Seit dem 29. Oktober 2026 schlägt Googles Gemini 4 Carbon Gemini 4 Argon in jedem Benchmark, den Google für beide veröffentlicht hat, zum gleichen Einführungspreis von 2 $ Input / 10 $ Output pro Million Tokens. Aber Argon ist das Modell, das Sie tatsächlich aufrufen können: Carbon ist auf „eine Teilmenge von Cyber-Verteidigern“ beschränkt, während gemini-4-argon seit dem 13. Oktober allgemein in der kostenpflichtigen Gemini API verfügbar ist.
Bauen Sie also heute auf Argon, behalten Sie den Modellnamen in der Konfiguration und testen Sie Carbon an dem Tag, an dem es geöffnet wird. Im Folgenden: der direkte Vergleich, wo Carbon als schwächer gemeldet wird, was heute sonst noch erscheint und wie Sie die beiden mit einem Coding-Agenten A/B-testen.
Was ist Gemini 4 Carbon?
Gemini 4 Carbon ist das neueste Frontier-Modell von Google DeepMind, angekündigt am 28. Oktober 2026 von Koray Kavukcuoglu als „unser stärkstes Modell mit modernsten Cybersicherheits- und Langhorizont-Fähigkeiten“. Es folgt zwei Wochen nach Argon, behält Argons Safety-Stack bei und startet zu Argons Einführungspreis.
Die vollständige Benchmark-Tabelle und die Preisberechnung finden Sie in Was ist Gemini 4 Carbon?. Wenn Sie neu bei Argon sind, beginnen Sie mit Was ist Gemini 4 Argon?.
Gemini Carbon vs. Argon: direkter Vergleich
Nur Zeilen, die Google für beide Modelle veröffentlicht hat, oder bei denen die Lücke der Punkt ist.
| Gemini 4 Argon | Gemini 4 Carbon | Quelle | |
|---|---|---|---|
| Wer es nutzen kann | Kostenpflichtige Gemini API, GA seit 13. Okt. 2026 | Teilmenge von Cyber-Verteidigern; als Nächstes Fairwind-Partner | Carbon-Launch-Post, Gemini API Models-Seite |
| Modell-ID | gemini-4-argon |
Nicht veröffentlicht | Gemini API Models-Seite |
| Einführungspreis pro 1 Mio. Tokens | 2 $ Input / 10 $ Output bis 30. Nov. 2026 | 2 $ Input / 10 $ Output, Länge der Einführungsphase nicht angegeben | Gemini API Pricing, Launch-Post |
| Preis nach der Einführungsphase | 4 $ / 20 $ ab 1. Dez. 2026 | 4 $ / 20 $, Startdatum nicht angegeben | Ebenda |
| Gecachter Input | 0,10 $ pro 1 Mio. (nur implizites Caching) | 95 % Rabatt auf Input (0,10 $ in der Einführungsphase) | Ebenda |
| Kontextfenster | 1 Mio. Tokens, lange Dekodierungen bis zu 1 Mio. | Nicht veröffentlicht | Gemini API Models-Seite |
| Kostenlose Stufe | Nein | Nicht veröffentlicht | Gemini API Pricing |
| Artificial Analysis Index | Für v5.0 nicht angegeben | 59, Platz 1 in v5.0 | Launch-Post |
| Gray Swan indirekte Prompt-Injection | 0,7 % Angriffserfolg | 0,0 % | Launch-Post |
| Sichere Code-Generierung (intern) | Basiswert | Mehr als 2x Argons Erfolgsquote | Launch-Post |
| Nicht belegte Aussagen (intern) | Basiswert | Etwa 2x weniger | Launch-Post |
Die Preisgleichheit ist vorübergehend. Argons 2 $ / 10 $ enden am 30. November, während für Carbons Einführungsphase keine Länge veröffentlicht ist. Prüfen Sie also beide Preiszeilen an dem Tag, an dem Sie wechseln.
In der Artificial-Analysis-Zeile hat Google Argon keinen v5.0-Wert gegeben. Artificial Analysis listete Argon (High) vor dem v5.0-Update bei etwa 53, lesen Sie „59 vs. 53“ also als Richtung, nicht als gemessene Lücke. Argons eigene 19-zeilige Tabelle finden Sie in Gemini 4 Argon Benchmarks.
Gemini 4 Carbon Benchmark: wo es vorbeizieht
Carbons Vorsprung liegt bei Sicherheit und lang laufender Agentenarbeit. Google berichtet diese Ergebnisse, bewertet ohne Guardrails:
- SEC-bench Pro: 88,2 %, State of the Art, zum Finden echter Schwachstellen.
- ExploitGym: 54,8 %, State of the Art, zum Prüfen, welche Schwachstellen ausnutzbar sind.
- CWE-bench (Collinear): 71,0 % für das Patchen an der Ursache.
- WebDev Arena: Platz 4 mit 1768, plus 89 Elo-Punkte.
- Chrome-Team: mehr als 10x bessere Patches als „das große Frontier-Modell eines anderen Labors“, das Google nicht nennt.
