Gemini 4 Carbon 与 Argon：能力、成本与模型选择

Carbon 与 Argon：发布日期与模型规格

项目	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon
公开模型 ID	gemini-4-carbon	gemini-4-argon
API 全面可用时间	2026 年 11 月 10 日	2026 年 10 月 13 日
厂商定位	最新旗舰；长周期编程、推理与网络安全	高效的 Gemini 4 工作；响应更快、每轮 token 更少
统一上下文	1,048,576 tokens	1,048,576 tokens
默认同步输出	65,536 tokens	65,536 tokens
输入	文本、图像、视频、音频、PDF	文本、图像、视频、音频、PDF
输出	文本	文本
Google Standard（截至 11 月 30 日）	每 1M 输入 / 输出 $2 / $10	每 1M 输入 / 输出 $2 / $10

上下文预算在输入、思考和输出之间共享。长解码可在剩余预算内通过单独流程延长生成；两个模型都不承诺在普通同步请求中提供 1M 输出。Google 的原生工具与媒体支持，与特定 APIMaster 路由所暴露的功能集是两回事。

Argon 的效率描述来自 Google 的模型目录。本文并未测量当前 APIMaster 的速度或每完成任务的 token 数。无论是模型标签还是单一市场延迟数字，都不能构成受控的正面对比结果。

Carbon 与 Argon 基准测试：提升了哪些方面？

这些结果来自 Google 于 10 月 28 日发布的 Carbon 发布对比，而非 APIMaster 测试。每行中的两个数值均来自同一份公开表格。下方百分比差异为百分点，而非相对百分比增长。

提升是广泛的，但并不均衡：Vals Index 增幅温和，而 GraphWalks 和终端类工作提升更大。SWE-sweep 相对 Argon 翻了一倍多，但 Carbon 的绝对成绩 9.6% 仍意味着有高难度用例未能解决。Google 的外部网络评测是在无防护栏条件下运行的；实际部署中的权限与工具可能改变其行为。

Carbon 概览 讨论了独立评测与可靠性发现。发布排行榜是选择候选模型的证据，而不是对每个代码仓库或业务工作流的承诺。

Carbon 与 Argon 的 API 价格及固定 token 成本

两个模型的 Google 标准价格相同：$2 输入 / $10 输出至 2026-11-30，之后 从 2026-12-01 起为 $4 / $20。隐式缓存输入为 $0.10，之后为 $0.20。输出包含思考。请将当前费率与当前费率对比；后续的 $4 / $20 参考价并非今天的标准账单。

在 2026-11-11 的检查中，对比 Carbon 卡片 和 Argon 卡片：

相同固定 token 预算	Google 标准价，任一模型	APIMaster Carbon 起价	APIMaster Argon 起价
100,000 输入 + 20,000 计费输出	$0.40	~$0.07177	~$0.16683
该预算下 1,000 个任务	$400	~$71.77	~$166.83

这些是算术示例，不含工具、缓存、媒体、重试及其他费用。它们假设计费 token 相同。在该精确预算下，Carbon 的最低报价相对于 Argon 的报价每 1,000 个任务节省约 $95.06。使用更少推理 token 或需要更少尝试次数的模型可能逆转实际任务成本的排序。

哪个模型适合编程、推理和高并发工作？

工作负载	首选候选	决定结果的因素
复杂代码仓库修复	Carbon	被接受的补丁、通过的测试、回归率和修复轮数
长文档推理	Carbon	召回率、约束遵循、引用和无依据主张
防御性安全修补	Carbon	经验证的修复，以及修补后合法行为仍正常
现有稳定的 Argon 工作流	保留 Argon 作为基准	Carbon 在相同测试集上的实测质量与总账单
延迟敏感或高并发请求	对比 Argon、Carbon 和 Flash	p95 延迟、吞吐量以及每个被接受输出的成本

使用相同的提示词、工具、文件、输出要求和验收标准。记录失败调用、人工干预、耗时和总计费 token。这些是建议的评测任务，而非已实测的胜出结果。对于常规格式化或抽取任务，更便宜的 Flash 层级可能已经满足需求。

如何在 Carbon 与 Argon 之间切换

注册 APIMaster → 创建 API 密钥 → 使用 API Base https://apimaster.ai/v1 和模型 ID gemini-4-carbon。选择路由前，请对比 Carbon 卡片 和 Argon 卡片。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APIMASTER_API_KEY"],
    base_url="https://apimaster.ai/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-carbon",
    messages=[{"role": "user", "content": "Review this migration plan and propose verification steps."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
print(response.usage)

要对比 Argon，只需将模型字段改为 gemini-4-argon，保持已保存的任务和支持的选项不变。本文示例未作为付费基准执行过。对比高级工作流之前，请在每条所选路由上确认结构化输出、搜索增强、工具调用和长解码能力。

FAQ

Carbon 比 Argon 更好吗？

在 Google 选定的 10 月 28 日发布基准测试中，Carbon 全面领先。这支持将其用于困难工作，但您自己的完成率、延迟和总任务账单决定部署选择。

Carbon 更贵吗？

当前 Google 标准价格相同。在 APIMaster 上，Carbon 的最低检查 token 报价比 Argon 低约 57.0%，但总任务成本可能因 token 消耗和重试而不同。

两个模型都发布了吗？

是的。Argon API GA 为 10 月 13 日，Carbon API GA 为 2026 年 11 月 10 日。两者现在均有公开活跃的 APIMaster 路由。

两者都有 1M 上下文吗？

两者均记录为 1,048,576 个 token，共享于输入、思考与输出。默认同步输出为 65,536；长解码是独立流程，必须检查兼容路由支持。

Argon 在 APIMaster 上更快吗？

Google 将 Argon 定位为高效工作，具有更快的响应和每轮更少的 token。本文没有受控的 APIMaster 延迟测量，因此请测试您选择的路由和任务组合。

在哪里可以对比当前价格？

打开 Carbon 卡片 和 Argon 卡片。实时市场卡片为准；价格和容量可能变化。

来源

• Google Gemini API 更新日志：Carbon 于 11 月 10 日正式版
• Google Carbon 模型规格
• Google Argon 模型规格
• Google 当前 API 定价
• Google Carbon 发布公告与发布评测，10 月 28 日
• APIMaster 实时 Carbon 数据 · Argon 数据
• Google 原始发布评测表
• Google 模型目录：定位