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# Gemini 4 Carbon テキスト生成

> Googleの最も強力な推論モデルであるGemini 4 CarbonがAPIYIで利用可能になりました。GeminiネイティブとOpenAI互換のエンドポイントの両方に対応し、期間限定の$2/$10レート、1Mの統合コンテキストウィンドウ、3段階の思考レベルを提供します。低い同時実行数でのテスト結果と、プロバイダー側でのFlash-Lite切り替えに関するガイダンスも含まれています。

Gemini 4 Carbon（`gemini-4-carbon`）は、Googleで最も強力な推論モデルです。2026年10月28日に発表され、11月10日にはすべての有料デベロッパーとエンタープライズに開放されました。現在はAPIYIで利用できます。カジュアルなチャット向けではなく、**長期的なエージェント型コーディング、高密度なマルチモーダル知識作業、科学的推論、サイバーセキュリティ防御**を対象としています。同じモデルで、大規模なコードベースに対するビルドと検証のループを実行したり、PDF、スプレッドシート、スライドデッキ全体から根拠に基づく回答を統合したりできます。

APIYIでは、`default`グループと`svip`グループで、**Geminiネイティブ**と**OpenAI互換**の両方のエンドポイントを提供しています。リリース前に、両方のエンドポイント、ストリーミング、ファンクションコーリング、構造化出力、画像入力、thinkingレベル、および約199K tokenでのneedle-in-a-haystackテストを対象とした低同時実行数のテストを実施しました。結果と現在の制限事項は、このページに記載しています。

> [!NOTE]
>
> **料金**: 100万 tokenあたり入力 \$2 / 出力 \$10。Googleの期間限定レートで、**2026年11月30日まで**適用されます。**12月1日からは標準料金の \$4 / \$20が適用され**、APIYIもこれに従います。キャッシュ済み入力は100万 tokenあたり \$0.10です。

> [!WARNING]
>
> **リリース時に留意すべき2点**:
>
> * Googleには、リクエストごとに回答モデルを切り替える権限があります。リソース調整後のテストでは、この現象は再現しませんでした。`modelVersion`が`gemini-4-carbon`でない場合は、ログに記録して再試行してください。これは**リクエストが何らかのポリシーに違反したことを意味しません**。「プロバイダー側でのモデル切り替え」を参照してください。
> * `maxOutputTokens`が適用されるようになりましたが、**thinking tokenも含まれます**。低く設定しすぎると（私たちのテストでは300で発生しました）、モデルは`MAX_TOKENS`の状態で思考を終え、回答を返さない場合があります。難しいタスクに備えて余裕を持たせてください。

## ハイライト

> [card] 知能で第1位
>
> Googleの報告によると、Artificial Analysis Intelligence Index v5でスコア59を獲得し、第1位にランクされています。また、CursorBench 4.0、Perplexity WANDR、Zapier AutomationBenchでも第1位です。Googleは、次点の外部モデルと比べてタスクあたりのコストが2倍以上低いと主張しています。

> [card] サイバーセキュリティで最先端
>
> 脆弱性の発見ではSEC-bench Proで88.2%、エクスプロイト可能性の検証ではExploitGymで54.8%、根本原因の修正ではCWE-benchで71.0%を達成しています。いずれもGoogleの報告値であり、ガードレールなしで評価されています。

> [card] 公式の100万token統合ウィンドウ
>
> 入力、thinking、出力で1,048,576 tokenを共有します。1つのストリーミングセグメントで最大65,536 tokenを出力でき、それを超える場合は長時間デコードの継続に対応します。**199K tokenのドキュメントは、当社のニードルテストに合格しました。実運用で利用する前に、小さなサンプルで500K～1Mを検証してください。**

> [card] 2つのエンドポイントで完全なツールチェーン
>
> 両方のエンドポイントで、ラウンドトリップを伴うFunction calling、JSON Schema、画像入力、ストリーミングがすべて正常に動作しました。Googleは、コード実行、URLコンテキスト、Computer Use、Office / PDFファイル入力にも対応しています。

## モデル情報

| パラメーター | 値 |
| - | - |
| **モデル名** | `gemini-4-carbon` |
| **入力モダリティ** | テキスト、画像、動画、音声（公式対応。テキストと画像はテストで確認済み） |
| **出力モダリティ** | テキスト |
| **コンテキストウィンドウ** | 公式には入力、思考、出力で共有される1,048,576 tokens。199K tokensを検証済み |
| **最大出力** | 公式には長時間デコードで1,048,576 tokens。ストリーミングセグメントあたり65,536、非ストリーミングでは32,768 |
| **思考レベル** | デフォルトは`medium`。`low` / `medium` / `high`に対応。`thinkingBudget`と`minimal`には**対応していません** |
| **知識のカットオフ** | 2026年3月 |
| **グループ** | `default`、`svip` |
| **エンドポイント** | `POST /v1beta/models/gemini-4-carbon:generateContent`（ネイティブ）、`POST /v1/chat/completions`（OpenAI互換） |
| **ストリーミング** | ✅ 両方のエンドポイントに対応 |
| **キャッシュ** | 暗黙的なキャッシュのみ（公式、最小4,096 tokens）。キャッシュ済み入力は100万 tokensあたり\$0.10 |