Die Verhaltenszahlen sind wichtiger, wenn Sie Agenten unbeaufsichtigt laufen lassen. Bei Terminal-Bench 4.0 sagt Google, dass erfolgreiches Schummeln auf 0,0 % und Schummelversuche auf 0,4 % gefallen sind. In internen Coding-Umgebungen gingen Warnungen zu schwerwiegender Fehlausrichtung um fast 80 % zurück. Überreichweite fiel um 26 % und Unterversorgung um 29 %.
Google sagt außerdem, dass seine Teams Carbon „tagelang“ bei mehrstufigen Engineering-Aufgaben laufen gesehen haben. Dies sind interne Zahlen, keine unabhängigen Ergebnisse.
Wo Carbon als schwächer gemeldet wird
Googles Post listet keine Schwächen auf. Frühe Tester tun es, und dies ist berichtet, nicht gemessen. Laut TestingCatalog beschrieb ein Early-Access-Tester Carbon als „merklich besser“ als Argon bei 3D-Arbeit, während „Frontend/UI immer noch schlecht ist“. Er nannte es außerdem langsamer, aber „weniger faul“. Business Insider berichtete erstmals am 9. Oktober über den Carbon-Checkpoint auf Googles interner Jetski-Plattform.
Wenn Ihre Arbeitslast überwiegend UI-Generierung ist, widersprechen sich der WebDev-Arena-Sprung und die Testerberichte, testen Sie also Ihre eigenen Prompts. Und „langsamer“ bedeutet, dass Timeouts wichtig sind: Googles Argon-Leitfaden warnt bereits, dass schwierige Prompts Minuten dauern können.
Eine Warnung: Drittanbieter-Seiten zu „Gemini 4 Carbon API“ sind Platzhalter. Google hat keinen Endpunkt ausgeliefert, also kann Ihnen niemand einen verkaufen.
Gemini 4 Carbon Release-Datum: Wann können Sie wechseln?
Es gibt keines. Google sagt, Carbon geht zuerst an „eine Teilmenge von Cyber-Verteidigern“, dann schrittweise an vertrauenswürdige Partner über das Fairwind-Programm und an Entwickler, Unternehmen und Verbraucher „so schnell wie möglich“. Google ist außerdem im freiwilligen Pre-Release-Testverfahren der US-Regierung.
Argon brauchte 13 Tage von der Fairwind-only-Ankündigung bis zur GA. Das ist ein Präzedenzfall, kein Versprechen. Der Zeitplan und die Fairwind-Berechtigung werden in Gemini 4 Carbon Release-Datum behandelt, und wenn Sie auf einen 0 $-Weg hoffen, lesen Sie Ist Gemini 4 Carbon kostenlos?.
Was sollten Sie jetzt verwenden?
Wählen Sie danach, was Sie diese Woche brauchen:
| Ihre Situation | Jetzt verwenden | Warum |
|---|---|---|
| Sie liefern ein Produkt auf Gemini aus | gemini-4-argon |
Einziges Gemini-4-Modell mit öffentlicher API |
| Sicherheitsforschungsteam, das qualifiziert ist | Fairwind beantragen | Einziger genannter Weg zu Carbon vor der Veröffentlichung |
| Überwiegend Frontend- oder UI-Generierung | Argon, dann Carbon testen | Tester melden Carbons UI-Ausgabe als schwach |
| Lang laufende Coding-Agenten | Argon jetzt, Carbon zur Veröffentlichung | Carbons Anti-Schummel- und Fehlausrichtungszahlen zielen darauf ab |
| Sie brauchen ein Frontier-Modell und der Anbieter ist egal | Vergleichen Sie die Optionen unten | Mehrere erscheinen heute |
Heute verfügbare Optionen, wenn Sie jetzt Frontier brauchen
Wenn Sie nicht speziell Gemini brauchen, liefern drei Anbieter heute Frontier-Modelle über öffentliche APIs. Standardpreise pro Million Tokens, gelesen von der Seite jedes Anbieters am 29. Oktober 2026.
| Modell | Modell-ID | Input | Output | Gecachter Input | Quelle |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | gemini-4-argon |
2,00 $ (4,00 $ ab 1. Dez.) | 10,00 $ (20,00 $ ab 1. Dez.) | 0,10 $ | Gemini API Pricing |
| Claude Opus 5.5 | claude-opus-5-5 |
4,00 $ | 20,00 $ | 0,20 $ (Cache-Read) | Anthropic Pricing |
| GPT-6.1 Sol | gpt-6.1-sol |
2,00 $ | 10,00 $ | 0,10 $ | OpenAI Pricing |
| GPT-6.1 Terra | gpt-6.1-terra |
1,00 $ | 5,00 $ | 0,05 $ | OpenAI Pricing |
Argon und GPT-6.1 Sol entsprechen genau Carbons Einführungspreis. Claude Opus 5.5 kostet so viel, wie Argon und Carbon nach ihren Einführungsphasen kosten. Für direkte Vergleiche siehe Gemini 4 Argon vs. GPT-6 Astra vs. Claude Opus 5.5, und für Details zur OpenAI-API GPT-6.1 Sol API.
