Gemini 4 Carbon hiện đã có thể gọi và giá sẽ tăng gấp đôi trong hai mươi ngày

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.

Vậy đây là một bài ra mắt mà đợt ra mắt là có thật, còn thông tin hữu ích thì không phải phần tiếp thị. Thứ hữu ích là ma trận quyền truy cập, ưu đãi giảm giá hai mươi ngày, và việc dòng “#1 on the Artificial Analysis Intelligence Index” từ tháng Mười giờ đứng thứ tư trên cùng bảng xếp hạng đó.

Ai thực sự có thể gọi nó, và ai vẫn chưa thể

Bài đăng ngày 10 tháng 11 đặc biệt cụ thể về các kênh, khiến nó đáng được đọc như một bảng truy cập hơn là một thông báo. Những gì đã mở:

• 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.

• Các nhà khoa học và nhà nghiên cứu chỉ được tham gia qua đơn đăng ký, với Argon và Carbon thuộc nhóm cao cấp nhất của Antigravity, miễn phí trong sáu tháng tùy thuộc vào điều kiện đủ và khả năng đáp ứng.

• Các chuyên gia phòng thủ không gian mạng, vẫn thông qua Chương trình Fairwind, nơi toàn bộ đợt triển khai bắt đầu.

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.

Giá hai mươi ngày, và vách đá phía sau nó

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.

Phần còn lại của thẻ chính là nơi các đội ngũ bị bất ngờ:

• Đầu vào đã lưu trong bộ nhớ đệm — $0.10 mỗi triệu cho đến ngày 30 tháng 11, $0.20 sau đó. Ở mức hiện tại, một token đã lưu trong bộ nhớ đệm bằng 5% một token mới, và hệ số nhân vẫn giữ nguyên sau khi thay đổi.

Batch and Flex — chỉ bằng một nửa mức giá tiêu chuẩn: hiện là 1,00 USD đầu vào và 5,00 USD đầu ra, sau ngày 1 tháng 12 là 2,00 USD và 10,00 USD. Nếu công việc của bạn chấp nhận được độ trễ, đây là đòn bẩy lớn nhất đối với hóa đơn.

• Priority — gấp 1,8 lần mức tiêu chuẩn, $3.60 đầu vào và $18.00 đầu ra hiện tại, $7.20 và $36.00 sau đó.

• Contributor — $1.00 đầu vào, $5.00 đầu ra, $0.05 cho bộ nhớ đệm, bản xem trước chỉ dành cho người được mời. Không phải là tùy chọn chung.

• 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.

Tuyên bố số 1, và những gì hội đồng nói sau bốn lần sửa đổi

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.

Điều mà hội đồng độc lập thực sự nói, và con số quan trọng

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

• Chi phí mỗi tác vụ Intelligence Index — $7.76 ở mức giá tiêu chuẩn. Đó không phải là cách mua trí tuệ rẻ nhất; đây là một trong những cách đắt nhất trên bảng xếp hạng, đứng thứ 61 trong số 73 theo tiêu chí đó.

• Số token đầu ra tiêu thụ trên chỉ số — 205 triệu, so với mức trung vị 72,8 triệu. Carbon là một mô hình dài dòng, đứng thứ ba từ dưới lên trên bảng xếp hạng mức độ dài dòng. Giá trên mỗi token đánh giá thấp chi phí thực tế của một khối lượng công việc Carbon khi mô hình suy nghĩ lâu hơn và viết nhiều hơn.

• Tốc độ — 80 token đầu ra mỗi giây, với 66,85 giây để có token trả lời đầu tiên. So với mức trung vị 12 giây của phân khúc, Carbon là mô hình bạn xử lý theo lô thay vì mô hình để đặt sau khung chat.

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

Đặt độ dài dòng và giá cả cạnh nhau, phép tính thật phũ phàng. Một tác vụ tốn 7,76 đô la trên Carbon chỉ tốn khoảng một phần năm số đó trên một mô hình mở rẻ — đó là phép so sánh mà bài viết tiếp theo trong loạt bài này thực hiện một cách chi tiết. Luận điểm của Carbon không phải là nó hiệu quả. Mà là trong công việc agent về an ninh mạng và tầm xa, có thể không có gì khác ở cùng mức năng lực.

Làm gì với hai mươi ngày tới?

Ba động thái thiết thực, theo thứ tự mức tiền tiết kiệm được.

Trước tiên, hãy đánh giá chuẩn theo giá ưu đãi giới thiệu và định giá kết quả theo giá tháng 12. Bất cứ điều gì bạn quyết định trong tháng 11 bằng số liệu tháng 11 sẽ trông tốt hơn thực tế 100%. Nếu một dự án thí điểm cho thấy hóa đơn hàng tháng là $400 trong tháng này, thì cùng lưu lượng đó sẽ là $800 từ ngày 1 tháng 12 ở gói tiêu chuẩn.

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.

Tính khả chuyển đó chính là toàn bộ lý do để không gắn cứng SDK của một nhà cung cấp vào tháng 11. Điều kiện truy cập của Carbon giờ đã thay đổi hai lần trong mười bốn ngày: thông báo bị giới hạn truy cập, rồi đến API trả phí. Mức giá thay đổi vào ngày 1 tháng 12. Một tháng mà cả giá lẫn cánh cửa đều đã thay đổi không phải là tháng để tạo ra sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.

Điều gì vẫn còn chưa biết?

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.