2026 年 11 月 10 日，Google 宣布 Gemini 4 Carbon 正式向开发者、企业和普通用户开放。在此之前，Carbon 只通过 Fairwind 计划提供给一部分网络安全防御者。现在，AIGoCode 的分组与模型价格页也已经列出这个模型，模型 ID 是 gemini-4-carbon。
这篇文章讲怎么在 AIGoCode 上用 Carbon：选哪个分组、按什么计费、和 Gemini 4 Argon 怎么分工，以及怎么调用。
图 1：Google 官方博客《Gemini 4 Carbon is now available》，发布日期 2026 年 11 月 10 日（红框内是标题、日期和开放对象）。
一、这次开放，Google 说了什么
Google 在开放公告里给出的要点：
- 定位：Carbon 是 Google 目前最强的模型，在网络安全和长时程智能体工作流上处于前沿，覆盖复杂知识工作、软件工程和科学推理。
- 和 Argon 的分工：Google 的原话是，Argon 仍是大多数软件工程和知识工作的理想选择；Carbon 面向考验模型智能上限的任务，比如复杂的多步骤编码与调试、开放式的科学研究。Carbon 会比 Argon 用更多 tokens 去充分探索、深入推理，并反复验证。
- 独立评测：在 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上排名第一，每个任务的成本比第二名的外部模型低一半以上。
- 官方价格：介绍期内和 Argon 相同，每百万 tokens 输入 $2、输出 $10；介绍期 2026 年 11 月 30 日结束，之后为输入 $4、输出 $20。
编程方面，Google 提到 Carbon 擅长多包迁移、跨子系统的根因排查和复杂的架构重构；做 Web 应用时会自己跑「构建—验证」循环，从错误中恢复，并同时检查代码和渲染出来的界面。
二、在 AIGoCode 上的模型 ID 和分组
在 AIGoCode 上使用 Carbon，模型名称填 gemini-4-carbon。在价格页的 Gemini 标签下，它和 gemini-4-argon、gemini-3.8-flash 一起出现在两个分组里：
| 分组 | 渠道说明（以价格页为准） | 适合 |
|---|---|---|
| Gemini（Vertex） | Google Cloud Vertex AI 官方 Gemini API 渠道 | 对话问答、代码开发和第三方应用集成，看重稳定性的场景 |
| Gemini | 逆向渠道，标注「偶有不稳定」，缓存可能有异常 | 日常开发、问答和轻量自动化任务 |
两个分组的兼容 API 都是 Gemini generateContent，适用工具标注为「通用（需客户端支持该分组协议）」。
图 2：AIGoCode 分组与模型价格页的 Gemini 标签。左侧红框是选中的 Gemini（Vertex）分组；上方红框是分组信息：兼容 Gemini generateContent、适用工具为通用（需客户端支持该分组协议）、分组计费 ¥4.00 / $1；下方红框是 Gemini 4 Carbon（模型 ID gemini-4-carbon）的价格和官方参考价。
三、怎么计费
AIGoCode 价格页顶部写明：充值 ¥1 = 1 额度，分组价格以人民币展示，官方美元价按 $1 = ¥7 折算。每个分组有自己的「分组计费」，表示官方每 1 美元的用量在该分组按多少元计费。Carbon 在两个分组的价格如下（人民币 / 每百万 tokens，数据取自 2026 年 11 月 11 日的价格页，实际以页面当前显示为准）：
| 分组 | 分组计费 | 输入 | 输出 | 缓存写入 | 缓存读取 | 价格页标注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini（Vertex） | ¥4.00 / $1 | ¥8.00 | ¥40.00 | ¥0.75 | ¥0.40 | 省 43% |
| Gemini | ¥1.00 / $1 | ¥4.00 | ¥20.00 | ¥0.375 | ¥0.20 | 省 86% |
两个分组里，Carbon 和 Argon 的价格完全相同。也就是说，在 AIGoCode 上从 Argon 换到 Carbon，单价不变；不过 Google 说明 Carbon 会用更多 tokens 去推理和验证，同一个任务的总消耗可能更高。
四、Carbon 还是 Argon：按任务来选
下面的建议依据 Google 在公告里对两个模型的分工：
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 大多数日常编码、文档和知识类工作 | Gemini 4 Argon |
| 跨多个包的迁移、跨子系统的根因排查、复杂的架构重构 | Gemini 4 Carbon |
| 需要反复构建和验证的完整 Web 应用 | Gemini 4 Carbon |
| 对 token 消耗敏感、追求速度的小任务 | Gemini 3.8 Flash |
一个实用的顺序：先用 Argon 或 3.8 Flash，碰到它们解决不了、需要长时间深入排查的问题，再换到 Carbon。
五、怎么调用
1. 创建 Gemini 分组的 API Key
到 AIGoCode 控制台的 API Key 页面，选择 Gemini 或 Gemini（Vertex）分组创建 Key。Gemini 分组只提供 Gemini 原生接口，不提供 OpenAI 兼容协议，所以客户端要支持 Gemini 原生接口和自定义请求地址。
2. 通过 Gemini 原生接口请求
按文档 Gemini API 的说明，模型 ID 写在请求路径里，消息内容放在请求体的 contents 字段，鉴权使用 x-goog-api-key 请求头。调用 Carbon 时，把路径里的模型换成 gemini-4-carbon，请求地址就是：
https://api.aigocode.dev/v1beta/models/gemini-4-carbon:generateContent
完整的 macOS / Linux、PowerShell 请求示例见文档，示例里用的是 gemini-4-argon，换成 gemini-4-carbon 即可。
图 3：AIGoCode 文档 Gemini API 页。第一个红框是请求地址格式，第二个红框说明模型 ID 写在请求路径中、鉴权使用 x-goog-api-key，第三个红框是请求参数「路径中的 {model}」：填当前分组中的 Gemini 模型 ID。
六、遇到问题怎么办
遇到 401、403、429 等错误，查看文档的错误码页。提示模型不可用时，按这个顺序检查：API Key 是否属于 Gemini 或 Gemini（Vertex）分组，模型名是否写成了完整的 gemini-4-carbon，请求地址是否正确。
第一次使用 AIGoCode，建议先读快速开始。
参考来源
- Google：Gemini 4 Carbon is now available
- Google DeepMind：Gemini 4 Carbon Model Card
- AIGoCode：分组与模型价格
- AIGoCode 文档：Gemini API