Gemini 4 Carbon คืออะไร

ณ วันที่ 29 ตุลาคม 2026 Gemini 4 Carbon ของ Google เป็นโมเดล AI ที่แข็งแกร่งที่สุดของบริษัท ประกาศเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม ด้วยราคาเปิดตัว 2 ดอลลาร์ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ 10 ดอลลาร์ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคน โดยได้คะแนน 59 บน Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 อยู่อันดับหนึ่ง แต่มีเพียงกลุ่มย่อยของผู้ป้องกันไซเบอร์เท่านั้นที่ใช้งานได้ในวันนี้

ส่วนหลังนี้สำคัญกว่าตาราง benchmark คุณอ่านตัวเลขทุกตัวและคำนวณราคาด้านล่างได้ แต่คุณยังส่งคำขอไปยัง Gemini 4 Carbon ไม่ได้ Google ยังไม่เผยแพร่ model ID, context window หรือวันที่เปิด API สิ่งที่คุณทำได้วันนี้คือสร้างบน Gemini 4 Argon ซึ่งมีราคาเปิดตัวเดียวกัน และพร้อมใช้งานทั่วไปบน Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่าย

ตรวจสอบล่าสุด: 29 ต.ค. 2026 เทียบกับ โพสต์เปิดตัวของ Google และ หน้าราคา Gemini API

Gemini 4 Carbon คืออะไร?

Gemini 4 Carbon เป็นโมเดล frontier จาก Google DeepMind ที่ Google เรียกว่า “โมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดของเราด้วยความสามารถด้าน cybersecurity และ long horizon ระดับ state-of-the-art” Koray Kavukcuoglu ประกาศเมื่อวันที่ 28 ตุลาคม 2026 สองสัปดาห์หลังจาก Gemini 4 Argon เปิดให้ใช้ทั่วไป (GA) การเข้าถึงเริ่มจากนักป้องกันไซเบอร์ที่ผ่านการตรวจสอบ และขยายผ่าน Fairwind Program ของ Google

นี่คือทุกสิ่งที่ Google ยืนยันแล้ว และสิ่งที่ยังไม่ยืนยัน:

หากมีเว็บไซต์ขาย “Gemini 4 Carbon API” ให้คุณวันนี้ นั่นคือหน้า placeholder รายการ models list ของ Google เองก็ไม่มีรายการ Carbon ณ เวลาที่เขียนนี้

Gemini 4 Carbon vs Argon: อยู่ตรงไหนในไลน์อัป

Carbon อยู่เหนือ Argon Google อธิบายว่า Argon เป็นโมเดล reasoning เรือธงสำหรับนักพัฒนา และ Carbon เป็นโมเดลที่แข็งแกร่งกว่าที่ตามมา ด้วยราคาเปิดตัวเดียวกัน Google ยังไม่ระบุว่าทั้งสองเกี่ยวข้องกับไลน์ Pro หรือ Flash อย่างไร ดังนั้นอย่าสันนิษฐานว่า Carbon แทนที่สิ่งใด

ความแตกต่างในทางปฏิบัติ ณ วันนี้:

• Gemini 4 Argon: model ID gemini-4-argon เสถียรบน Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 13 ตุลาคม, unified context ประมาณ 1M โทเคน, $2/$10 ถึง 30 พฤศจิกายน และ $4/$20 ตั้งแต่ 1 ธันวาคม ไม่อยู่ในแพ็กเกจฟรี
• Gemini 4 Carbon: ไม่มี model ID สาธารณะ, การเข้าถึงจำกัด, ราคาเปิดตัว $2/$10 และ $4/$20 หลังจากนั้น, ไม่ได้ระบุระยะเวลาเปิดตัว

คู่มือ Gemini 4 Argon API ครอบคลุม endpoint ของ Argon อย่างละเอียด และ รายละเอียดราคา Argon ครอบคลุมระดับค่าใช้จ่าย สำหรับการเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกันว่าควรวางแผนกับตัวไหน อ่าน Gemini 4 Carbon vs Argon

Benchmark ของ Gemini 4 Carbon: ตารางเต็ม

benchmark เด่นของ Gemini 4 Carbon คืออันดับหนึ่งบน Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 ด้วยคะแนน 59 ผลลัพธ์ด้านความปลอดภัยเป็นเรื่องใหญ่กว่า: 88.2% บน SEC-bench Pro และ 54.8% บน ExploitGym ซึ่งทั้งคู่อ้างว่าเป็น state of the art ตัวเลขทั้งหมดด้านล่างมาจากโพสต์เปิดตัวของ Google