## 公式ベンチマーク

以下の数値はすべて**Googleが公開したもの**であり、APIYIが独自に再現したものではありません。

| ベンチマーク | 測定対象 | Gemini 4 Carbon |
| - | - | - |
| Artificial Analysis Intelligence Index v5 | 一般知能 | 59（#1） |
| SEC-bench Pro | 実際の脆弱性の発見 | 88.2% |
| ExploitGym | エクスプロイト可能性の検証 | 54.8% |
| CWE-bench | 根本原因に基づくパッチ適用 | 71.0% |
| WebDev Arena | Web開発 | #4、1768（+89 Elo） |
| CursorBench 4.0 | 実世界のコーディングタスク | #1 |
| Perplexity WANDR | 幅広く深いリサーチ | #1 |
| Zapier AutomationBench | エンドツーエンドのビジネスワークフロー | #1、タスクあたりのコストが2分の1未満 |
| Artificial Analysis MKA | マルチモーダル知識エージェント | #2、タスクあたりのコストが6分の1未満 |

第三者機関のArtificial Analysisは、CarbonのAA-Omniscience幻覚率を別途\*\*11%\*\*と測定しました（Argonは約4%）。また、Carbonは非常に冗長であるとし、完全なインデックス実行では約200Mの出力tokenを使用するのに対し、中央値は64Mでした。事実に関する作業では、ソースを求め、検証してください。

## 思考とパラメータ

| 設定 | 動作 |
| - | - |
| `thinkingConfig` なし | デフォルトで `medium` になります |
| `thinkingConfig.thinkingLevel: low` | 思考が最も少なく、最初の token が最も速く返されます。単純なタスクや文章作成向けです |
| `thinkingConfig.thinkingLevel: medium` | ほとんどのコードおよびエージェント作業に対する Google の推奨値です |
| `thinkingConfig.thinkingLevel: high` | 思考が最も多く、最初の token が最も遅く返されます。難しい数学、科学、複雑なコード向けです |
| `thinkingConfig.thinkingBudget` | Google ではサポートされておらず、400 を返す必要があります。テストでは値 0 が受け入れられる場合がありましたが、**依存しないでください** |
| `thinkingConfig.thinkingLevel: minimal` | 400、`Thinking level MINIMAL is not supported` |
| `temperature` / `topP` / `topK` | Google により 1.0 / 0.95 / 64 に固定されています。カスタム値は無視されます |
| `maxOutputTokens` | 思考と出力に対する公式の上限です。**現在は適用されています**が、値が小さすぎると回答がなくなる可能性があります |
| `stopSequences` | ✅ 有効です（テストでは `END` で打ち切られました） |

`maxOutputTokens` には思考 token が含まれるため、Google は十分な余裕を残すことを推奨しています。テストでは、50 / 100 / 300 はすべて思考中に上限に達し、ほとんど、またはまったくテキストを返さずに `finishReason=MAX_TOKENS` となりました。完全な回答を得るには数千に設定してください。このパラメータは現在、APIYI によってそのまま渡されます。

## コンテキストと出力: 公式の1M、検証済みの199K

公式モデルカードには、入力、思考、出力で共有される**1,048,576 tokens**と、ストリーミングセグメントあたり最大65,536 tokens、さらにそれを超える長いデコードの継続が記載されています。リソース調整後に再テストしました。

| 入力サイズ | 報告値 `promptTokenCount` | 末尾のニードルを検出 |
| - | - | - |
| 616,090文字（約199K tokens） | 199,277 | ✅ |

以前確認された約128Kの上限と、通知のない切り詰めは再現しませんでした。今回は500K / 1Mの範囲をテストしていません。非常に長い文書を送信する前に、小さなサンプルで検証してください。

## クイックスタート

### Geminiネイティブエンドポイント

```bash theme={null}
curl https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-4-carbon:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer $APIYI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "Prove that the square root of 2 is irrational."}]}],
    "generationConfig": {
      "thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}
    }
  }'
```

### OpenAI互換エンドポイント

```bash theme={null}
curl https://api.apiyi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APIYI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-carbon",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain tidal locking."}],
    "max_tokens": 1024
  }'
```

