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Complete guide to using Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon API：深い推論とコーディング向け

Gemini 4 Carbonはテキスト、画像、動画、音声、PDFを読み取り、テキストで回答します。入力、思考、回答トークンで1つの1,048,576トークンのコンテキストウィンドウを共有します。標準レスポンスでは思考と回答を合わせて65,536トークンの上限が設定されており、ロングデコード（Long Decode）を使用すると入力分を除いて最大1Mトークンまで拡張できます。

Gemini 4 Carbonの主な機能

Carbonは、大規模なコードベース全体のデバッグや情報量の多い複数のドキュメントの同時分析など、より深い推論と検証を必要とする作業に適しています。

より深い思考と検証

CarbonはGemini 4 Argonよりも1ターンあたりの思考トークンを多く消費し、回答前に仮説の探索、作業の検証、エッジケースの確認を行います。

1Mトークンの統合コンテキストウィンドウ

入力、思考、回答トークンで1つの1,048,576トークンウィンドウを共有するため、長文ドキュメントやコードベースの大部分をリクエストに含めても、モデルが推論して回答するための余裕を残せます。

65,536トークンを超えるロングデコード

Googleのドキュメントでは、標準の同期応答に思考と回答を合わせて65,536トークンの枠が設けられており、ロングデコードではこの枠が1Mトークンから入力分を差し引いた量まで拡大されます。Kie.aiのAPIドキュメントには、このモデルの出力上限を指定するパラメータは記載されていません。

ビルド＆検証ループによるコーディング

GoogleはCarbonを、複雑なリポジトリ、フロントエンドUI設計、3Dシーンでより深いビルド＆検証ループを実行し、根本原因を切り分け、修正をテストで検証するためのモデルとして位置付けています。Kie.aiでは、このモデルは現在チャットリクエストのみに対応しています。

マルチモーダルな知識処理

Carbonはテキスト、画像、動画、音声、PDFを受け付けます。情報量の多いドキュメント、スプレッドシートデータ、スライドコンテンツを扱う際も、根拠のない主張を抑えてソースに基づいた回答を生成し、出力スキーマを厳密に遵守します。

3つの思考レベル

低、中、高の思考レベルにより、品質、レイテンシ、トークン使用量のバランスを調整できます。デフォルトは「中」であり、ほとんどのタスクに推奨されます。Kie.aiでは、OpenAI互換APIでreasoning_effortを、ネイティブAPIでgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingLevelを設定します。

Gemini 4 Carbonの仕様

Googleのドキュメントに基づくGemini 4 Carbonのモデル仕様。

仕様	Gemini 4 Carbon
開発元	Google
ベースモデル	Gemini 4 Argon
入力	テキスト、画像、動画、音声、PDF
出力	テキスト
コンテキストウィンドウ	1,048,576トークン（入力、思考、出力で共有）
標準出力上限	同期レスポンスあたり65,536トークン（思考と回答の合計）
ロングデコード	1回のレスポンスで入力分を除き最大1Mトークン（思考と回答の合計）
思考レベル	低、中（デフォルト）、高；Kie.aiではreasoning_effortまたはgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingLevelで設定
サンプリングパラメータ	カスタムのtemperature、top_p、top_kの値は無視されます
非対応	画像生成、音声生成、Live API
知識カットオフ	2026年3月

Gemini 4 Carbonのベンチマーク結果

2026年10月時点のGemini 4 CarbonモデルカードでGoogleが報告した結果。

ベンチマーク	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（オフラインサブセット）	81.5%	74.7%
AutomationBench (Zapier)	53.9%	51.3%
Chartography	72.5%	71.6%
GraphWalks（256kから1M, BFS, F1）	96.2%	84.2%
RiemannBench	80.0%	76.0%
Terminal-Bench-Science 0.1 (AA)	64.8%	52.9%

Gemini 4 Carbonの活用方法

4つの選択が、品質、レイテンシ、トークン消費量を左右します。

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ステップ1：最難関のタスクにCarbonを使用する
複雑な問題の根本原因を突き止めるデバッグ、アーキテクチャ設計、高密度なマルチモーダル統合、科学的な証明にはCarbonを使用してください。対話型のコーディングや日常的な機能開発では、Gemini 4 Argonの方が応答が速く、ターンあたりのトークン消費を抑えられます。
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ステップ2：品質基準を満たす最小の思考レベルを選択する
Gemini 4 Carbonには3段階の思考レベルがあります。「低」はトークン消費が最も少なく、「中」はほとんどのタスクのデフォルトであり、「高」は高度な数学・科学や最難関のコードタスクに適しています。Kie.aiでは、reasoning_effort（OpenAI互換）またはgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel（ネイティブ）を設定します。Googleは3つすべてで評価を実行し、品質基準を満たす最も低いレベルを採用することを推奨しています。
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ステップ3：出力上限に余裕を持たせる
思考トークンと回答は1つの出力トークン枠を共有するため、難しいプロンプトでは最終回答のための余裕を確保してください。Googleは、出力上限が小さいアプリでは少なくとも32,768トークンに引き上げることを推奨しています。Kie.aiのAPIドキュメントには、このモデルの出力上限を指定するパラメータは記載されていません。
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ステップ4：長時間のリクエストに備える
Googleは、難しいプロンプトでは数分かかる場合があるとし、バックグラウンド実行、またはクライアントのタイムアウトを少なくとも15分に設定することを推奨しています。Kie.aiのOpenAI互換APIでは、streamをtrueに設定すると、サーバー送信イベントとして回答を受信できます。

