【Gemini 4 Carbon】発表時には総合1位！Google最強モデルの性能・料金・使い方を解説
- Gemini 4 Carbonは、Googleが2026年11月11日に一般公開したGemini 4シリーズの最上位モデル
- Artificial Analysis Intelligence Index v5.0で59点の首位、SEC-bench Proで88.2%を記録
- APIは入力2ドル・出力10ドル（100万トークンあたり）の導入価格で、12月1日から4ドル・20ドルに改定
2026年10月29日、Googleが新しいフロンティアモデル「Gemini 4 Carbon」を発表し、11月11日に一般公開しました！第三者機関Artificial Analysisの総合指標では発表時点で59点を記録し、Claude Opus 5.5やGPT-6 Astraを抑えて首位を獲得しています。
とはいえ「Argonと何が違うの？」「APIの料金は？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。
この記事では、Gemini 4 Carbonの概要や料金、使い方に加え、脆弱性診断などを実際に試した検証も紹介します。ぜひ最後までご覧ください！
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Gemini 4 Carbonとは？
Gemini 4 Carbonは、Google DeepMindが開発したGeminiシリーズで最も強力な生成AIモデルです。2026年10月に公開されたGemini 4 Argonをベースに、長時間のエージェント作業とサイバー防御の性能を大きく引き上げています。
まずは基本情報を表で確認しておきましょう。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開発会社 | Google（Google DeepMind） |
| 発表日・一般公開日 | 2026年10月29日・2026年11月11日 |
| モデルID | gemini-4-carbon |
| 入力・出力 | 入力はテキスト・画像・音声・動画・PDF、出力はテキスト |
| コンテキスト長 | 入出力の合計で1,048,576トークン |
| 最大出力 | 65,536トークン（ロングデコード利用時は最大1,048,576トークン） |
| 思考レベル | low・medium・high（既定はmedium） |
| 知識のカットオフ | 2026年3月 |
| 料金（API） | 入力2ドル・出力10ドル（100万トークンあたり、2026年11月30日まで） |
Argonの上位モデルとして2週間で登場
Gemini 4 Carbonは、Gemini 4 Argonの公開からわずか2週間で発表されました。モデルカードにも「Argonをベースにしている」と明記されています。
位置づけとしては、Argonの上に立つ最上位モデルです。Googleは大半の開発や知識労働にはArgonが最適としたうえで、Carbonを「モデルの限界を試すようなタスク」向けに用意しました。
複雑な多段階のデバッグや、ゴールの決まっていない科学研究などが想定されています。Argonより多くのトークンを使って探索と検証を重ねるため、使い分けを意識しておくとよいでしょう。
サイバー防御で最高水準のスコア
Carbonは、脆弱性の「発見・悪用可否の確認・修正」の3段階すべてで高いスコアを出しました。脆弱性の発見を測るSEC-bench Proは88.2%、悪用の検証を測るExploitGymは54.8%、修正を測るCWE-benchは71.0%です。
社内のベンチマークでも、安全なコードを生成する成功率がArgonの2倍以上に上がりました。Chromeチームからは、高品質なパッチの生成で他社の大型モデルを10倍以上上回ったという報告も出ています。
なお、サイバー防御向けにさらに能力を高めた版は、審査制のFairwind Programの参加者だけが利用可能です。
第三者ベンチマークで首位を獲得
総合力を示すArtificial Analysis Intelligence Index v5.0では、Carbonが59点で首位に立ちました。Claude Opus 5.5は58点、GPT-6 Astraは57点で、わずかな差ながら発表時点ではフロンティアモデルの中でトップという結果です。
| ベンチマーク | Gemini 4 Carbon | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| AA Index v5.0 | 59 | 50 | 57 | 58 |
