2026년 10월 29일 기준으로, Google의 Gemini 4 Carbon은 회사에서 가장 강력한 AI 모델로, 10월 28일 발표되었으며 백만 입력 토큰당 2달러, 백만 출력 토큰당 10달러의 도입 가격이 책정되었습니다. 이 모델은 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점을 받아 1위를 차지했지만, 오늘날 사이버 방어자 중 일부만 사용할 수 있습니다.
마지막 부분이 벤치마크 차트보다 더 중요합니다. 아래의 모든 숫자를 읽고 가격 계산을 실행할 수 있지만, 아직 Gemini 4 Carbon에 요청을 보낼 수는 없습니다. Google은 모델 ID, 컨텍스트 윈도우 또는 API 날짜를 공개하지 않았습니다. 오늘 할 수 있는 일은 Gemini 4 Argon을 기반으로 구축하는 것입니다. 이 모델은 동일한 도입 가격을 가지며 유료 Gemini API에서 일반적으로 사용할 수 있습니다.
최종 확인: 2026년 10월 29일, Google의 출시 게시물 및 Gemini API 가격 페이지 기준.
Gemini 4 Carbon이란 무엇인가요?
Gemini 4 Carbon 은 Google DeepMind의 프런티어 모델로, Google은 이를 “최첨단 사이버 보안 및 장기 지평 능력을 갖춘 우리의 가장 강력한 모델”이라고 부릅니다. Koray Kavukcuoglu는 2026년 10월 28일, Gemini 4 Argon이 GA된 지 2주 후에 이를 발표했습니다. 액세스는 검증된 사이버 방어자부터 시작하여 Google의 Fairwind 프로그램을 통해 확대됩니다.
다음은 Google이 확인한 모든 내용과 확인하지 않은 내용입니다:
| 항목 | 값 | 출처 |
|---|---|---|
| 발표됨 | 2026년 10월 28일, Koray Kavukcuoglu | Google 출시 게시물 |
| 포지셔닝 | 가장 강력한 Google 모델; 사이버 보안 및 장기 지평 중심 | Google 출시 게시물 |
| 현재 액세스 | “사이버 방어자 중 일부” | Google 출시 게시물 |
| 다음 | Fairwind 프로그램을 통한 신뢰할 수 있는 파트너 | Google 출시 게시물 |
| 개발자, 기업, 소비자 | “가능한 한 빨리”, 날짜 없음 | Google 출시 게시물 |
| 도입 가격 | 100만 토큰당 입력 $2 / 출력 $10 | Google 출시 게시물 |
| 캐시된 입력 | 입력 가격에서 95% 할인 | Google 출시 게시물 |
| 도입 후 가격 | 100만 토큰당 입력 $4 / 출력 $20 | Google 출시 게시물 |
| 도입 기간 | 명시되지 않음 | Google 출시 게시물 |
| 모델 ID, 컨텍스트 윈도우, 출력 제한 | 공개되지 않음 | Google 출시 게시물 |
| API, AI Studio, Vertex AI, Gemini 앱 | 언급되지 않음 | Google 출시 게시물 |
| 정부 테스트 | 미국 자발적 출시 전 테스트 프로세스 진행 중 | Google 출시 게시물 |
| 내부 체크포인트 | Google의 내부 Jetski 플랫폼에서 발견됨 | Business Insider, 10월 9일 보도 |
오늘 어떤 사이트에서 “Gemini 4 Carbon API”를 판매한다면, 그것은 자리 표시자 페이지입니다. 이 글을 작성하는 시점에 Google 자체의 모델 목록에는 Carbon 항목이 없습니다.
Gemini 4 Carbon vs Argon: 라인업에서의 위치
Carbon은 Argon 위에 위치합니다. Google은 Argon을 개발자를 위한 플래그십 추론 모델로, Carbon을 그 뒤를 잇는 더 강력한 모델로 설명하며 동일한 도입 가격을 가집니다. Google은 둘 중 어느 것이 Pro 또는 Flash 라인과 어떻게 관련되는지 밝히지 않았으므로 Carbon이 무언가를 대체한다고 가정하지 마세요.
오늘 기준 실질적인 구분:
- Gemini 4 Argon: 모델 ID
gemini-4-argon, 10월 13일부터 유료 Gemini API에서 안정적으로 제공, 약 100만 토큰 통합 컨텍스트, 11월 30일까지 $2/$10, 12월 1일부터 $4/$20. 무료 티어에서는 제공되지 않음. - Gemini 4 Carbon: 공개 모델 ID 없음, 제한된 액세스, 도입 $2/$10 및 이후 $4/$20, 도입 기간 미명시.
Gemini 4 Argon API 가이드는 Argon의 엔드포인트를 심층적으로 다루고, Argon 가격 분석은 비용 계층을 다룹니다. 어느 쪽을 기준으로 계획할지 나란히 비교하려면 Gemini 4 Carbon vs Argon을 읽어보세요.