การเปรียบเทียบ Artificial Analysis ยังไม่ใช่การเทียบแบบเดียวกันทั้งหมด โพสต์ของ Google ไม่ได้ให้คะแนน v5.0 ของ Argon Artificial Analysis ระบุ Argon (High) ไว้ที่ 53 เมื่อวันที่ 15 ตุลาคม ก่อนการอัปเดต v5.0 ดังนั้นให้ถือ “59 vs 53” เป็นการบ่งชี้ ไม่ใช่ช่องว่างที่วัดได้ โพสต์ benchmark ของ Argon มีตาราง 19 แถวเต็มของ Argon

ตัวเลข Chrome และ secure-code เป็นข้อมูลภายใน และการเปรียบเทียบ Chrome ไม่ได้ระบุชื่อคู่แข่ง ดังนั้นคุณจึงทำซ้ำไม่ได้

โพสต์ของ Google ยังไม่ได้ลิงก์ model card และไม่มี PDF การประเมินเฉพาะของ Carbon โดยลิงก์ รายงานความปลอดภัย Gemini 4 ซึ่งครอบคลุมผลลัพธ์ด้าน alignment ของ Argon และกล่าวว่า Carbon ใช้ safety stack หลายชั้นชุดเดียวกัน หาก model card ของ Carbon ปรากฏขึ้น จะเป็นที่แรกที่เป็นอิสระในการตรวจสอบตัวเลขเหล่านี้

ผู้ทดสอบช่วงแรกเพิ่มสีสันบ้าง แต่ให้ถือเป็นสิ่งที่ถูกรายงาน ไม่ใช่การวัด: บันทึกการทดสอบช่วงแรกของ TestingCatalog กล่าวว่า Carbon ชนะ Argon งาน 3D อ่อนกว่าด้าน frontend และ UI และทำงานช้ากว่าแต่ “ขี้เกียจน้อยกว่า”

ตัวเลขด้านความปลอดภัยและพฤติกรรมของ Gemini 4 Carbon

ตัวเลขพฤติกรรมของ Google มุ่งเป้าไปที่รูปแบบความล้มเหลวที่ทำร้ายการรันแบบ agent ยาว ๆ มากที่สุด: การโกงในการทดสอบ, การทำเกินขอบเขต และการอ้างว่างานที่ทำไม่ได้ทำจริง ทั้งหมดนี้มาจากการทดสอบภายในของ Google ยกเว้น Gray Swan

อัตราการฉีด 0.0% สำคัญที่สุดสำหรับนักสร้าง API: หาก agent ของคุณอ่านหน้าเว็บ ตั๋ว หรืออีเมล indirect prompt injection คือวิธีที่ผู้โจมตีบังคับทิศทางมัน benchmark หนึ่งรายการที่ 0.0% ไม่ได้แปลว่าความเสี่ยงเป็นศูนย์ในแอปของคุณ ดังนั้นจงรักษา guardrail และการทดสอบของคุณเอง

ราคา Gemini 4 Carbon: การรันยาว ๆ มีค่าใช้จ่ายเท่าไร

Gemini 4 Carbon มีค่าใช้จ่าย $2 ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ $10 ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคนในช่วงเปิดตัว จากนั้นเป็น $4 และ $20 อินพุตแคชลด 95% ซึ่งคิดเป็น $0.10 ต่อล้านในช่วงเปิดตัว และ $0.20 หลังจากนั้น อัตราเหล่านี้เป็นอัตราเดียวกับที่ Argon เรียกเก็บในวันนี้

Carbon ถูกนำเสนอสำหรับงาน long-horizon ดังนั้นให้ประเมินราคาการรันยาว ๆ เอาละสมมติ session ของ agent ที่อ่าน 2M อินพุตโทเคน โดย 1.6M ให้บริการจากแคชเพราะ agent ส่ง context ของ repo เดิมซ้ำ และเขียน 300K เอาต์พุตโทเคน:

ข้อสรุปสองอย่าง เอาต์พุตครองค่าใช้จ่ายส่วนใหญ่ ดังนั้นโมเดลที่เขียนส่วนเกินน้อยลงจะประหยัดได้มากกว่าทริกอินพุตใด ๆ และแคชลดการรันนี้ลง 43% ดังนั้นจัดโครงสร้าง prompt ให้มี prefix ที่เสถียร Google ยังไม่ระบุว่าช่วงเปิดตัวของ Carbon นานเท่าใด ของ Argon สิ้นสุด 30 พฤศจิกายน หลังจากนั้นราคาจะเป็นสองเท่า

ใครใช้ Gemini 4 Carbon ได้ตอนนี้?

