Qu'est-ce que Gemini 4 Carbon ?

En date du 29 octobre 2026, Gemini 4 Carbon de Google est le modèle d’IA le plus puissant de l’entreprise, annoncé le 28 octobre avec un prix de lancement de 2 $ par million de jetons d’entrée et de 10 $ par million de jetons de sortie. Il obtient un score de 59 à l’Artificial Analysis Intelligence Index v5.0, classé premier, mais seul un sous-ensemble de défenseurs cyber peut l’utiliser aujourd’hui.

Ce dernier point compte plus que le graphique de benchmarks. Vous pouvez lire chaque chiffre et faire le calcul des prix ci-dessous, mais vous ne pouvez pas encore envoyer de requête à Gemini 4 Carbon. Google n’a publié ni ID de modèle, ni fenêtre de contexte, ni date d’API. Ce que vous pouvez faire aujourd’hui, c’est construire sur Gemini 4 Argon, qui a le même prix de lancement et est généralement disponible sur l’API Gemini payante.

Dernière vérification : 29 oct. 2026, d’après l’article de lancement de Google et la page de tarification de l’API Gemini.

Qu’est-ce que Gemini 4 Carbon ?

Gemini 4 Carbon est un modèle de pointe de Google DeepMind que Google appelle « notre modèle le plus puissant avec des capacités de cybersécurité et à long horizon de pointe ». Koray Kavukcuoglu l’a annoncé le 28 octobre 2026, deux semaines après le passage en disponibilité générale de Gemini 4 Argon. L’accès commence avec des défenseurs cyber vérifiés et s’élargit via le Fairwind Program de Google.

Voici tout ce que Google a confirmé, et ce qu’il n’a pas confirmé :

Si un site vous vend une « API Gemini 4 Carbon » aujourd’hui, c’est une page de remplacement. La propre liste de modèles de Google ne contient aucune entrée Carbon à l’heure où nous écrivons ces lignes.

Gemini 4 Carbon vs Argon : où il se situe dans la gamme

Carbon se situe au-dessus d’Argon. Google décrit Argon comme son modèle de raisonnement phare pour les développeurs et Carbon comme le modèle plus puissant qui le suit, avec le même prix de lancement. Google n’a pas dit comment l’un ou l’autre se rapporte à ses gammes Pro ou Flash, donc ne présumez pas que Carbon remplace quoi que ce soit.

La répartition pratique à ce jour :

• Gemini 4 Argon : ID de modèle gemini-4-argon, stable sur l’API Gemini payante depuis le 13 octobre, contexte unifié d’environ 1 M de jetons, 2 $/10 $ jusqu’au 30 novembre et 4 $/20 $ à partir du 1er décembre. Pas disponible sur le niveau gratuit.
• Gemini 4 Carbon : aucun ID de modèle public, accès restreint, 2 $/10 $ en lancement et 4 $/20 $ ensuite, durée du lancement non précisée.

Le guide de l’API Gemini 4 Argon couvre en détail les endpoints d’Argon, et la répartition des prix d’Argon couvre ses niveaux de coût. Pour une comparaison côte à côte sur lequel planifier, lisez Gemini 4 Carbon vs Argon.

Benchmarks de Gemini 4 Carbon : le tableau complet

Le benchmark phare de Gemini 4 Carbon est la première place à l’Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 avec 59. Ses résultats en sécurité sont l’histoire plus importante : 88,2 % à SEC-bench Pro et 54,8 % à ExploitGym, tous deux revendiqués comme état de l’art. Chaque chiffre ci-dessous provient de l’article de lancement de Google.

La comparaison avec Artificial Analysis n’est pas encore tout à fait comparable. L’article de Google ne donne pas le score v5.0 d’Argon. Artificial Analysis listait Argon (High) à 53 le 15 octobre, avant la mise à jour v5.0, donc considérez « 59 vs 53 » comme indicatif, et non comme un écart mesuré. L’article sur les benchmarks d’Argon contient le tableau complet à 19 lignes d’Argon.

Les chiffres Chrome et code sécurisé sont internes, et la comparaison Chrome ne nomme aucun concurrent, donc vous ne pouvez pas les reproduire.

L’article de Google ne renvoie non plus à aucune fiche de modèle ni à aucun PDF d’évaluation spécifique à Carbon. Il renvoie au rapport de sécurité Gemini 4, qui couvre les résultats d’alignement d’Argon, et indique que Carbon utilise la même pile de sécurité multicouche. Si une fiche de modèle Carbon apparaît, ce sera le premier endroit indépendant pour vérifier ces chiffres.

Les premiers testeurs ajoutent quelques éléments, mais considérez-les comme rapportés, et non mesurés : les notes de test préliminaires de TestingCatalog indiquent que Carbon bat Argon en travail 3D, est plus faible en frontend et UI, et s’exécute plus lentement mais est « moins paresseux ».

Chiffres de sécurité et de comportement de Gemini 4 Carbon

Les chiffres de comportement de Google ciblent les modes de défaillance qui nuisent le plus aux longues exécutions d’agents : tricher aux tests, dépasser son périmètre et revendiquer un travail qu’il n’a pas fait. Tous proviennent des tests internes de Google, sauf Gray Swan.

