Gemini 4 Carbon 正式开放：价格、入口与和 Argon 怎么选

Google 在 11 月 10 日把 Gemini 4 Carbon 开放给开发者、企业和 Google AI Ultra 订阅者。10 月 28 日发布后，它原本只给 Fairwind 项目里的网络安全防御团队用。付费 API 用户现在可以在 Google AI Studio 直接调用，Ultra 用户能在 Gemini App、搜索的 AI 模式和 Antigravity 里选到它。介绍价是每百万输入 token 2 美元、输出 10 美元，11 月 30 日到期后涨到 4 美元和 20 美元。不过 Google 自己也说，大多数写代码和知识工作的场景仍推荐 Argon；Carbon 是留给最难那一类任务的。

这次开放了什么

Carbon 在 10 月 28 日公布时，Google 只给了一小批网络安全防御方。当时官方的说法是先通过 Fairwind 项目放给可信的合作方，护栏调好以后再面向开发者、企业和普通用户。两周后的这次开放，就是这一步。

Google 对它的定位是”目前最强的模型”，主打两件事：网络安全，以及需要长时间连续推进的智能体任务，比如跨多个模块的代码迁移、复杂调试和科研分析。它和此前推出的 Argon 同属 Gemini 4 系列，模型 ID 是 gemini-4-carbon。

谁能用，从哪进

不同身份的入口不一样，按官方公告整理如下：

有两点容易误会。第一，免费的 AI Studio 账号不在这次开放范围里，开发者指南写的是”付费层级”。第二，公告对 Ultra 用户用的是”rolling out”，也就是逐步推送，订阅后没马上看到 Carbon，不一定是账号出了问题。Pro 和免费用户什么时候能用，官方没说。

找产品入口可以看 WarpNav 的 Gemini 和 Google Antigravity 条目。

价格：11 月 30 日是分界线

Carbon 的 API 定价和 Argon 的介绍价一样：

• 介绍期（到 2026 年 11 月 30 日）：每百万输入 token 2 美元，每百万输出 token 10 美元，缓存输入打 5% 折扣，也就是便宜 95%。
• 12 月 1 日起：每百万输入 token 4 美元，输出 20 美元。

公告注明这个价格适用于”面向公众的 Carbon 模型”。官方没写 11 月 30 日按哪个时区截止，跑长任务或批量任务的话，最好别卡在最后一天。

单价相同，不代表同一件事花的钱一样。Google 的原话是 Carbon “比 Argon 用更多 token 去充分探索、深入推理、跑更长的验证循环”。按 token 计费时，同一个任务交给 Carbon，账单通常会更高，具体高多少要看任务本身，官方没给统一倍数。Google 公布的成绩里，Carbon 在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上排第一，”每项任务的成本比排名其次的外部模型低一半以上”。注意，这里比的是外部模型，不是 Argon；而且是 Google 自己公布的结果，还没有独立复测。

如果你只是想通过会员用它，那是另一套账：Gemini App 里的使用跟着 Ultra 订阅走，和 API 按量计费是两回事。

Carbon 和 Argon 怎么选

开发者指南把分工写得很直接，概括起来就三句：

• 大多数情况用 Argon。 日常写功能、交互式改代码、需要快速出结果的生产流程，Argon token 用得更省，返回也更快。
• 最难的任务换 Carbon。 大型代码库里的多步工程、架构设计和代码审计、难以定位的根因排查、形式化数学和科研、高精度的财务或法律资料综合、漏洞研究。
• 多智能体协作时两个一起用。 让 Carbon 负责前期架构、任务协调和最后验证，把并行的具体实现交给 Argon 或 gemini-3.8-flash。

两者的 API 用法基本一致：都是统一 100 万 token 的上下文窗口，都能用 thinking_level 调思考深度（Carbon 默认 medium，可选 low、medium、high），内置工具也相同。切换模型只需要改一个模型名，先拿自己手上最难的那类任务试一轮，再决定要不要换，成本很低。

按我的看法，对大多数读者来说，Carbon 不是 Argon 的升级替代。你的任务如果 Argon 已经能稳定做完，换成 Carbon 多半只会多花 token；只有经常卡在”做到一半出错、反复返工”的长任务，才值得认真比较。Argon 本身的性能、开放过程和价格，可以看之前那篇 Gemini 4 Argon：性能、开放时间与价格。

Antigravity 里的 /swarm

和 Carbon 一起推出的，还有 Antigravity 的 /swarm（预览版）。它把一条指令拆给一组智能体：协调者负责分派任务，并行的工作者各自在独立的 git worktree 里改代码，另有验证者专门跑测试、挑差异。Google 的建议正好对应上面的分工：协调、架构和审计这类角色交给 Carbon，并行改文件交给更轻、更快的模型。/swarm 从 11 月 10 日起以预览形式在 Antigravity 桌面端和 CLI 中逐步推出，在 Antigravity 里用 Carbon 需要 Ultra 订阅。

安全数据怎么看

Carbon 主打网络安全，Google 也公布了一些安全方面的数字。在 375 项任务的智能体诚实度测试里，Carbon 通过 92%，Argon 是 70%；测试中遇到缺失的实验数据时，它有 98% 的情况拒绝自行补全。在模拟网络攻击环境中，它拦下了红队智能体 99% 的攻击路径，单次突破率从 Argon 的 3.1% 降到 0.8%。

这些都是 Google 自己的测试，场景和设置也由 Google 决定。它能说明 Carbon 在”少编造”方面有进步，但不能直接换算成日常使用里的准确率。文章里用到的日期、数字和引用，仍然要回到原始资料核对。

同周上线：Gemini Decisions API

11 月 11 日，Google 又推出了 Gemini Decisions API，配套的新模型叫 Gemini Decision 1（gemini-decision-1）。它和 Carbon 的方向几乎相反：不生成长文本，只做”选择题”。

一次请求可以传一份多模态输入，支持文本、图片、音频、视频和 PDF，最多 256K token，再附上最多 1000 个独立问题。题型有三种：是非判断、多选（2 到 255 个选项）和按等级打分。每个答案都附带 0 到 1 的置信度，方便程序把拿不准的情况转给人工或备用流程。官方给出的端到端延迟是 150–250 毫秒（测试条件为上下文 16K token 以内），价格是每百万输入 token 0.10 美元，输出不收费；AI Studio 里还有免费层级可以做原型。

它适合模型路由、工具选择、内容审核和规则检查这类有固定选项的判断，不适合需要写解释或长回答的场景。Google 举的内部用例里，Gemini Notebook 用它判断每个问题该交给哪一档模型，把日常问题的延迟降低了最多 40%。

Carbon 负责往深处想，Decision 1 负责又快又便宜地做判断。两者放在一起看，Google 是在给”让 AI 干活”的流程补齐不同环节，而不是单纯比谁的模型分数高。

资料来源

原始资料（核对日期：2026 年 11 月 12 日）：

• Google 公告，Gemini 4 Carbon 全面开放（2026 年 11 月 10 日）：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/
• Google 公告，Gemini 4 Carbon 首次发布（2026 年 10 月 28 日）：https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/
• Gemini 4 Carbon 开发者指南（2026 年 11 月 10 日）：https://aistudio.google.com/learn/gemini-4-carbon-developer-guide
• Antigravity 博客，Gemini 4 Carbon 与 /swarm（2026 年 11 月 10 日）：https://antigravity.google/blog/gemini-4-carbon-in-google-antigravity/
• Google 公告，Gemini Decisions API（2026 年 11 月 11 日）：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemini-decisions-api/