| Terminal-Bench 4.0（AA） | 65.2% | 57.1% | 59.1% | 59.6% |
| FrontierSWE 2 | 61.2% | 55.0% | 65.5% | 62.3% |
| OSWorld-2.1 | 81.5% | 74.7% | 80.9% | 87.2% |
| GraphWalks（256k〜1M） | 96.2% | 84.2% | 71.8% | 66.8% |
| SEC-bench Pro | 88.2% | 83.4% | 85.4% | — |
長文脈のGraphWalksで大差をつけている一方、FrontierSWE 2やOSWorld-2.1では他社モデルに軍配が上がりました。すべての項目で1位というわけではない点も押さえておきましょう。
Gemini 4 Carbonの仕組み
Gemini 4 Carbonは、Gemini 4 Argonの設計を引き継いだスパースMixture-of-Experts（MoE）型のTransformerモデルです。モデルカードではアーキテクチャや学習データの説明をArgonのモデルカードに委ねているため、基本構造はArgonと共通と考えてよいでしょう。
Argonのモデルカードによると、入力ごとに一部の専門家ネットワークだけを動かすスパースMoEを採用しています。テキスト・画像・音声をネイティブに扱えるのも特徴です。学習にはGoogleのTPUと、JAX・ML Pathwaysが使われました。
Carbonもこの土台の上で、Argonと同じく推論の深さをlow・medium・highの3段階で切り替えられます。思考レベルを上げるほど探索と検証に多くのトークンを使い、難しい問題でも粘り強く答えにたどり着く仕組みです。
安全面では、学習段階の対策・リアルタイムの悪用防止・プロンプトインジェクション耐性・思考過程の監視を重ねた多層構造を、Argonから引き継いでいます。
Gemini 4 Carbonの使い方
Gemini 4 Carbonは、Gemini APIの有料ティアならすぐに使えます。チャットで手軽に試したい方は、Google AI Ultraに加入すると、Geminiアプリや検索のAIモードからも順次利用可能になります。
ここからは、APIキーの準備からPythonでの呼び出し、Ultraプランでの使い方までを順番に見ていきましょう。
Google AI StudioでAPIキーを用意する
最初に、Google AI StudioでAPIキーを発行します。Carbonは無料ティアでは使えないため、請求先アカウントを設定して有料ティアに切り替える必要があるので注意してください。
Google AI Studioにログインし、APIキーの画面から新しいキーを作成してください。
macOSやLinuxなら、ターミナルで次のように設定します。
export GEMINI_API_KEY="取得したAPIキー"
PythonからAPIで呼び出す
Pythonから使う場合は、Googleの公式SDKである「google-genai」をインストールします。
pip install google-genaiあとは、モデル名に「gemini-4-carbon」を指定してリクエストを送るだけです。次のコードは、公式ドキュメントの思考レベルのサンプルをCarbon向けに書き換えました。
from google import genai
client = genai.Client()
interaction = client.interactions.create(
model="gemini-4-carbon",
input="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
generation_config={
"thinking_level": "low"
}
)
print(interaction.output_text)
thinking_levelはlow・medium・highから選べ、何も指定しなければmediumで動きます。思考トークンも出力トークンとして課金されるため、簡単な質問ならlowにしておくと費用を抑えられるでしょう。
使ったトークン数は、interaction.usageのtotal_thought_tokensやtotal_output_tokensで確認できます。
Google AI UltraでGeminiアプリやAntigravityから使う
コードを書かずに使いたい方は、Google AI Ultraに加入しましょう。Ultra加入者には、Geminiアプリ・検索のAIモード・Google Antigravityで順次Carbonの提供が始まりました。