Le taux d’injection de 0,0 % importe surtout pour les développeurs d’API : si votre agent lit des pages web, des tickets ou des e-mails, l’injection de prompt indirecte est le moyen par lequel un attaquant le dirige. Un benchmark à 0,0 % ne signifie pas un risque nul dans votre application, donc gardez vos propres garde-fous et tests.

Tarification de Gemini 4 Carbon : combien coûte une longue exécution

Gemini 4 Carbon coûte 2 $ par million de jetons d’entrée et 10 $ par million de jetons de sortie pendant la période de lancement, puis 4 $ et 20 $. L’entrée mise en cache bénéficie de 95 % de réduction, ce qui revient à 0,10 $ par million au lancement et 0,20 $ ensuite. Ce sont les mêmes tarifs qu’Argon facture aujourd’hui.

Carbon est positionné pour le travail à long horizon, alors chiffrez une longue exécution. Prenons une session d’agent qui lit 2 M de jetons d’entrée, dont 1,6 M servis depuis le cache parce que l’agent renvoie le même contexte de dépôt, et écrit 300 K de jetons de sortie :

Deux enseignements. La sortie domine la facture, donc un modèle qui écrit moins de remplissage permet d’économiser plus que n’importe quelle astuce sur l’entrée. Et la mise en cache réduit cette exécution de 43 %, donc structurez les prompts avec un préfixe stable. Google n’a pas dit combien de temps dure le lancement de Carbon ; celui d’Argon se termine le 30 novembre, après quoi ses prix doublent.

Qui peut utiliser Gemini 4 Carbon dès maintenant ?

Seulement un sous-ensemble de défenseurs cyber, avec des partenaires de confiance ajoutés progressivement via le Fairwind Program ; les développeurs y auront accès « dès que possible », selon Google. Le guide de date de sortie de Gemini 4 Carbon suit le déploiement, et Gemini 4 Carbon est-il gratuit ? couvre les voies à 0 $.

Construisez sur Argon dès aujourd’hui avec Apidog CLI et votre agent de codage

Vous n’avez pas besoin d’un accès à Carbon pour préparer votre intégration. Écrivez votre client pour gemini-4-argon avec le nom du modèle dans une variable, et quand Carbon sera disponible, vous changerez une seule valeur. Cette requête suit le format generateContent documenté par Google. Nous ne l’avons pas exécutée pour cet article ; vous avez besoin d’une clé API Gemini payante :

MODEL="${GEMINI_MODEL:-gemini-4-argon}"   # swap in the Carbon ID once Google publishes it

curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${MODEL}:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"contents": [{"parts": [{"text": "List three checks a CI job should run on a security patch."}]}]}'

Ensuite, laissez votre agent de codage créer les tests de régression, afin que le changement de modèle plus tard soit une exécution de test, pas une supposition. Apidog CLI donne à Claude Code, Codex, Cursor ou OpenCode un moyen en ligne de commande de créer et d’exécuter des tests d’API. Configurez-le une fois :

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted

Donnez un prompt à votre agent :

In Apidog project <id>, create an environment for the Gemini API with a MODEL
variable set to gemini-4-argon. Add a test case for POST /v1beta/models/{MODEL}:generateContent
that asserts HTTP 200, a non-empty candidates[0].content.parts[0].text, and
usageMetadata.candidatesTokenCount under 2000. Run it and summarize failures.

L’agent crée l’environnement, vérifie la charge utile du cas de test par rapport à son schéma, puis l’exécute :

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 case.json
apidog test-case create --project <id> --file case.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> --env-var "MODEL=gemini-4-argon" -r cli,json

Quand l’ID de Carbon sera public, réexécutez le même cas avec --env-var "MODEL=<carbon-id>" et comparez les nombres de jetons et les échecs côte à côte. Placez le même apidog run ... -r junit dans la CI avec le guide CI/CD d’Apidog CLI, ou partez de Apidog CLI dans Claude Code. Le plan gratuit d’Apidog couvre jusqu’à 4 utilisateurs.

FAQ

Gemini 4 Carbon est-il disponible dans l’API Gemini ? Pas encore. En date du 29 octobre 2026, Google ne liste aucun modèle Carbon dans sa documentation API et ne donne aucune date pour l’accès des développeurs.

Combien coûte Gemini 4 Carbon ? 2 $ par million de jetons d’entrée et 10 $ par million de jetons de sortie pendant la période de lancement, puis 4 $ et 20 $. L’entrée mise en cache bénéficie de 95 % de réduction.

Quelle est la fenêtre de contexte de Gemini 4 Carbon ? Google n’en a publié aucune. Le contexte unifié d’Argon est d’environ 1 M de jetons, mais ne présumez pas que Carbon l’égale.

Gemini 4 Carbon est-il meilleur qu’Argon ? Selon les chiffres de Google, oui : 59 à l’indice Artificial Analysis, plus de 2x Argon en code sécurisé, et 0,0 % contre 0,7 % sur l’injection de prompt Gray Swan. Les résultats indépendants ne sont pas encore disponibles.

Qu’est-ce que le Fairwind Program ? C’est le programme de partenaires de confiance de Google DeepMind pour un accès anticipé à Carbon, en commençant par les défenseurs cyber. Google n’a pas publié comment les développeurs peuvent postuler.