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Gemini 4 Carbon (gemini-4-carbon)은 Google의 가장 강력한 추론 모델입니다. 2026년 10월 28일에 발표되었고 11월 10일에 모든 유료 개발자와 기업에 공개되었으며, 현재 APIYI에서 사용할 수 있습니다. 일상적인 채팅을 위한 모델이 아니라 장기 에이전트 코딩, 고밀도 멀티모달 지식 작업, 과학적 추론 및 사이버 보안 방어를 목표로 합니다. 동일한 모델이 대규모 코드베이스에서 빌드 및 검증 루프를 실행하거나, PDF, 스프레드시트 및 프레젠테이션 자료 전반에서 근거를 바탕으로 답변을 종합할 수 있습니다. APIYI는 default 및 svip 그룹에서 Gemini 네이티브 및 OpenAI 호환 엔드포인트를 모두 제공합니다. 출시 전에 두 엔드포인트, 스트리밍, 함수 호출, 구조화된 출력, 이미지 입력, 사고 수준 및 약 199K token 규모의 건초 더미에서 바늘 찾기 테스트를 포함한 낮은 동시 실행 수 테스트를 수행했습니다. 결과와 현재 제한 사항은 이 페이지에 문서화되어 있습니다.
가격: 1M token당 입력 $2 / 출력 $10이며, Google의 기간 한정 요율은 2026년 11월 30일까지 적용됩니다. 12월 1일부터는 표준 요율인 $4 / $20이 적용되며 APIYI도 이를 따릅니다. 캐시된 입력은 1M token당 $0.10입니다.
출시 시 유의할 두 가지 사항:
  • Google은 요청별로 응답 모델을 전환할 수 있는 권한을 보유하며, 리소스를 조정한 후에는 이 문제가 재현되지 않았습니다. modelVersion이 gemini-4-carbon이 아닌 경우 이를 기록하고 재시도하십시오. 이는 요청이 정책을 위반했다는 의미가 아닙니다. 자세한 내용은 아래의 “제공자 측 모델 전환”을 참조하십시오.
  • maxOutputTokens이 이제 적용되지만 사고 token이 포함됩니다. 너무 낮게 설정하면(테스트에서는 300으로 설정했을 때 발생) 모델이 MAX_TOKENS으로 사고를 완료하고 답변 없이 종료할 수 있으므로, 어려운 작업을 위해 여유를 두십시오.

주요 내용

지능 평가 1위

Google은 Artificial Analysis Intelligence Index v5에서 59점을 받아 1위를 기록했다고 보고했습니다. 또한 CursorBench 4.0, Perplexity WANDR, Zapier AutomationBench에서도 1위를 기록했으며, Google은 차상위 외부 모델보다 작업당 비용이 2배 이상 낮다고 주장합니다.

사이버 보안 분야의 최첨단 성능

취약점 탐지에서 SEC-bench Pro 88.2%, 익스플로잇 가능성 검증에서 ExploitGym 54.8%, 근본 원인 패치에서 CWE-bench 71.0%를 기록했습니다. 모두 Google이 보고한 수치이며, 가드레일 없이 평가되었습니다.

공식 1M 통합 윈도우

입력, 추론 및 출력이 1,048,576 token을 공유하며, 단일 스트리밍 세그먼트에서 최대 65,536 token을 생성할 수 있고 그 이후에는 장문 디코드 연속 생성을 지원합니다. 199K-token 문서가 당사의 니들 테스트를 통과했지만, 실제로 사용하기 전에 소규모 샘플로 500K~1M을 검증해야 합니다.

두 개의 엔드포인트, 완전한 도구 체인

두 엔드포인트 모두에서 왕복 호출을 포함한 함수 호출, JSON Schema, 이미지 입력 및 스트리밍이 통과되었습니다. Google은 코드 실행, URL 컨텍스트, Computer Use, Office / PDF 파일 입력도 지원합니다.

모델 정보

공식 벤치마크

아래의 모든 수치는 Google이 게시한 것이며 APIYI가 독립적으로 재현한 결과가 아닙니다. 타사인 Artificial Analysis는 Carbon의 AA-Omniscience 환각률을 별도로 **11%**로 측정했습니다(Argon: 약 4%). 또한 Carbon을 매우 장황한 모델로 평가했으며, 전체 인덱스 실행에 약 2억 개의 출력 token을 사용했습니다(중앙값은 6,400만 개). 사실 확인이 필요한 작업에서는 출처를 요청하고 검증하십시오.