Geminiアプリなら、いつものチャットと同じ感覚でCarbonに質問できます。長いコードの修正や複雑な調べものは、Antigravityで任せるのがおすすめです。
Antigravityでは、プレビュー版の「/swarm」でCarbonを中心にしたエージェントのチームを組めます。Carbonに設計や監査を任せ、実装は軽量なモデルに並列で進めさせるといった使い方も可能です。
なお、Ultraに加入している方はGoogle AI StudioでもCarbonを試せます。
AntigravityはGoogleのエージェント型開発環境です。基本的な使い方や料金は、以下の記事で詳しく紹介しています。
【実践】Gemini 4 Carbonを実際に使って検証してみた！
ここからは、Gemini 4 CarbonをAPI経由で実際に動かし、得意とされる3つの分野に加えて、Xで話題のプロンプトも試していきましょう。
検証はすべて2026年11月時点の導入価格で、思考レベルはhighに設定しました。4つの検証にかかった費用は、合計で約1.95ドル（約308円）でした。
①脆弱性を仕込んだWebアプリを診断・修正させる
最初は、Carbonが最も得意とするサイバー防御の検証です。社内の備品貸出アプリを想定したFlaskのソースコードに、SQLインジェクションやパストラバーサルなど13件の脆弱性をあらかじめ仕込みました。
あわせて、脆弱に見えて実は安全なコードも紛れ込ませています。誤検知をどれだけ避けられるかも見るためです。
13件のうち7件は、攻撃を再現する自動テストで修正の成否を判定します。残りの6件は、正解表と見比べて目視で確認しました。
プロンプトはこちら
あなたは社内のセキュリティレビュー担当です。
以下は社内向けの備品貸出アプリ（Flask）のソースコードです。本番公開前の防御目的のコードレビューとして、次の2つを出力してください。
1. 脆弱性レポート（日本語のMarkdown表）
列：No／脆弱性の種類／CWE番号／該当箇所（関数名と行の目安）／深刻度（Critical・High・Medium・Low）／悪用されたときの影響／修正方針
誤検知を避けるため、安全な実装を脆弱性として挙げないでください。迷うものは「要確認」と書いてください。
2. 修正後の app.py 全文（```python のコードブロック1つ）
ルート・URL・レスポンス形式・init_db() の初期データ・DB_PATH と FILES_DIR の変数名は変えないでください。
標準ライブラリと Flask・requests（Flask同梱の Werkzeug を含む）以外のライブラリは追加しないでください。
CSRF対策を入れる場合は、app.config["TESTING"] が True のときだけ検証を省略できるようにしてください（自動テスト用）。生成結果はこちら
仕込んだ脆弱性を取りこぼさず、安全なコードは理由を添えて除外するなど、判断の確かさが際立ちます。修正後も通常の動作を壊していない点は、実務でも心強いでしょう。一方で約10分かかるため、急ぎの診断には不向きだと思います。
②1つのプロンプトで京都の夜の路地を歩ける3Dアプリを作る
次は、WebDev Arenaで4位に入ったWeb開発の力を試します。Three.jsを使った3D散策アプリを、1つのプロンプトとHTMLファイル1枚だけで作れるかの検証です。
町家が並ぶ路地を一人称で歩けること、時間帯の切り替えや雨の表現、ミニマップまで盛り込みました。画像ファイルは使わず、形と色だけで描かせる条件にしています。
細かい要件をどこまで取りこぼさずに実装できるか、そして見た目の完成度に注目して確認しました。使用したプロンプトは次のとおりです。
プロンプトはこちら
京都の町家が並ぶ夜の路地を、一人称視点で歩き回れる3D散策アプリを作ってください。
要件
- HTMLファイル1つで完結させる。Three.js は CDN（https://cdn.jsdelivr.net/npm/three@0.160.0/build/three.module.js）から ES モジュールで読み込む。画像ファイルは使わず、形と色・手続き的なテクスチャだけで表現する
- WASD または矢印キーで移動、マウスドラッグで視点を回す。スマホではタッチでも操作できる
- 石畳の路地の両側に、格子戸・瓦屋根・提灯のある町家を10軒以上並べる。家ごとに少しずつ形を変える
- 提灯は暗い路地をやわらかく照らし、わずかに揺れる
- 画面右上のボタンで「夕暮れ」「夜」「雨の夜」を切り替えられる。雨の夜は雨粒と石畳の濡れた反射を表現する
- 画面左下に現在地が分かる小さなミニマップを表示する
- 60fps を目安に、一般的なノートPCでもカクつかないよう軽く作る
