01
Réflexion et vérification approfondies
Carbon utilise plus de tokens de réflexion par tour que Gemini 4 Argon afin d'explorer des hypothèses, de vérifier son travail et d'analyser les cas limites avant de répondre.
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README
Complete guide to using Gemini 4 Carbon
Gemini 4 Carbon API pour le raisonnement approfondi et le codage
Gemini 4 Carbon lit le texte, les images, la vidéo, l'audio et les fichiers PDF, et répond sous forme de texte. Les tokens d'entrée, de réflexion et de réponse partagent une fenêtre de contexte unique de 1 048 576 tokens. Une réponse standard dispose d'un budget combiné de 65 536 tokens pour la réflexion et la réponse, que le décodage long (Long Decode) étend jusqu'à 1M de tokens moins l'entrée.
Fonctionnalités clés de Gemini 4 Carbon
Carbon est adapté aux tâches nécessitant un raisonnement et une vérification approfondis, comme le débogage sur une vaste base de code ou l'analyse simultanée de plusieurs documents denses.
02
Fenêtre de contexte unifiée de 1M de tokens
Les tokens d'entrée, de réflexion et de réponse partagent une fenêtre unique de 1 048 576 tokens. Une requête peut ainsi inclure de longs documents ou de larges sections d'une base de code tout en laissant au modèle l'espace nécessaire pour raisonner et répondre.
03
Décodage long au-delà de 65 536 tokens
La documentation de Google attribue à une réponse synchrone standard un budget de 65 536 tokens, en comptant ensemble les tokens de réflexion et de réponse, et le décodage long porte ce budget à 1 M de tokens moins l'entrée. La documentation de l'API Kie.ai n'indique aucun paramètre de limite de sortie pour ce modèle.
04
Codage avec boucles de génération et de vérification
Google positionne Carbon pour des boucles de génération et de vérification plus approfondies sur des dépôts complexes, la conception d'interfaces utilisateur frontend et des scènes 3D, en isolant les causes profondes et en validant les correctifs à l'aide de tests. Sur Kie.ai, le modèle prend actuellement en charge uniquement les requêtes de chat.
05
Travail intellectuel multimodal
Carbon accepte le texte, les images, la vidéo, l'audio et les fichiers PDF. Il ancre ses réponses dans ses sources en limitant les affirmations non fondées lorsqu'il traite des documents denses, des données de feuilles de calcul et du contenu de diapositives, tout en respectant strictement les schémas de sortie.
06
Trois niveaux de réflexion
Les niveaux de réflexion faible, moyen et élevé permettent d'équilibrer la qualité, la latence et la consommation de tokens. Le niveau moyen est défini par défaut et recommandé pour la plupart des tâches. Sur Kie.ai, définissez reasoning_effort dans l'API compatible OpenAI ou generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel dans l'API native.
Spécifications de Gemini 4 Carbon
Spécifications du modèle Gemini 4 Carbon issues de la documentation de Google.
| Spécification | Gemini 4 Carbon |
|---|---|
| Développeur | |
| Basé sur | Gemini 4 Argon |
| Entrée | Texte, image, vidéo, audio, PDF |
| Sortie | Texte |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens, partagés entre l'entrée, la réflexion et la sortie |
| Limite de sortie standard | 65 536 tokens par réponse synchrone, réflexion et réponse combinées |
| Décodage long | Jusqu'à 1M de tokens moins l'entrée en une seule réponse, réflexion et réponse combinées |
| Niveaux de réflexion | Faible, moyen (par défaut), élevé ; reasoning_effort ou generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel sur Kie.ai |
| Paramètres d'échantillonnage | Les valeurs personnalisées de temperature, top_p et top_k sont ignorées |
| Non pris en charge | Génération d'images, génération audio, Live API |
| Date limite des connaissances | Mars 2026 |
Résultats des benchmarks de Gemini 4 Carbon
Résultats rapportés par Google sur la fiche du modèle Gemini 4 Carbon, selon les données disponibles en octobre 2026.
| Évaluation | 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 (sous-ensemble hors ligne) | 81.5% | 74.7% |
| AutomationBench (Zapier) | 53.9% | 51.3% |
| Chartography | 72.5% | 71.6% |
| GraphWalks (256k à 1M, BFS, F1) | 96.2% | 84.2% |
| RiemannBench | 80.0% | 76.0% |
| Terminal-Bench-Science 0.1 (AA) | 64.8% | 52.9% |
Comment utiliser Gemini 4 Carbon
Quatre choix déterminent la qualité, la latence et la consommation de tokens.