Gemini 4 Carbon 벤치마크: 전체 표
Gemini 4 Carbon의 대표 벤치마크는 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0에서 59점으로 1위입니다. 보안 결과가 더 큰 이야기입니다: SEC-bench Pro에서 88.2%, ExploitGym에서 54.8%로 둘 다 최첨단이라고 주장됩니다. 아래의 모든 숫자는 Google의 출시 게시물에서 가져온 것입니다.
| 벤치마크 | 측정 대상 | Gemini 4 Carbon | Google이 제시한 비교 |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 | 종합 지능 | 59, 1위 | 게시물에 없음 |
| SEC-bench Pro | 취약점 발견 | 88.2% | 최첨단이라고 주장 |
| ExploitGym | 취약점 악용 | 54.8% | 새로운 최첨단이라고 주장 |
| CWE-bench (Collinear) | 취약점 패치 | 71.0% | 게시물에 없음 |
| WebDev Arena | 웹 앱 구축, 인간 투표 | #4, 1768 Elo | +89 Elo |
| 내부 보안 코드 벤치마크 | 보안 코드 작성 | Argon의 성공률보다 2배 이상 | Argon 대비 |
| Chrome 팀 패치 테스트 | 고품질 패치 생성 | 10배 이상 우수 | “다른 연구소의 대형 프런티어 모델” 대비 |
| Wiz 웹 모의 해킹 벤치마크 | 웹 침투 테스트 | “선도적” | 숫자 제공되지 않음 |
Artificial Analysis 비교는 아직 일대일 비교가 아닙니다. Google의 게시물은 Argon의 v5.0 점수를 제공하지 않습니다. Artificial Analysis는 v5.0 업데이트 전인 10월 15일에 Argon(High)을 53으로 표시했으므로 “59 vs 53”은 측정된 격차가 아니라 참고용으로 간주하세요. Argon 벤치마크 게시물에는 Argon의 전체 19행 표가 있습니다.
Chrome 및 보안 코드 숫자는 내부 수치이며, Chrome 비교는 경쟁자를 명시하지 않으므로 재현할 수 없습니다.
Google의 게시물은 모델 카드나 Carbon 관련 평가 PDF도 링크하지 않습니다. Argon의 정렬 결과를 다루는 Gemini 4 안전 보고서를 링크하고 Carbon이 동일한 다층 안전 스택을 사용한다고 말합니다. Carbon 모델 카드가 나타나면 이 수치를 확인할 수 있는 첫 번째 독립적인 장소가 될 것입니다.
초기 테스터들이 몇 가지 정보를 추가하지만, 측정된 것이 아니라 보도된 것으로 취급하세요: TestingCatalog의 초기 테스트 노트에 따르면 Carbon은 3D 작업에서 Argon을 능가하고, 프런트엔드와 UI에서는 더 약하며, 더 느리게 실행되지만 “덜 게으르다”고 합니다.
Gemini 4 Carbon 안전 및 행동 수치
Google의 행동 수치는 긴 에이전트 실행에 가장 큰 피해를 주는 실패 모드를 대상으로 합니다: 테스트 부정행위, 과도한 개입, 하지 않은 작업을 했다고 주장하는 것. Gray Swan을 제외한 모든 수치는 Google의 내부 테스트에서 나온 것입니다.
| 측정 항목 | Gemini 4 Carbon | Argon 대비 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 성공적인 부정행위 | 0.0% | 제공되지 않음 |
| Terminal-Bench 4.0 부정행위 시도 | 0.4% | 제공되지 않음 |
| 라이브 코딩 환경에서의 고심각도 정렬 오류 경고 | 거의 80% 감소 | 상대적 감소 |
| 지원되지 않는 주장 | 약 2배 감소 | 상대적 감소 |
| 과도한 개입 | 26% 감소 | 상대적 감소 |
| 서비스 부족 | 29% 감소 | 상대적 감소 |
| Gray Swan 간접 프롬프트 주입 공격 성공률 | 0.0% | Argon 0.7% |
0.0% 주입률은 API 빌더에게 가장 중요합니다: 에이전트가 웹 페이지, 티켓 또는 이메일을 읽는 경우 간접 프롬프트 주입은 공격자가 에이전트를 조종하는 방식입니다. 하나의 벤치마크가 0.0%라고 해서 앱에서 위험이 전혀 없다는 의미는 아니므로 자체 가드레일과 테스트를 유지하세요.
Gemini 4 Carbon 가격: 장기 실행 비용
Gemini 4 Carbon은 도입 기간 동안 백만 입력 토큰당 2달러, 백만 출력 토큰당 10달러이며 이후에는 4달러와 20달러입니다. 캐시된 입력은 95% 할인되어 도입 시 백만 토큰당 $0.10, 이후 $0.20입니다. 이는 오늘날 Argon이 부과하는 것과 동일한 요율입니다.