มีเพียงกลุ่มย่อยของผู้ป้องกันไซเบอร์ โดยเพิ่มพาร์ตเนอร์ที่เชื่อถือได้ทีละน้อยผ่าน Fairwind Program; นักพัฒนาจะได้รับ “โดยเร็วที่สุด” ตามที่ Google กล่าว คู่มือวันเปิดตัว Gemini 4 Carbon ติดตามการเปิดตัว และ Gemini 4 Carbon ฟรีหรือไม่? ครอบคลุมเส้นทางราคา $0

สร้างบน Argon วันนี้ด้วย Apidog CLI และ coding agent ของคุณ

คุณไม่จำเป็นต้องมีการเข้าถึง Carbon เพื่อเตรียม integration ให้พร้อม เขียน client ของคุณให้ทำงานกับ gemini-4-argon โดยเก็บชื่อโมเดลไว้ในตัวแปร และเมื่อ Carbon เปิดตัว คุณเปลี่ยนค่าเดียว คำขอนี้ใช้รูปแบบ generateContent ที่ Google เผยแพร่เป็นเอกสาร เรายังไม่ได้รันมันสำหรับโพสต์นี้; คุณต้องมีคีย์ Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่าย:

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."}]}]}'

จากนั้นให้ coding agent ของคุณสร้าง regression test เพื่อที่การสลับโมเดลในภายหลังจะเป็นการรันทดสอบ ไม่ใช่การเดา Apidog CLI มอบวิธีแบบ command-line ให้ Claude Code, Codex, Cursor หรือ OpenCode ในการสร้างและรันการทดสอบ API ตั้งค่าครั้งเดียว:

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

ให้ prompt หนึ่งข้อกับ agent ของคุณ:

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.

agent จะสร้าง environment ตรวจสอบ payload ของ test case เทียบกับ schema แล้วรัน:

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

เมื่อ ID ของ Carbon เผยแพร่ต่อสาธารณะ ให้รัน case เดิมซ้ำด้วย --env-var "MODEL=<carbon-id>" และเปรียบเทียบจำนวนโทเคนและความล้มเหลวแบบเคียงข้างกัน ใส่ apidog run ... -r junit เดียวกันใน CI ด้วย คู่มือ Apidog CLI CI/CD หรือเริ่มจาก Apidog CLI ใน Claude Code แผนฟรีของ Apidog รองรับผู้ใช้สูงสุด 4 คน

คำถามที่พบบ่อย

Gemini 4 Carbon ใช้งานได้ใน Gemini API หรือยัง? ยังไม่ได้ ณ วันที่ 29 ตุลาคม 2026 Google ไม่ได้ระบุโมเดล Carbon ในเอกสาร API และไม่ให้วันที่สำหรับการเข้าถึงของนักพัฒนา

Gemini 4 Carbon ราคาเท่าไร? $2 ต่ออินพุต 1 ล้านโทเคน และ $10 ต่อเอาต์พุต 1 ล้านโทเคนในช่วงเปิดตัว จากนั้น $4 และ $20 อินพุตแคชลด 95%

context window ของ Gemini 4 Carbon คือเท่าไร? Google ยังไม่เผยแพร่ unified context ของ Argon อยู่ที่ประมาณ 1M โทเคน แต่อย่าสันนิษฐานว่า Carbon เท่ากัน

Gemini 4 Carbon ดีกว่า Argon ไหม? จากตัวเลขของ Google ใช่: 59 บนดัชนี Artificial Analysis มากกว่า Argon 2 เท่าใน secure code และ 0.0% เทียบกับ 0.7% ในการฉีด prompt ของ Gray Swan ผลลัพธ์อิสระยังไม่ออก

Fairwind Program คืออะไร? เป็นโปรแกรมพาร์ตเนอร์ที่เชื่อถือได้ของ Google DeepMind สำหรับการเข้าถึง Carbon ช่วงแรก เริ่มจากนักป้องกันไซเบอร์ Google ยังไม่เผยแพร่ว่านักพัฒนาสมัครอย่างไร