- 1
Étape 1 : Utilisez Carbon pour les tâches les plus complexes
Utilisez Carbon pour le débogage complexe avec analyse des causes profondes, la conception architecturale, la synthèse multimodale dense et les démonstrations scientifiques. Gemini 4 Argon offre des réponses plus rapides et une consommation de tokens réduite par tour pour le codage interactif et le développement de fonctionnalités au quotidien. - 2
Étape 2 : Choisissez le niveau de réflexion le plus bas qui répond à vos exigences
Gemini 4 Carbon propose trois niveaux de réflexion. Le niveau faible consomme le moins de tokens, le niveau moyen est le paramètre par défaut pour la plupart des tâches, et le niveau élevé convient aux mathématiques et aux sciences complexes ainsi qu'aux tâches de code les plus difficiles. Sur Kie.ai, définissez reasoning_effort (compatible OpenAI) ou generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel (natif). Google conseille d'effectuer des évaluations aux trois niveaux et de conserver le plus bas qui atteint le seuil de qualité requis. - 3
Étape 3 : Prévoyez de la marge dans la limite de sortie
Les tokens de réflexion et la réponse partagent un même budget de sortie ; laissez donc de la place pour la réponse finale sur les requêtes complexes. Google recommande aux applications ayant une faible limite de sortie de l'augmenter à au moins 32 768 tokens ; la documentation de l'API Kie.ai n'indique aucun paramètre de limite de sortie pour ce modèle. - 4
Étape 4 : Anticipez les requêtes longues
Google précise que les requêtes complexes peuvent prendre plusieurs minutes et recommande une exécution en arrière-plan ou des délais d'expiration client d'au moins 15 minutes. Dans l'API compatible OpenAI sur Kie.ai, définissez stream sur true pour recevoir la réponse sous forme d'événements envoyés par le serveur (SSE).
Ce que vous pouvez créer avec Gemini 4 Carbon
Google positionne Carbon pour des tâches agentiques à long terme en génie logiciel, travail intellectuel et sciences. Sur Kie.ai, le modèle prend actuellement en charge uniquement les requêtes de chat ; les cas d'utilisation ci-dessous correspondent donc à des tâches que vous exécutez via le chat.
Analyse de code et planification de migration
Menez à bien des migrations multi-paquets, des recherches de causes profondes entre sous-systèmes et des refontes architecturales complexes, le modèle raisonnant directement sur le code que vous fournissez.
Analyse de documents et de données
Analysez des PDF denses, interprétez des données de feuilles de calcul et résumez le contenu de présentations avec des réponses ancrées dans les sources.
Raisonnement scientifique et mathématique
Élaborez des démonstrations formelles et analysez des données expérimentales en physique, en mathématiques et dans les sciences de la vie.
Code d'applications Web et 3D
Google indique que Carbon crée des applications Web en exécutant des boucles de génération et de vérification et en contrôlant à la fois son code et le rendu de l'interface utilisateur. Via le chat sur Kie.ai, vous pouvez l'utiliser pour écrire et réviser ce code.
Gemini 4 Carbon sur Kie.ai
Démarrage rapide de Gemini 4 Carbon API
Envoyez une requête POST à https://api.kie.ai/gemini-4-carbon-openai/v1/chat/completions avec vos messages, ou utilisez le format Gemini natif sur https://api.kie.ai/gemini/v1/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContent, avec un en-tête Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Définissez reasoning_effort ou generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel sur low, medium ou high. Sur Kie.ai, le modèle prend actuellement en charge uniquement les requêtes de chat et n'a pas encore été adapté à une utilisation avec des agents. Le connecter à un agent peut entraîner des erreurs de requête ou des résultats inattendus.
