Gemini 4 Carbon
Réseau Neuronal
Gemini 4 Carbon est le modèle de pointe de Google pour la programmation, les tâches d'agents et le raisonnement complexe
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions, Batch API
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-4-carbon',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-4-carbon',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Comment ça marche Gemini 4 Carbon?
Gemini 4 Carbon est le modèle de pointe de quatrième génération de la gamme Gemini de Google, optimisé pour la programmation, les scénarios d'agents et le raisonnement complexe. Il accepte en entrée du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et des fichiers, et prend en charge de longues réponses, ce qui lui permet de gérer des tâches nécessitant une grande quantité de données sans perdre le fil logique. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : accès depuis la Russie, paiement en roubles par cartes russes, uniquement à l'usage — les jetons n'expirent pas. D'autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de comparer les résultats à la volée et de basculer sans réécrire l'intégration. Pour les systèmes multimodaux, une API unique compatible OpenAI est disponible. Les équipes bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Scénarios typiques : refactorisation et débogage de grands projets, analyse de documents mixtes (captures d'écran, enregistrements de réunions, PDF), chaînes de raisonnement complexes, pipelines d'agents et automatisation de tâches d'ingénierie routinières.Questions fréquentes sur Gemini 4 Carbon
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel pour des contextes longs et riches : il accepte jusqu'à 1 048 576 jetons, traite des documents et des images, sait raisonner avant de répondre et appeler des fonctions. Adapté à l'analyse de grandes quantités de documentation, à l'analytique, aux tâches de code et aux calculs en plusieurs étapes.
En une seule réponse, le modèle peut générer jusqu'à 943 718 jetons — un volume très important, comparable à plusieurs livres. La fenêtre d'entrée atteint 1 048 576 jetons, permettant d'inclure des ensembles entiers de documents et la correspondance associée dans une seule session.
Oui, le raisonnement avant réponse fait partie des capacités du modèle. Il peut d'abord décomposer la tâche étape par étape, puis formuler une conclusion — cela aide dans l'analytique, les mathématiques et le débogage de code, où le processus de résolution est aussi important que le résultat final.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle peut être connecté à des outils et services externes, et les réponses peuvent être obtenues sous forme lisible par machine — pratique pour les intégrations et l'automatisation, où le résultat est directement transmis à un autre système.
Selon nos données, les images et les documents sont acceptés en entrée : vous pouvez transmettre un fichier ou une image et poser des questions sur le contenu. La réception d'audio et de vidéo n'est pas mentionnée dans la description du modèle, il convient donc de vérifier ce point dans la documentation avant de baser un scénario dessus.
Il n'existe pas d'évaluations distinctes de la qualité du russe dans les données du modèle, nous ne pouvons donc pas promettre de spécificités. Le modèle est conçu pour travailler avec de grands textes, et le niveau de maîtrise de la langue est plus facile à vérifier avec vos propres exemples — instructions, documents et requêtes types.