Behalten Sie das Modell in der Konfiguration, damit der Wechsel eine Zeile ist
Bauen Sie auf gemini-4-argon mit dem Modellnamen in einer Variable. An dem Tag, an dem Carbon eine ID bekommt, ändern Sie einen Wert und führen Ihre Tests erneut aus. Diese Anfrage folgt Googles dokumentiertem Interactions-API-Format. Wir haben sie für diesen Beitrag nicht ausgeführt; sie braucht einen kostenpflichtigen Schlüssel, da Argon nicht in der kostenlosen Stufe ist (Preisdetails).
export GEMINI_MODEL="gemini-4-argon" # Carbon's model ID isn't published yet
curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-X POST \
-d "{\"model\": \"${GEMINI_MODEL}\", \"input\": \"Find the root cause of this failing test and propose a patch.\", \"generation_config\": {\"thinking_level\": \"medium\"}}"
Protokollieren Sie Input- und Output-Tokens pro Anfrage (derselbe Preis pro Token bedeutet nicht dieselben Kosten pro Aufgabe) und setzen Sie Client-Timeouts in Minuten, nicht in Sekunden.
Gehen Sie nicht davon aus, dass Carbons Parameter mit denen von Argon übereinstimmen. Als Argon GA ging, entfernte es explizites Caching und ignorierte temperature. Unser Gemini 4 Argon API-Leitfaden behandelt diese Änderungen.
A/B-Test von Argon und Carbon mit Apidog CLI und Ihrem Coding-Agenten
Benchmarks sagen Ihnen etwas über Googles Aufgaben, nicht über Ihre. Lassen Sie Ihren Coding-Agenten den Vergleich durchführen. Apidog CLI ermöglicht Claude Code, Codex, Cursor oder OpenCode, API-Tests vom Terminal aus zu erstellen und auszuführen, sodass der Agent einen Testfall gegen den Gemini Interactions-Endpunkt erstellen und ihn einmal pro Modell ausführen kann.
Richten Sie es einmal ein:
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com # pick your agent when prompted
Dann geben Sie Ihrem Agenten einen Prompt:
In Apidog project <id>, create a Gemini API environment with GEMINI_MODEL=gemini-4-argon.
Add a test case: POST /v1beta/interactions using {{GEMINI_MODEL}} with my five real
prompts from prompts.csv, asserting HTTP 200 and non-empty output text. Run it with
Argon now. When Carbon has a model ID, run it again with that ID and compare pass rate,
response time and token usage per prompt.
Der Agent prüft jede Nutzlast gegen ihr Schema, bevor er etwas schreibt, und führt dann den Fall aus:
apidog environment create gemini-api --project <id> --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file gemini-ab.json
apidog test-case create --project <id> --file gemini-ab.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -d prompts.csv --timeout-request 300000 -r cli,json --out-file argon
Am Release-Tag führt der Agent denselben Fall mit --env-var "GEMINI_MODEL=<carbon-id>" --out-file carbon erneut aus und vergleicht die beiden JSON-Berichte. Fügen Sie --upload-report hinzu, wenn das Team beide Läufe in der Apidog-App sehen soll. Um es in CI auszuführen, folgen Sie dem Apidog CLI CI/CD-Leitfaden; wenn Sie neu bei der CLI sind, beginnen Sie mit Apidog CLI in Claude Code. Der kostenlose Plan von Apidog deckt bis zu 4 Benutzer ab.
FAQ
Ist Gemini 4 Carbon besser als Argon? Nach Googles veröffentlichten Zahlen ja: 0,0 % vs. 0,7 % bei Gray-Swan-Prompt-Injection, mehr als 2x Argon bei internen Secure-Code-Tests und Platz 1 im Artificial Analysis Index v5.0 mit 59. Unabhängige Ergebnisse liegen noch nicht vor.
Kosten Gemini 4 Carbon und Argon dasselbe? Zum Start ja: 2 $ pro Million Input-Tokens und 10 $ pro Million Output-Tokens, gecachter Input mit 95 % Rabatt. Argons Einführungspreis endet am 30. November 2026; Carbons Einführungsdauer ist nicht veröffentlicht.
Kann ich Gemini 4 Carbon heute über die API nutzen? Nein. Stand 29. Oktober 2026 hat Carbon keine öffentliche Modell-ID, und nur eine Teilmenge von Cyber-Verteidigern kann es nutzen. Argon ist als gemini-4-argon in der kostenpflichtigen Gemini API verfügbar.
Ist Carbon bei irgendetwas schlechter als Argon? Google sagt das nicht. Frühe Tester berichteten, dass Carbon bei Frontend- und UI-Ausgabe schwächer und langsamer als Argon sei. Das ist berichtet, nicht gemessen.
Sollte ich auf Carbon warten oder jetzt auf Argon bauen? Bauen Sie jetzt auf Argon mit dem Modellnamen in der Konfiguration. Der Einführungspreis ist derselbe, sodass der Wechsel zu einer einzeiligen Änderung plus einem Testlauf wird.