Gemini 4 Carbonで構築できるもの

GoogleはCarbonを、ソフトウェアエンジニアリング、知識労働、科学の分野で長期的に進めるエージェント型の作業向けに位置付けています。Kie.aiでは、このモデルは現在チャットリクエストのみに対応しているため、以下の用途はチャットを通じて実行するタスクです。

コード調査と移行計画

提供したコードをモデルが推論し、複数パッケージにまたがる移行、サブシステムを横断する根本原因の調査、複雑なアーキテクチャの再設計に取り組めます。

ドキュメントとデータの分析

情報量の多いPDFの分析、スプレッドシートデータの解釈、スライド内容の要約を行い、ソースに基づいた回答を生成します。

科学的・数学的推論

物理学、数学、生命科学における形式証明に取り組み、実験データを分析します。

ウェブ・3Dアプリのコード

Googleによると、Carbonはビルド＆検証ループを実行し、コードと描画されたUIの両方を確認しながらウェブアプリを構築します。Kie.aiのチャットを通じて、そのコードの作成とレビューに利用できます。

Kie.aiでのGemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon APIクイックスタート

Authorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーを付け、メッセージを含むPOSTリクエストをhttps://api.kie.ai/gemini-4-carbon-openai/v1/chat/completionsに送信するか、https://api.kie.ai/gemini/v1/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContentでネイティブのGemini形式を使用してください。reasoning_effortまたはgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingLevelをlow、medium、highのいずれかに設定してください。Kie.aiでは、このモデルは現在チャットリクエストのみに対応しており、エージェントでの利用にはまだ対応していません。エージェントに接続すると、リクエストエラーや予期しない結果が生じる可能性があります。

現在Kie.aiで利用できるチャットモデル

Gemini 4 Argonをはじめ、現在Kie.aiで利用できるチャットモデルをご覧ください。

Kie.aiマーケット全体で共通の1つのキー

Kie.aiマーケットのすべてのモデルで同じ認証方式を採用しており、Kie.aiのAPIキー管理ページのキーを使ったAuthorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーを使用します。

1つのクレジット残高

アカウントにはすべての生成サービスで共通して消費される1つのクレジット残高があり、残クレジット取得APIで確認できます。

よくある質問

Gemini 4 Carbonはどのようなモデルですか？

Gemini 4 Carbonは、Gemini 4 ArgonをベースにしたGoogleの推論モデルです。複雑なソフトウェアエンジニアリング、マルチモーダルな知識業務、科学的推論にわたる継続的なエージェントワークフロー向けに構築されています。

Gemini 4 Carbonのコンテキストウィンドウのサイズはどのくらいですか？

コンテキストウィンドウは1,048,576トークンです。入力トークン、思考トークン、出力トークンのすべてがこの1つのウィンドウを共有します。

Gemini 4 Carbonのレスポンスは最大どのくらいの長さですか？

Googleのドキュメントでは、標準の同期応答に思考と回答テキストを合わせて65,536トークンの枠が設けられており、ロングデコードではこの枠が最大で1Mトークンから入力分を差し引いた量まで拡大されます。Kie.aiのAPIドキュメントには、このモデルの出力上限を指定するパラメータは記載されていません。

Gemini 4 Carbonはどのような入力を受け付けますか？

テキスト、画像、動画、音声、PDFファイルを受け付け、テキストを返します。画像や音声は生成しません。

Gemini 4 Carbonの思考レベルには何がありますか？

「低」「中」「高」の3段階があります。デフォルトは「中」で、「低」は消費トークン数が最も少なくレイテンシも最小となり、「高」は複雑な推論や難度の高い数学・科学向けです。Kie.aiでは、OpenAI互換APIでreasoning_effortを、ネイティブAPIでgenerationConfig.thinkingConfig.thinkingLevelを設定します。

Gemini 4 Carbonがより多くの思考トークンを使用するのはなぜですか？

Carbonは、推論の深さの限界に挑むタスク向けに構築されています。徹底的な探索と結果の検証のためにGemini 4 Argonより1ターンあたり多くの思考トークンを消費し、その結果Argonと比べて1ターンあたりのトークン使用量とレイテンシが増加します。

Gemini 4 Carbonはtemperature設定に対応していますか？

Googleのドキュメントによると、temperature、top_p、top_kに独自に設定した値は無視され、Kie.aiのAPIドキュメントにもこれらのフィールドは記載されていません。推論の深さは、代わりに思考レベルで制御します。

Kie.aiでGemini 4 Carbon APIを呼び出すにはどうすればよいですか？

Kie.aiのAPIキー管理ページでキーを作成し、Authorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーで送信してください。OpenAI互換形式では/gemini-4-carbon-openai/v1/chat/completionsに、ネイティブ形式では/gemini/v1/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContentにPOSTリクエストを送信します。ストリーミング時は、最後のチャンクに使用量データとcredits_consumedが含まれます。このモデルは現在チャットリクエストのみに対応しており、エージェントでの利用にはまだ対応していません。エージェントに接続すると、リクエストエラーや予期しない結果が生じる可能性があります。APIドキュメントをご覧ください。

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AI Image API

AI Audio API

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