01
Pensamiento y verificación más profundos
Carbon emplea más tokens de pensamiento por turno que Gemini 4 Argon para explorar hipótesis, verificar su trabajo y comprobar casos límite antes de responder.
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README
Complete guide to using Gemini 4 Carbon
Gemini 4 Carbon API para razonamiento profundo y programación
Gemini 4 Carbon lee texto, imágenes, vídeo, audio y archivos PDF y responde en texto. Los tokens de entrada, pensamiento y respuesta comparten una única ventana de contexto de 1 048 576 tokens. Una respuesta estándar cuenta con un presupuesto combinado de 65 536 tokens para pensamiento y respuesta, y la decodificación larga (Long Decode) lo amplía hasta 1M de tokens menos la entrada.
Capacidades principales de Gemini 4 Carbon
Carbon es adecuado para tareas que requieren un razonamiento y una verificación más profundos, como depurar código en una base de código extensa o analizar varios documentos densos a la vez.
02
Ventana de contexto unificada de 1M de tokens
Los tokens de entrada, pensamiento y respuesta comparten una ventana de 1 048 576 tokens, por lo que una solicitud puede incluir documentos extensos o grandes secciones de una base de código y aun así dejar espacio para que el modelo razone y responda.
03
Decodificación larga más allá de 65 536 tokens
La documentación de Google asigna a una respuesta síncrona estándar un presupuesto de 65 536 tokens, sumando los tokens de pensamiento y de respuesta, y la decodificación larga eleva ese presupuesto a 1M de tokens menos la entrada. La documentación de la API de Kie.ai no incluye ningún parámetro de límite de salida para este modelo.
04
Programación con bucles de compilación y verificación
Google posiciona a Carbon para bucles de compilación y verificación más profundos en repositorios complejos, diseño de interfaces de usuario frontend y escenas 3D, aislando las causas raíz y comprobando las correcciones mediante pruebas. En Kie.ai, el modelo admite actualmente solo solicitudes de chat.
05
Trabajo del conocimiento multimodal
Carbon acepta texto, imágenes, vídeo, audio y archivos PDF. Fundamenta las respuestas en sus fuentes con menos afirmaciones sin respaldo al trabajar con documentos densos, datos de hojas de cálculo y contenido de presentaciones, y se ciñe estrictamente a los esquemas de salida.
06
Tres niveles de pensamiento
Los niveles de pensamiento bajo, medio y alto equilibran la calidad, la latencia y el consumo de tokens. El nivel medio es el predeterminado y se recomienda para la mayoría de las tareas. En Kie.ai, configura reasoning_effort en la API compatible con OpenAI o generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel en la API nativa.
Especificaciones de Gemini 4 Carbon
Especificaciones del modelo Gemini 4 Carbon según la documentación de Google.
| Especificación | Gemini 4 Carbon |
|---|---|
| Desarrollador | |
| Basado en | Gemini 4 Argon |
| Entrada | Texto, imagen, vídeo, audio, PDF |
| Salida | Texto |
| Ventana de contexto | 1 048 576 tokens, compartidos entre entrada, pensamiento y salida |
| Límite de salida estándar | 65 536 tokens por respuesta síncrona, combinando pensamiento y respuesta |
| Decodificación larga | Hasta 1M de tokens menos la entrada en una sola respuesta, combinando pensamiento y respuesta |
| Niveles de pensamiento | Bajo, medio (predeterminado), alto; reasoning_effort o generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel en Kie.ai |
| Parámetros de muestreo | Se ignoran los valores personalizados de temperature, top_p y top_k |
| No compatible | Generación de imágenes, generación de audio, Live API |
| Fecha límite de conocimiento | Marzo de 2026 |
Resultados de los benchmarks de Gemini 4 Carbon
Resultados publicados por Google en la ficha del modelo Gemini 4 Carbon, a fecha de octubre de 2026.
