Gemini 4 Carbon | Google LLM API Pricing & Performance

Name: Gemini 4 Carbon API
Brand: google
Price: 4 USD
Availability: InStock

google/gemini-4-carbon

Дата выпуска: 2026-11-11

1,048,576 context · $4.00/M input tokens · $20.00/M output tokens

Gemini 4 Carbon is a frontier Gemini 4 model from Google for coding, agentic and complex reasoning work. It takes text, image, audio, video and file input, supports long decode...

Цены

Оплата по факту использования

Никаких авансовых платежей — платите только за то, чем пользуетесь

Ввод$4.00 / M Tokens

Вывод$20.00 / M Tokens

Cache Read$0.20 / M Tokens

Cache Write$0.38 / M Tokens

Попробовать модель

google/gemini-4-carbon

В сети

Привет! Я полезный ИИ-ассистент. Чем могу помочь?

Готовы использовать эту модель в локальном coding agent?Настройка агента

Использование API

Используйте следующие примеры кода для интеграции с нашим API:

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-4-carbon',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

import OpenAI from 'openai';

if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
  baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
  timeout: 120_000,
  maxRetries: 0,
});

try {
  const response = await client.chat.completions.create({
    model: 'google/gemini-4-carbon',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
  });
  const body = response as typeof response & { error?: { message?: string } };
  if (body.error) throw new Error(body.error.message || 'LLM generation failed');
  console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
  console.error('LLM request failed:', error);
  process.exitCode = 1;
}

Описание модели

Google: Gemini 4 Carbon

Gemini 4 Carbon is a frontier Gemini 4 model from Google for coding, agentic and complex reasoning work. It takes text, image, audio, video and file input, supports long decode...

This model is available through the WaveSpeed AI OpenAI-compatible API for chat completions and compatible application workflows.

Why It Looks Great

text+image+file+audio+video->text architecture for Audio, file, Image, Text, Video to Text workloads
1048576 context window for long prompts, document analysis, and multi-turn workflows
Vision input support for image understanding and multimodal tasks
Function calling and tool-use support for agentic application workflows
Structured output support for JSON responses and schema-constrained generation
Reasoning controls available through supported parameters

Key Features

Context Window: 1048576 tokens
Max Input: 1048576 tokens
Max Output: 943718 tokens
Vision: Supported
Function Calling: Supported
Structured Outputs: Supported
Image Generation: Not listed
Audio Input: Supported
Supported Parameters: include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_p

Specifications

Specification	Value
Provider	google
Model Type	Chat Completions model
Architecture	text+image+file+audio+video->text
Context Window	1048576 tokens
Max Input	1048576 tokens
Max Output	943718 tokens
Input	Audio, file, Image, Text, Video
Output	Text
Vision	Supported
Function Calling	Supported
Structured Outputs	Supported
Release Date	November 11, 2026

How to Use

Write your prompt - describe the task, provide context, and specify the desired output format.
Submit - the model processes your request and returns the response.

API Integration

Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: google/gemini-4-carbon

API Usage

Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-4-carbon",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL

curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-4-carbon",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Notes

Model: google/gemini-4-carbon
Provider: google

Информация

Провайдерgoogle

Типllm

Поддерживаемые возможности

Ввод

ТекстИзображениеАудио

Вывод

Текст

Контекст1,048,576

Макс. вывод943,718

Vision✓ Поддерживается

Function Calling✓ Поддерживается

Руководство по доступу к API

Base URLhttps://llm.wavespeed.ai/v1

API Endpointchat/completions

ID моделиgoogle/gemini-4-carbon

Часто задаваемые вопросы о Gemini 4 Carbon

Сколько стоит Gemini 4 Carbon через API?+

Цены на WaveSpeedAI: $4.00 за миллион входных токенов и $20.00 за миллион выходных токенов. Prompt caching и batch processing тарифицируются отдельно и снижают эффективную стоимость длинных повторяющихся нагрузок.

Каково контекстное окно Gemini 4 Carbon?+

Gemini 4 Carbon поддерживает до 1049K токенов контекста и до 944K токенов вывода на запрос.

Совместим ли Gemini 4 Carbon с OpenAI?+

WaveSpeedAI предоставляет Gemini 4 Carbon по адресу https://llm.wavespeed.ai/v1 через интерфейс Chat Completions, совместимый с OpenAI. В большинстве клиентов OpenAI SDK достаточно изменить base URL и API-ключ; необязательные поля зависят от модели.

Как начать работу с Gemini 4 Carbon?+

Войдите в WaveSpeedAI, создайте API-ключ в Access Keys и отправьте запрос на https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions с указанным выше model id. Актуальные доступность, возможности и цены смотрите в каталоге моделей.