Modèles de chat disponibles aujourd'hui sur Kie.ai
Parcourez les modèles de chat disponibles dès aujourd'hui sur Kie.ai, y compris Gemini 4 Argon.
Une seule clé sur tout le marché Kie.ai
Tous les modèles du marché Kie.ai utilisent la même méthode d'authentification : un en-tête Authorization: Bearer YOUR_API_KEY contenant l'API key provenant de votre page de gestion des API key sur Kie.ai.
Un solde de crédits unique
Votre compte dispose d'un solde de crédits unique dans lequel puisent tous les services de génération, et vous pouvez le consulter avec l'API Get Remaining Credits.
Questions fréquentes
Quel type de modèle est Gemini 4 Carbon ?
Gemini 4 Carbon est un modèle de raisonnement de Google, basé sur Gemini 4 Argon. Il est conçu pour des workflows agentiques prolongés couvrant l'ingénierie logicielle complexe, le travail intellectuel multimodal et le raisonnement scientifique.
Quelle est la taille de la fenêtre de contexte de Gemini 4 Carbon ?
La fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens. Les tokens d'entrée, de réflexion et de sortie partagent tous cette même fenêtre.
Quelle peut être la longueur d'une réponse de Gemini 4 Carbon ?
La documentation de Google attribue à une réponse synchrone standard un budget de 65 536 tokens pour la réflexion et le texte de réponse combinés, et le décodage long le porte jusqu'à 1 M de tokens moins l'entrée. La documentation de l'API Kie.ai n'indique aucun paramètre de limite de sortie pour ce modèle.
Quelles entrées Gemini 4 Carbon accepte-t-il ?
Il accepte du texte, des images, de la vidéo, de l'audio et des fichiers PDF, et renvoie du texte. Il ne génère ni images ni audio.
Quels sont les niveaux de réflexion dans Gemini 4 Carbon ?
Il y en a trois : faible (low), moyen (medium) et élevé (high). Le niveau moyen est la valeur par défaut ; le niveau faible utilise le moins de tokens avec la latence la plus basse, et le niveau élevé est destiné au raisonnement complexe ainsi qu'aux problèmes difficiles en mathématiques et en sciences. Sur Kie.ai, définissez reasoning_effort dans l'API compatible OpenAI ou generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel dans l'API native.
Pourquoi Gemini 4 Carbon utilise-t-il plus de tokens de réflexion ?
Carbon est conçu pour les tâches qui repoussent les limites de la profondeur de raisonnement. Il consomme plus de tokens de réflexion par tour que Gemini 4 Argon afin d'explorer en profondeur et de vérifier son travail, ce qui augmente l'utilisation de tokens par tour et la latence par rapport à Argon.
Gemini 4 Carbon prend-il en charge les paramètres de temperature ?
La documentation de Google indique que les valeurs personnalisées de temperature, top_p et top_k sont ignorées, et la documentation de l'API Kie.ai ne mentionne aucun de ces champs. La profondeur de raisonnement est contrôlée à la place par le niveau de réflexion.
Comment appeler Gemini 4 Carbon API sur Kie.ai ?
Créez une clé sur la page de gestion des API key sur Kie.ai et envoyez-la dans un en-tête Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Envoyez une requête POST à /gemini-4-carbon-openai/v1/chat/completions pour le format compatible OpenAI ou à /gemini/v1/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContent pour le format natif ; avec le streaming, le dernier fragment contient les données d'utilisation et credits_consumed. Le modèle prend actuellement en charge uniquement les requêtes de chat et n'a pas encore été adapté à une utilisation avec des agents. Le connecter à un agent peut entraîner des erreurs de requête ou des résultats inattendus. Consultez la documentation de l'API.