Gemini 4 Carbon
gemini-4-carbonModelsell で gemini-4-carbon API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
- 最低料金
- 入力 / 出力 · 1M
- コンテキスト
- 1M
- 最大入力ウィンドウ
- 最大出力
- 65.5K
- 1 回の応答あたりの最大トークン数
- モダリティ
- →
- 公開日
- Nov 2026
サプライヤー別料金
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $1 | $5 | $0.05 | ||||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $1.4 | $7 | $0.07 |
横にスクロールすると、すべての価格とパフォーマンス指標を比較できます。
機能 / サポートされるモダリティ
プロバイダーとデータ保護
SentencePiece (Gemini)パフォーマンス
ベンチマーク
標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典：Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 4 Carbon
このモデルは現在のベンチマークスナップショットに含まれていません。
モデルや測定値がないことは 0 点を意味しません。
ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Gemini 4 Carbon について
Gemini 4 Carbon 于 2026 年 11 月 10 日通过 Gemini API 正式开放。它适合需要反复验证的复杂编程任务、跨文档分析和数学及科学推理。
输入、思考和输出共享 1,048,576 token 上下文。Google 官方常规同步输出上限为 65,536 token（包含思考）；更长输出需要使用官方长输出流程，且受剩余上下文限制。
Google Gemini API 标准价（美元／百万 token）：截至 2026 年 11 月 30 日，输入 $2.00、输出 $10.00、缓存读取 $0.10；自 2026 年 12 月 1 日起，分别为 $4.00、$20.00、$0.20。输出包含思考 token。只支持隐式缓存。
来源：Google 模型文档 · Google API 发布记录 · Google 官方定价。
使用例とプロンプト
适合分析长文档和多媒体材料、定位复杂代码问题，以及整理需要验证的研究结论。可先从官方默认的中等推理档位开始，再按任务复杂度调整。
示例：阅读产品说明 PDF 和演示视频，按功能列出两份材料中互相印证或冲突的地方，并引用页码或时间戳。
实际可用协议、参数和上限以 Modelsell 接入的渠道为准。
API を利用
API ドキュメント
コードサンプル
/v1beta/models/gemini-4-carbon:generateContent| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
認証
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
対応パラメータ
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
レート制限
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google Vertex | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
gemini-4-carbon に関するよくある質問
gemini-4-carbon とは？
Modelsell で gemini-4-carbon API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
gemini-4-carbon を呼び出すには？
gemini-4-carbon へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
gemini-4-carbon の料金体系は？
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
gemini-4-carbon のコンテキストウィンドウは？
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
gemini-4-carbon の最大出力は？
モデルカタログには最大 65536 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
自分のプロジェクトに gemini-4-carbon が適しているか評価するには？
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。