Gemini 4 Carbon est désormais remboursable par anticipation, et le prix double dans vingt jours.

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.

Voici donc un article de lancement où le lancement est bien réel, et où l'information utile n'est pas le marketing. Ce sont la matrice d'accès, la remise de vingt jours, et le fait que la mention « n°1 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index » d'octobre n'apparaisse plus, sur ce même classement, qu'à la quatrième place.

Qui peut réellement l'appeler, et qui ne le peut toujours pas

La publication du 10 novembre est inhabituellement précise sur les canaux, ce qui la rend utile à lire comme un tableau d’accès plutôt que comme une annonce. Ce qui a ouvert :

• 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.

• Scientifiques et chercheurs uniquement sur candidature, avec Argon et Carbon dans le niveau supérieur d’Antigravity, gratuits pendant six mois sous réserve d’éligibilité et de capacité.

• Les cyberdéfenseurs, toujours par le biais du programme Fairwind, qui est là où l'ensemble du déploiement a commencé.

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.

Le prix à vingt jours, et la falaise derrière.

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.

C’est sur le reste de la carte que les équipes sont surprises :

• Entrée mise en cache — 0,10 $ par million jusqu’au 30 novembre, 0,20 $ ensuite. Au tarif actuel, un jeton mis en cache représente 5 % d’un jeton frais, et ce multiplicateur reste valable après le changement.

• Batch and Flex — la moitié du tarif standard, 1,00 $ en entrée et 5,00 $ en sortie maintenant, 2,00 $ et 10,00 $ après le 1er décembre. Si votre tâche tolère la latence, c’est le levier le plus important sur la facture.

Prioritaire — 1,8x le tarif standard, 3,60 $ en entrée et 18,00 $ en sortie maintenant, 7,20 $ et 36,00 $ ensuite.

• Contributor — 1,00 $ en entrée, 5,00 $ en sortie, 0,05 $ en cache, aperçu sur invitation uniquement. Pas une option générale.

• 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.

L’allégation n°1, et ce que le conseil déclare quatre révisions plus tard

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.

Ce que le conseil indépendant dit bel et bien, et le chiffre qui compte

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

• Coût par tâche de l’Intelligence Index — $7.76 au tarif standard. Ce n’est pas la façon la moins chère d’acheter de l’intelligence ; c’est parmi les plus coûteuses du classement, au 61e rang sur 73 pour ce critère.

• Tokens de sortie consommés sur l’index — 205 millions, contre une médiane de 72,8 millions. Carbon est un modèle verbeux, troisième en partant du bas du classement de verbosité. Le prix par token sous-estime le coût réel d’une charge de travail Carbon lorsque le modèle réfléchit plus longtemps et écrit davantage.

• Vitesse — 80 jetons de sortie par seconde, avec 66,85 secondes jusqu’au premier jeton de réponse. Comparé à la médiane de 12 secondes pour sa catégorie, Carbon est un modèle à traiter par lots plutôt qu’un modèle à placer derrière une interface de chat.

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

Si l’on combine la verbosité et le prix, l’arithmétique est sans pitié. Une tâche qui coûte 7,76 $ sur Carbon coûte environ un cinquième de cela sur un modèle à poids ouverts bon marché — c’est la comparaison que détaille le prochain article de cette série. L’argument de Carbon n’est pas qu’il est efficace. C’est que, pour les tâches d’agents en cybersécurité et à long horizon, il n’existe peut-être rien d’autre à capacité égale.

Que faire des vingt prochains jours

Trois mesures pratiques, classées selon les économies qu’elles permettent.

Comparez d’abord au tarif d’introduction, puis chiffrez le résultat au tarif de décembre. Tout ce que vous décidez en novembre à partir des chiffres de novembre paraîtra 100 % meilleur que la réalité. Si un pilote affiche une facture mensuelle de 400 $ ce mois-ci, le même trafic coûtera 800 $ à partir du 1er décembre au niveau standard.

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.

Cette portabilité est tout l’argument pour ne pas intégrer en dur le SDK d’un seul fournisseur en novembre. Les conditions d’accès de Carbon ont désormais changé deux fois en quatorze jours : annonce à accès restreint, puis API payante. Le tarif change le 1er décembre. Un mois où le prix et la porte ont tous deux bougé n’est pas un mois pour bâtir une dépendance à un seul fournisseur.

Ce qui reste encore inconnu

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.