 65, 62 and 62. Carbon's own effort dial moves the number too: medium lands at 58 and low at 54, which means a single "Carbon scores 60" line in a comparison is only true at high effort.

The vendor-reported numbers from the 10 November post, none of which have been independently reproduced, are a different and much louder set: first on CursorBench 4.0, on Perplexity's WANDR and on Zapier's AutomationBench, at what G​oogle describes as more than 2x lower cost per task than the next-best external model; second on a new Multimodal Knowledge Agent benchmark built with Artificial Analysis, at over 6x lower average cost per task than the top model; a tie for best on Hebbia's end-to-end financial evaluation; and top of 23 frontier configurations on Balyasny's GMI. Every one of those is G​oogle's own framing of a benchmark, and the cost-per-task advantage is a claim about a specific task mix, not a general price statement.

The cyber numbers follow the same pattern. On 28 October G​oogle published SEC-bench Pro at 88.2%, ExploitGym at 54.8% and CWE-bench at 71.0%. On 10 November it added Project Fortify at 100% scan recall and 95% triage precision on open-source code, a 25%-plus relative recall gain over Argon, and a 40-fold average increase in homologs retrieved across seven CASP17 protein families. Those are the claims that justify the model's existence for a security team. They are also unaudited by anyone outside G​oogle, and the model has been generally callable for one day.

Lo que sí dice la junta independiente, y la cifra que importa

Artificial Analysis has measured Carbon rather than repeated G​oogle's chart, and its numbers are the ones to budget against:

Coste por tarea del Índice de Inteligencia: 7,76 $ con el precio estándar. No es la forma más económica de comprar inteligencia; está entre las más caras de la tabla, en el puesto 61 de 73 según ese criterio.

• Tokens de salida consumidos en el índice: 205 millones, frente a una mediana de 72,8 millones. Carbon es un modelo verboso, tercero desde abajo en el ranking de verbosidad. El precio por token subestima lo que realmente cuesta una carga de trabajo de Carbon cuando el modelo piensa durante más tiempo y escribe más.

• Velocidad — 80 tokens de salida por segundo, con 66,85 segundos hasta el primer token de respuesta. En comparación con la mediana de 12 segundos de su gama, Carbon es un modelo para procesar por lotes, no un modelo para poner detrás de un cuadro de chat.

• Context — 1M tokens, confirmed both by G​oogle's docs and by the third-party listing.

Si se ponen juntos la verbosidad y el precio, la aritmética es implacable. Una tarea que cuesta $7.76 en Carbon cuesta aproximadamente una quinta parte de eso en un modelo barato de pesos abiertos, que es la comparación que el siguiente artículo de esta serie hace en detalle. El argumento de Carbon no es que sea eficiente. Es que, en el trabajo de agentes de ciberseguridad y de horizonte largo, puede que no haya nada más con la misma capacidad.

Qué hacer con los próximos veinte días

Tres medidas prácticas, en orden de cuánto dinero ahorran.

Primero, compara con la tarifa de introducción y valora el resultado con la tarifa de diciembre. Cualquier decisión que tomes en noviembre usando cifras de noviembre parecerá un 100 % mejor de lo que es. Si un piloto muestra una factura mensual de $400 este mes, el mismo tráfico es de $800 a partir del 1 de diciembre en el nivel estándar.

Second, decide whether you need Carbon or whether Argon will do. G​oogle says so itself in the announcement: Argon "remains the ideal choice for the majority of software engineering and knowledge work," and Carbon uses more tokens than Argon to get its answers. The two models share an identical rate card, which means the choice is purely about capability per token spent — and for most workloads the cheaper-per-answer model is Argon.

Third, keep the integration portable. This is where routing earns its keep, and it is worth being precise about what is and is not available today. G​emini 4 Carbon is reached through G​oogle's paid API; it is not in our catalogue, and nothing here should be read as claiming otherwise. G​emini 4 Argon is: google/gemini-4-argon sits on OrcaRouter at G​oogle's own $2 in / $10 out, with the same OpenAI-compatible surface as the other 200-plus models on the key. DeepSeek V4 Pro and Grok 4.7 — the two opponents in this batch — are also there, at $0.66/$1.98 and $2/$6 respectively. Because we pass provider list price through with 0% markup, a vendor rate change is live on our side the day it happens rather than after a repricing cycle — which is the specific thing that matters on 1 December.

Esa portabilidad es todo el argumento para no codificar de forma rígida el SDK de un solo proveedor en noviembre. Las condiciones de acceso de Carbon ya han cambiado dos veces en catorce días: anuncio con acceso restringido, luego API de pago. La tarifa cambia el 1 de diciembre. Un mes en el que cambiaron tanto el precio como la puerta de acceso no es un mes para crear una dependencia de un único proveedor.

Lo que aún se desconoce

Two things, and they are the ones to watch rather than the benchmark table. Rate limits are unpublished, so nobody outside G​oogle knows what a production Carbon integration can actually sustain — the 28 October cohort was small enough that throughput was never tested publicly. And the consumer picture is Ultra-only: there is no free path to Carbon and no indication of when there will be. If the model follows Argon's arc, a cheaper sibling will absorb the volume and Carbon will stay the expensive specialist. That is the shape the pricing already implies.