Для Gemini 4 Carbon используйте Chat Completions API.

О модели

Gemini 4 Carbon — модель рассуждений Google для сложной разработки программ, математических и научных задач, автономных многошаговых агентов и генерации длинных ответов. Google называет её самой сильной в линейке Gemini 4. Принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, отвечает текстом. Вышла в ноябре 2026 года.

Контекст — 1 048 576 токенов. В DSLab максимальный ответ — 65 536 токенов, включая рассуждения. Модель вызывает функции и возвращает ответ в формате JSON.

Рассуждения всегда включены, отключить их нельзя. Уровень задаёт reasoning_effort: на нашем тестовом вопросе при low ответ занял 46 токенов, при high — 1 051.

Стоимость

Текущая стоимость использования этой модели:

Что оплачивается

Стоимость

Входные токены

200₽ за 1 млн токенов

Выходные токены

1 000₽ за 1 млн токенов

Чтение из кэша

10₽ за 1 млн токенов

Запись в кэш на 5 минут

18,75₽ за 1 млн токенов

Веб-поиск

1 400₽ за 1 000 запросов

Как считается расход

  • Учитываются все токены

    И входные (input), и сгенерированные моделью (output)

Характеристики

Параметр

Значение

Вход

Текст, изображения, аудио, видео, PDF

Выход

Текст

Контекст

1 048 576 токенов

Максимальный ответ

65 536 токенов, включая рассуждения

Рассуждения

Всегда включены, уровень задаёт reasoning_effort

Вызов функций

Да

Ответ в JSON

Да

Кеширование

Неявное, явное не поддерживается

Дата выхода

Ноябрь 2026

Сравнение с соседними моделями

Модель

Для чего по описанию Google

Контекст

Максимальный ответ

Gemini 4 Carbon (эта модель)

Сложная разработка, математика, наука, многошаговые агенты

1 048 576 токенов

65 536 токенов

Gemini 4 Argon

То же с более быстрыми ответами и меньшим расходом токенов за ход

1 048 576 токенов

65 536 токенов

API

Эндпоинт

http 
POST https://api.dslab.tech/v1/chat/completions
Текстовый запрос 
import osfrom openai import OpenAIclient = OpenAI(    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],    base_url="https://api.dslab.tech/v1",)response = client.chat.completions.create(    model="gemini-4-carbon",    messages=[        {"role": "system", "content": "Отвечай кратко и по делу."},        {"role": "user", "content": "Объясни, что такое идемпотентность."},    ],)print(response.choices[0].message.content)

Параметры

Параметр

Тип

По умолчанию

Описание

model

string

обязательный

ID модели: gemini-4-carbon.

messages

array

обязательный

История диалога: роли system, user, assistant и tool. content — текст или блоки текста и изображений.

max_tokens

integer

—

Максимальный ответ в токенах, включая рассуждения.

stream

boolean

false

Потоковый ответ. Чтобы получить расход токенов в потоке, добавьте stream_options со значением include_usage: true.

tools

array

—

Ваши функции: type function, name, description и parameters.

temperature

number

—

Разброс ответов, от 0 до 2.

response_format

object

—

Формат ответа: json_object.

reasoning_effort

string

—

Уровень рассуждений: значение none не принимается (ошибка 400); принимаются minimal, low, medium, high и xhigh.

Важно знать

  • Рассуждения нельзя отключить: reasoning_effort со значением none возвращает ошибку 400. Задавайте max_tokens с запасом: рассуждения входят в лимит ответа.

  • Значение temperature вне диапазона от 0 до 2 возвращает ошибку 400.

  • Явное кеширование промпта модель не поддерживает: кеш работает неявно.