| Evaluación | Gemini 4 Carbon | Gemini 4 Argon |
|---|---|---|
| AA Index v5.0 | 59 | 50 |
| Vals Index v2.2 | 70.4% | 69.2% |
| SWE-sweep | 9.6% | 4.3% |
| FrontierSWE 2 | 61.2% | 55.0% |
| Terminal-Bench 4.0 (AA) | 65.2% | 57.1% |
| Agents' Last Exam v1.1 | 77.4% | 69.0% |
| OSWorld-2.1 (subconjunto sin conexión) | 81.5% | 74.7% |
| AutomationBench (Zapier) | 53.9% | 51.3% |
| Chartography | 72.5% | 71.6% |
| GraphWalks (de 256k a 1M, BFS, F1) | 96.2% | 84.2% |
| RiemannBench | 80.0% | 76.0% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 (AA) | 64.8% | 52.9% |
Cómo trabajar con Gemini 4 Carbon
Cuatro decisiones determinan la calidad, la latencia y el consumo de tokens.
- 1
Paso 1: Usa Carbon para las tareas más complejas
Usa Carbon para depuración compleja de causas raíz, diseño de arquitectura, síntesis multimodal densa y demostraciones científicas. Gemini 4 Argon ofrece respuestas más rápidas y menor consumo de tokens por turno en programación interactiva y desarrollo diario de funcionalidades. - 2
Paso 2: Elige el nivel de razonamiento más bajo que cumpla tu estándar
Gemini 4 Carbon tiene tres niveles de pensamiento. El nivel bajo usa menos tokens, el medio es la opción predeterminada para la mayoría de las tareas y el alto es ideal para matemáticas y ciencias complejas, así como para las tareas de código más difíciles. En Kie.ai, configura reasoning_effort (compatible con OpenAI) o generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel (nativa). Google recomienda ejecutar evaluaciones en los tres niveles y mantener el más bajo que alcance el estándar de calidad. - 3
Paso 3: Deja margen en el límite de salida
Los tokens de pensamiento y la respuesta comparten un único presupuesto de salida, así que deja margen para la respuesta final en los prompts complejos. Google recomienda que las aplicaciones con un límite de salida pequeño lo aumenten a al menos 32 768 tokens; la documentación de la API de Kie.ai no incluye ningún parámetro de límite de salida para este modelo. - 4
Paso 4: Planifica para solicitudes largas
Google señala que los prompts complejos pueden tardar varios minutos y recomienda la ejecución en segundo plano o tiempos de espera del cliente de al menos 15 minutos. En la API compatible con OpenAI en Kie.ai, configura stream en true para recibir la respuesta como eventos enviados por el servidor.
Qué puedes construir con Gemini 4 Carbon
Google posiciona a Carbon para el trabajo con agentes a largo plazo en ingeniería de software, trabajo del conocimiento y ciencias. En Kie.ai, el modelo admite actualmente solo solicitudes de chat, por lo que los usos que se indican a continuación son tareas que ejecutas a través del chat.
Investigación de código y planificación de migraciones
Aborda migraciones de múltiples paquetes, investigaciones de causa raíz entre subsistemas y rediseños arquitectónicos complejos, mientras el modelo razona sobre el código que le proporcionas.
Análisis de documentos y datos
Analiza archivos PDF densos, interpreta datos de hojas de cálculo y resume el contenido de presentaciones con respuestas fundamentadas en las fuentes.
Razonamiento científico y matemático
Desarrolla demostraciones formales y analiza datos experimentales en física, matemáticas y ciencias de la vida.
Código para aplicaciones web y 3D
Google informa que Carbon crea aplicaciones web ejecutando bucles de compilación y verificación y comprobando tanto su código como la interfaz de usuario renderizada. A través del chat en Kie.ai, puedes usarlo para escribir y revisar ese código.
