Gemini 4 Carbon: Token-Preise verdoppeln sich ab dem 1. Dezember
Veröffentlicht am: 12.11.2026 um 19:04 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Google hat am 10. November 2026 sein KI-Modell Gemini 4 Carbon für zahlende Entwickler, Unternehmen, Forscher und Endnutzer freigegeben. Der Zugriff erfolgt über Google AI Studio, Gemini for business, Antigravity und CodeMender sowie für Google AI Ultra-Abonnenten innerhalb der Gemini-App und im AI Mode der Google-Suche. Zuvor war das System seit dem 28. Oktober 2026 ausschließlich ausgewählten Cybersicherheitsverteidigern im Rahmen des Fairwind-Programms zugänglich.
Gemini 4 Carbon basiert auf dem Modell Gemini 4 Argon, das im September 2026 erschienen war. Die neue Variante verfügt über ein Kontextfenster von 1.048.576 Tokens, unterstützt maximal 65.536 Output-Tokens und besitzt einen Wissensstand von März 2026.
Gestaffelte Preisstruktur und Zugangsbedingungen
Für die Nutzung von Gemini 4 Carbon gelten bis zum 30. November 2026 reduzierte Einführungspreise. Diese liegen bei 2 US-Dollar pro 1 Million Input-Tokens und 10 US-Dollar pro 1 Million Output-Tokens. Ab dem 1. Dezember 2026 steigen die regulären Preise auf 4 US-dollar für Input-Tokens und 20 US-Dollar für Output-Tokens.
Die Kosten für Cached Input belaufen sich zunächst auf 0.10 US-Dollar pro 1 Million Tokens und verdoppeln sich ab Dezember auf 0.20 US-Dollar, wobei das Modell implizites Caching unterstützt. Google hat bislang weder Uhrzeit noch Zeitzone für die Preisumstellung am 1. Dezember 2026 bekannt gegeben.
Über Vertex AI Non-Global betragen die Tarife bis zum Monatsende 2.20 US-Dollar für Input und 11 US-Dollar für Output je 1 Million Tokens, ehe sie ab dem 1. Dezember 2026 auf 4.40 US-Dollar beziehungsweise 22 US-Dollar angehoben werden.
Abonnenten des Tarifs AI Pro für 19,99 US-Dollar pro Monat sowie Nutzer der kostenfreien Version erhalten keinen Zugriff auf Gemini 4 Carbon. Voraussetzung im Endkundenbereich ist das Ultra-Abonnement, das monatlich mit 99,99 US-Dollar zu Buche schlägt.
Akademische Forscher können sich derweil über die Entwicklungsplattform Antigravity für einen sechsmonatigen kostenlosen Zugang zu Carbon und Argon bewerben, wobei die Vergabe nach Eignung und Kapazität erfolgt.
Fokus auf erweiterte Logik und Cybersicherheit
Nach Angaben von Google positioniert sich das Modell an der Spitze mehrerer Leistungstests. Carbon belegt laut dem Unternehmen den ersten Platz in CursorBench 4.0, Perplexity WANDR und Zapier AutomationBench, wobei die Kosten pro Aufgabe mehr als zweifach geringer ausfallen sollen als beim nächstbesten externen Modell.
Im Artificial Analysis Intelligence Index 5.0 erzielte das Modell mit 59 Punkten ebenfalls Rang eins, während es in der WebDev Arena mit 1.768 Punkten und einem Zuwachs von 89 Elo-Punkten auf Platz vier landete.
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Besondere Schwerpunkte setzt Google bei Sicherheitsüberprüfungen. In Cybersicherheits-Benchmarks verzeichnete Carbon 88,2 Prozent in SEC-bench Pro, 54,8 Prozent in ExploitGym und 71 Prozent in CWE-bench. Bei der Erstellung sicheren Codes schneidet das Modell Google zufolge mehr als doppelt so gut ab wie Gemini 4 Argon.
Zudem seien interne Warnungen vor hochschweren Fehlausrichtungen um fast 80 Prozent zurückgegangen. Im Gray-Swan-IPI-Test erreichte das Modell null Prozent Prompt-Injection-Erfolg, während die interne agentische Verlässlichkeit bei 375 Aufgaben bei 92 Prozent lag, verglichen mit 70 Prozent bei Argon.
Einsatzgebiete und interne Nutzung
Trotz der Leistungsdaten bleibt das Vorgängermodell für Standardaufgaben relevant. Koray Kavukcuoglu von Google DeepMind hob hervor, dass Argon für den Großteil der Softwareentwicklung und Wissensarbeit weiterhin die ideale Wahl darstelle.
Da Carbon für erweitertes logisches Schließen mehr Tokens verbraucht und langsamer agiert, können die Gesamtkosten pro Aufgabe trotz gleicher Tokenbasispreise höher liegen.
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Carbon ist primär für komplexe, mehrstufige Aufgaben vorgesehen – etwa die Erstellung von Haushaltsbudgets aus Belegen, codefreie Website-Entwicklungen, Lernhilfen, Programmierungen von Browserspielen oder die Analyse langer Dokumente mit multimedialen Inhalten.
Intern wird das Modell bereits intensiv genutzt. Tulsee Doshi von Google DeepMind berichtete über einen Zuwachs von 30 Prozent bei agentischen Code-Einreichungen nach dem Start. Das Chrome-Entwicklerteam verzeichnete zudem eine mehr als zehnfach effizientere Generierung von Code-Patches.
Unterdessen gibt es Anzeichen für weitere Modellvarianten. Laut Berichten testet Google intern ein Modell namens Hydrogen auf der Plattform Jetski, das auf Schnelligkeit und Effizienz ausgelegt sein soll. Im Cloud-SKU-Katalog wird Hydrogen bereits mit 1.50 US-Dollar für Input und 7.50 US-Dollar für Output pro 1 Million Tokens geführt, eine offizielle Ankündigung steht hierzu jedoch noch aus.