> 注: `max_tokens` は現在適用されていますが、thinking tokens もその値に含まれます。値が小さすぎると、回答のない `MAX_TOKENS` レスポンスになります。難しいタスクに備えて余裕を持たせてください。

## 料金とキャッシュ

| 項目 | 100万 tokens あたりの料金 |
| - | - |
| 入力 | \$2（2026年12月1日から \$4） |
| 出力（思考を含む） | \$10（2026年12月1日から \$20） |
| キャッシュされた入力 | \$0.10（入力料金の95%引き） |

* 期間限定料金は**2026年11月30日まで**適用されます。12月1日からは Google の標準料金が適用され、APIYI もこれに準じます。
* 暗黙的キャッシュのみで、最低4,096 tokens が必要です。明示的な `cachedContents` はサポートされていません。
* 思考 tokens は出力として課金されるため、`high` は `low` よりもコストが大幅に高くなります。

## プロバイダー側のモデル切り替え：どのように見えるか、どう対処するか

**何が起きるか**：`gemini-4-carbon`を呼び出すと、ネイティブレスポンスの`modelVersion`はほぼ常に`gemini-4-carbon`になるはずです。以前、一部のレスポンスで`3.1-flash-lite-05-2026`と報告されるケースがあり、レイテンシーが大幅に低く、thinking tokenもごく少数でした。ストリーミングでは、同じ`responseId`がチャンクをまたいで両方のバージョンを運ぶことがありました。**リソース調整後、この現象は再現しませんでした。**

**読み取り方**：これは、リクエストごとに回答モデルを切り替える Google の動作です。Google の利用ポリシーでは、リクエストごとに回答モデルを変更することが認められています。また、Google のデベロッパーフォーラムには、`gemini-3.1-pro-preview`が`3.1-flash-lite-preview-03-2026`として提供されたという、よく似た報告があります。APIYIで確認されたスナップショットは`05-2026`でした。**これはリクエストに違反があったことを意味せず**、アカウントにペナルティが科されたことを意味するものでもありません。正確なトリガーは外部から確認できません。ルーティングやリスク管理ポリシー、あるいはバージョンまたはメータリングメタデータの異常である可能性があります。現在は安定していますが、Google には切り替える権限が残っています。

**影響**：

* 単純なタスクでは通常ほとんど違いはありませんが、難しいタスク、長時間のエージェント処理、深い推論を必要とする作業では、Flash-Lite が提供されると品質が低下する可能性があります。
* 再発した場合、レイテンシーが通常より大幅に良く見え、thinking tokenが少なくなります。**これを Carbon ネイティブの性能とみなさないでください。**

**推奨事項**：

1. 重要な作業では、ネイティブレスポンスから`modelVersion`をログに記録し、`3.1-flash-lite`と報告された場合に再試行するかどうかを判断してください（OpenAI互換エンドポイントでは返されません）。
2. 一貫性が重要な作業では、出典を求める、ユニットテストを実行する、別のモデルでクロスチェックするなど、検証を追加してください。
3. `thinkingLevel: high`と明示的なステップ制約を使用して、タスクの耐性を高めてください。
4. SLAに「常に Carbon が提供される」と記載しないでください。

## モデルの選び方

| シナリオ | 推奨 |
| - | - |
| 難しい問題、長期的なコーディング、科学的推論、セキュリティ監査 | 十分な出力予算を確保したうえで、`thinkingLevel: high`を備えたCarbon |
| 日常的なコーディング、ナレッジワーク、インタラクティブなタスク | Argonのほうが高速かつ低コストです。Carbonの追加の思考処理は、割に合わない場合があります |
| 高い同時実行数、低レイテンシ、コスト重視 | FlashシリーズまたはFlash-Lite。Carbonは適していません |
| 非常に長いドキュメント（200K token超） | 今回検証できたのは199Kまでです。分割するか、まず小さなサンプルで検証してください |

> [!NOTE]
>
> モデルの価格は公式サイトに準拠しており、変更される場合があります。上記の表は参考情報にすぎません。上部ナビゲーションの**モデル料金**タブが正式な情報源です：[モデル料金](https://docs.apiyi.com/ja/models/index.md)。

## 関連ドキュメント

* [Gemini 4 Carbonのローンチノート](https://docs.apiyi.com/en/news/gemini-4-carbon-launch.md)
* [Gemini 4 Carbonのモデル詳細](https://docs.apiyi.com/ja/models/gemini-4-carbon.md)
* [Geminiネイティブエンドポイント](https://docs.apiyi.com/ja/api-capabilities/gemini/native.md)
* [Gemini 4 Argonの概要](https://docs.apiyi.com/ja/api-capabilities/gemini-4-argon/overview.md)


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