Gemini 4 Carbon en Kie.ai
Inicio rápido de Gemini 4 Carbon API
Envía una solicitud POST a https://api.kie.ai/gemini-4-carbon-openai/v1/chat/completions con tus mensajes, o usa el formato nativo de Gemini en https://api.kie.ai/gemini/v1/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContent, con un encabezado Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Configura reasoning_effort o generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel en low, medium o high. En Kie.ai, el modelo admite actualmente solo solicitudes de chat y aún no se ha adaptado para el uso con agentes. Conectarlo a un agente puede provocar errores en las solicitudes o resultados inesperados.
Modelos de chat disponibles actualmente en Kie.ai
Explora los modelos de chat disponibles en Kie.ai hoy, incluido Gemini 4 Argon.
Una única clave para todo el mercado de Kie.ai
Todos los modelos del mercado de Kie.ai usan el mismo método de autenticación: un encabezado Authorization: Bearer YOUR_API_KEY con la clave de tu página de gestión de API key de Kie.ai.
Un único saldo de créditos
Tu cuenta tiene un único saldo de créditos del que se descuentan todos los servicios de generación, y puedes consultarlo con la API Get Remaining Credits.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipo de modelo es Gemini 4 Carbon?
Gemini 4 Carbon es un modelo de razonamiento de Google, basado en Gemini 4 Argon. Está diseñado para flujos de trabajo sostenidos con agentes en ingeniería de software compleja, trabajo del conocimiento multimodal y razonamiento científico.
¿De qué tamaño es la ventana de contexto de Gemini 4 Carbon?
La ventana de contexto es de 1 048 576 tokens. Los tokens de entrada, pensamiento y salida comparten esa misma ventana.
¿Qué longitud puede tener una respuesta de Gemini 4 Carbon?
La documentación de Google asigna a una respuesta síncrona estándar un presupuesto de 65 536 tokens combinando el texto de pensamiento y de respuesta, y la decodificación larga lo eleva hasta 1M de tokens menos la entrada. La documentación de la API de Kie.ai no incluye ningún parámetro de límite de salida para este modelo.
¿Qué entradas acepta Gemini 4 Carbon?
Acepta texto, imágenes, video, audio y archivos PDF, y devuelve texto. No genera imágenes ni audio.
¿Cuáles son los niveles de pensamiento en Gemini 4 Carbon?
Hay tres: bajo, medio y alto. El nivel medio es el predeterminado; el bajo usa menos tokens con la menor latencia, y el alto está pensado para razonamiento complejo y problemas difíciles de matemáticas y ciencia. En Kie.ai, configura reasoning_effort en la API compatible con OpenAI o generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel en la API nativa.
¿Por qué Gemini 4 Carbon usa más tokens de pensamiento?
Carbon está diseñado para tareas que llevan al límite la profundidad de razonamiento. Consume más tokens de pensamiento por turno que Gemini 4 Argon para explorar a fondo y verificar su trabajo, lo que aumenta el uso de tokens por turno y la latencia en comparación con Argon.
¿Admite Gemini 4 Carbon ajustes de temperature?
La documentación de Google indica que los valores personalizados de temperature, top_p y top_k se ignoran, y la documentación de la API de Kie.ai no incluye dichos campos. En su lugar, la profundidad del razonamiento se controla mediante el nivel de pensamiento.
¿Cómo llamo a la Gemini 4 Carbon API en Kie.ai?
Crea una clave en la página de gestión de API key de Kie.ai y envíala en un encabezado Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Envía una solicitud POST a /gemini-4-carbon-openai/v1/chat/completions para el formato compatible con OpenAI o a /gemini/v1/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContent para el formato nativo; con la transmisión en tiempo real, el último fragmento contiene los datos de uso y credits_consumed. Actualmente, el modelo admite solo solicitudes de chat y aún no se ha adaptado para el uso con agentes. Conectarlo a un agente puede provocar errores en las solicitudes o resultados inesperados. Consulta la documentación de la API.