추론 및 매개변수

maxOutputTokens에는 추론 token이 포함되므로 Google은 충분한 여유를 둘 것을 권장합니다. 테스트에서는 50 / 100 / 300 모두 추론 중에 한도에 도달하여 텍스트가 거의 또는 전혀 없는 finishReason=MAX_TOKENS를 반환했습니다. 완전한 답변을 얻으려면 몇 천 정도로 설정하십시오. 이제 이 매개변수는 APIYI를 통해 그대로 전달됩니다.

공식 1M, 199K 검증 완료

공식 모델 카드는 입력, 추론 및 출력에 공유되는 1,048,576 token을 제공하며, 스트리밍 세그먼트당 최대 65,536 token과 그 이상을 지원하는 장문 디코드 연속 처리를 명시합니다. 리소스 조정 후 다시 테스트한 결과는 다음과 같습니다. 이전의 약 128K 제한 및 무음 잘림은 재현되지 않았습니다. 이번 라운드에서는 500K / 1M 범위를 테스트하지 않았으므로, 매우 긴 문서를 보내기 전에 소규모 샘플로 검증하시기 바랍니다.

빠른 시작

Gemini 네이티브 엔드포인트

OpenAI 호환 엔드포인트

참고: 이제 max_tokens가 적용되지만, thinking tokens도 여기에 포함됩니다. 값을 너무 낮게 설정하면 답변이 없는 MAX_TOKENS 응답이 발생하므로, 어려운 작업을 위해 여유를 두십시오.

과금 및 캐싱

  • 기간 한정 요율은 2026년 11월 30일까지 적용됩니다. 12월 1일부터는 Google의 표준 가격이 적용되며 APIYI도 이를 따릅니다.
  • 암시적 캐싱만 지원되며, 최소 4,096 tokens가 필요합니다. 명시적 cachedContents은 지원되지 않습니다.
  • Thinking tokens는 출력으로 과금되므로 high은 low보다 비용이 눈에 띄게 높습니다.

제공업체 측 모델 전환: 양상과 대응 방법

발생하는 현상: gemini-4-carbon을 호출하면 네이티브 응답의 modelVersion은 거의 항상 gemini-4-carbon여야 합니다. 이전에는 일부 응답에서 3.1-flash-lite-05-2026이 보고되었으며, 이 경우 지연 시간이 훨씬 짧고 사고 token이 매우 적었습니다. 스트리밍에서는 동일한 responseId에 여러 청크에 걸쳐 두 버전이 모두 포함될 수 있었습니다. 리소스 조정 이후에는 이 현상이 재현되지 않았습니다. 해석 방법: 이는 Google이 요청별로 응답 모델을 전환하고 있다는 의미입니다. Google의 사용 정책에서는 요청별 응답 모델 변경을 허용하며, Google 개발자 포럼에도 gemini-3.1-pro-preview이 3.1-flash-lite-preview-03-2026으로 제공되었다는 매우 유사한 보고가 있습니다. APIYI에서 확인한 스냅샷은 05-2026이었습니다. 요청이 정책을 위반했다는 의미가 아니며, 계정에 불이익이 발생했다는 의미도 아닙니다. 정확한 트리거는 외부에서 확인할 수 없으며, 라우팅 또는 위험 제어 정책, 버전이나 과금 메타데이터의 이상일 수 있습니다. 현재는 안정적이지만 Google이 이러한 변경을 수행할 가능성은 여전히 있습니다. 영향:
  • 간단한 작업은 대체로 동일하게 보이지만, Flash-Lite로 제공될 경우 어려운 작업, 장기 실행 에이전트 및 심층 추론 작업의 품질이 저하될 수 있습니다.
  • 다시 발생하면 지연 시간이 비정상적으로 짧고 사고 token이 드문 양상으로 나타납니다. 이를 Carbon 네이티브 성능으로 간주해서는 안 됩니다.
권장 사항:
  1. 중요한 작업에서는 네이티브 응답의 modelVersion을 기록하십시오(OpenAI 호환 엔드포인트에서는 이를 반환하지 않음). 3.1-flash-lite으로 보고되면 재시도할지 결정하십시오.
  2. 일관성이 중요한 작업에는 검증 절차를 추가하십시오. 출처를 요청하거나, 단위 테스트를 실행하거나, 다른 모델과 교차 확인하십시오.
  3. thinkingLevel: high과 명시적인 단계 제약을 사용하여 작업의 복원력을 높이십시오.
  4. SLA에 “항상 Carbon으로 제공됨”을 포함하지 마십시오.

모델 선택

모델 과금은 공식 사이트를 기준으로 하며 변경될 수 있습니다. 위 표는 참고용일 뿐입니다. 상단 탐색 메뉴의 모델 과금 탭이 기준입니다: 모델 과금.

관련 문서