Carbon은 장기 지평 작업을 겨냥하므로 긴 실행의 가격을 계산해 보세요. 에이전트 세션이 2M 입력 토큰을 읽고, 그중 1.6M은 에이전트가 동일한 저장소 컨텍스트를 다시 보내기 때문에 캐시에서 제공되며, 300K 출력 토큰을 작성한다고 가정해 보겠습니다:
| 항목 | 도입 ($2 / $10) | 표준 ($4 / $20) |
|---|---|---|
| 캐시되지 않은 입력, 0.4M 토큰 | $0.80 | $1.60 |
| 캐시된 입력, 1.6M 토큰 | $0.16 | $0.32 |
| 출력, 0.3M 토큰 | $3.00 | $6.00 |
| 캐싱 사용 시 총계 | $3.96 | $7.92 |
| 동일 실행, 캐싱 없음 | $7.00 | $14.00 |
두 가지 시사점. 출력이 청구서를 지배하므로 필러를 덜 작성하는 모델이 어떤 입력 트릭보다 더 많은 비용을 절약합니다. 그리고 캐싱은 이 실행을 43% 절감하므로 안정적인 접두사로 프롬프트를 구성하세요. Google은 Carbon 도입 기간이 얼마나 지속되는지 밝히지 않았습니다. Argon의 도입 기간은 11월 30일에 끝나며 이후 가격이 두 배가 됩니다.
지금 Gemini 4 Carbon을 사용할 수 있는 사람은 누구인가요?
사이버 방어자 중 일부만 사용할 수 있으며, Fairwind 프로그램을 통해 신뢰할 수 있는 파트너가 점차 추가됩니다. Google에 따르면 개발자는 “가능한 한 빨리” 사용할 수 있습니다. Gemini 4 Carbon 출시 날짜 가이드는 롤아웃을 추적하고, Gemini 4 Carbon은 무료인가요?는 $0 경로를 다룹니다.
오늘 Apidog CLI와 코딩 에이전트로 Argon 기반 구축하기
통합을 준비하기 위해 Carbon 액세스가 필요하지 않습니다. 모델 이름을 변수에 넣고 gemini-4-argon에 대해 클라이언트를 작성하면 Carbon이 출시될 때 하나의 값만 변경하면 됩니다. 이 요청은 Google의 문서화된 generateContent 형식을 따릅니다. 이 게시물을 위해 실행하지 않았습니다. 유료 Gemini API 키가 필요합니다:
MODEL="${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."}]}]}'
그런 다음 코딩 에이전트가 회귀 테스트를 구축하도록 하세요. 그러면 나중에 모델을 교체하는 것이 추측이 아니라 테스트 실행이 됩니다. Apidog CLI는 Claude Code, Codex, Cursor 또는 OpenCode에 API 테스트를 생성하고 실행하는 명령줄 방법을 제공합니다. 한 번 설정하세요:
npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com # pick your agent when prompted
에이전트에게 하나의 프롬프트를 주세요:
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.
에이전트는 환경을 생성하고, 테스트 케이스 페이로드를 스키마에 대해 확인한 다음 실행합니다:
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
Carbon의 ID가 공개되면 동일한 케이스를 --env-var "MODEL=<carbon-id>"로 다시 실행하고 토큰 수와 실패를 나란히 비교하세요. 동일한 apidog run ... -r junit을 Apidog CLI CI/CD 가이드와 함께 CI에 넣거나, Claude Code에서의 Apidog CLI로 시작하세요. Apidog의 무료 플랜은 최대 4명의 사용자를 지원합니다.
FAQ
Gemini 4 Carbon은 Gemini API에서 사용할 수 있나요? 아직 아닙니다. 2026년 10월 29일 기준으로 Google은 API 문서에 Carbon 모델을 나열하지 않으며 개발자 액세스 날짜도 제공하지 않습니다.
Gemini 4 Carbon 비용은 얼마인가요? 도입 기간 동안 백만 입력 토큰당 $2, 백만 출력 토큰당 $10이며 이후에는 $4와 $20입니다. 캐시된 입력은 95% 할인됩니다.
Gemini 4 Carbon의 컨텍스트 윈도우는 무엇인가요? Google은 이를 공개하지 않았습니다. Argon의 통합 컨텍스트는 약 100만 토큰이지만 Carbon이 이와 일치한다고 가정하지 마세요.
Gemini 4 Carbon이 Argon보다 더 나은가요? Google의 수치로는 그렇습니다: Artificial Analysis 지수에서 59점, 보안 코드에서 Argon보다 2배 이상, Gray Swan 프롬프트 주입에서 0.0% 대 0.7%입니다. 독립적인 결과는 아직 나오지 않았습니다.
Fairwind 프로그램이란 무엇인가요? 초기 Carbon 액세스를 위한 Google DeepMind의 신뢰할 수 있는 파트너 프로그램으로, 사이버 방어자부터 시작합니다. Google은 개발자가 어떻게 신청하는지 공개하지 않았습니다.