出力は ```html で始まるコードブロック1つだけにしてください。生成結果はこちら
格子戸や提灯が並ぶ路地を、1つのプロンプトだけで歩き回れる3D空間に仕上げました。夕暮れ・夜・雨の夜の切り替えやミニマップも動き、雨の夜は石畳の濡れた反射まで描かれています。画像素材なしとは思えない完成度です。
③最大40ターンのエージェント作業でテストが通るまで自走させる
最後は、Carbonの看板である長時間のエージェント作業を試します。ファイルの読み書きとテストの実行だけができる関数を渡し、グラフ付きのレポートも出せる家計簿CSVの集計ツールを、28件のテストがすべて通るまで自力で作らせました。
仕様には、令和表記の日付や全角数字の金額、Shift_JISの文字コードや重複行の除外といった、つまずきやすい条件を詰め込んでいます。カテゴリ別の棒グラフを載せたHTMLレポートを、外部ファイルなしの1枚で出力することも条件に加えました。
Carbonに許したのは、作業フォルダ内のファイル操作とpytestの実行だけです。途中で手は一切貸さず、上限40ターンの中で何ターン目に完成するか、費用はいくらかかるかを記録しました。
プロンプトはこちら
あなたはソフトウェアエンジニアです。作業ディレクトリ内のファイルだけを、用意された関数で操作できます。
SPEC.md を読み、tests/ のテストがすべて通るまで、実装→テスト→修正を自分で繰り返してください。
tests/ 以下は書き換えられません。すべて通ったら finish を呼び、何をしたかを日本語で3行以内にまとめてください。生成結果はこちら
完成したツールで、表記ゆれや重複を含む1か月分（38行）のサンプルCSVを集計し、HTMLレポートを出力した画面を見てみましょう。
仕様とテストを読んでから実装・確認を自分で回し、人の手を借りずに完成まで走り切りました。HTMLレポートには指示していない構成比や支出明細まで加えており、仕様の先を読んで仕上げる力が光ります。
④Xで話題のプロンプトで「凄いMV」を作らせる
最後に、以下のポストで紹介されているプロンプトをそのまま試してみましょう。
プロンプト本文は一字も変えていません。ただし結果をブラウザで再生できるよう、「HTMLファイル1つで出力する」「外部の画像・動画・音声ファイルは使わない」という指定だけを、システム指示として別に渡しました。
プロンプトはこちら
Gemini 4 Carbonの性能の高さがわかる凄いMVを作成して生成結果はこちら
1つのプロンプトだけで、3D演出とテロップが次々と切り替わる約1分半のMVを作り上げました。ただし画面に出る「ARC-AGI 99.6%」などの数値はCarbonの創作で、実際の性能とは異なっていました。
Gemini 4 Carbonの料金とライセンス
Gemini 4 Carbonの料金は、APIの従量課金とGoogle AI Ultraのサブスクリプションの2本立てです。APIは2026年11月30日までの導入価格で提供されており、入力100万トークンあたり2ドル・出力10ドルとArgonと同じ水準に抑えられています。
ただし12月1日からは入力4ドル・出力20ドルへの改定が予告されているため、まとまった検証や移行作業は11月中に済ませておくと費用を半分に抑えられるでしょう。
| 項目 | 2026年11月30日まで | 2026年12月1日から |
|---|---|---|
| 入力（100万トークンあたり） | 2ドル | 4ドル |
| 出力（100万トークンあたり、思考トークンを含む） | 10ドル | 20ドル |
| キャッシュされた入力 | 入力価格の95%引き | 入力価格の95%引き |
| 無料ティア | なし（有料ティアのみ） | なし（有料ティアのみ） |
Googleの料金ページでは、2026年11月時点でCarbon単体の料金表はまだ掲載されていません。上の表は、リリースノートと公式ブログに記載された価格をもとに作成しました。
なお、Carbonはバッチ処理やFlex推論にも対応しています。急ぎでない大量処理なら、これらの割安な処理方式も検討するとよいでしょう。
チャットで使う場合は、Google AI Ultraへの加入が必要です。
| プラン | 月額料金 | 主な内容 |
|---|---|---|
| Google AI Ultra | 14,500円 | AI Proの5倍の使用量上限、Gemini 4 Carbonへの最上位アクセス |
| Google AI Ultra | 32,000円 | AI Proの20倍の使用量上限、Gemini 4 Carbonへの最上位アクセス |
続いて、ライセンスを確認しましょう。Carbonはモデルの重みが公開されていないクローズドなモデルで、Gemini APIの追加利用規約に沿って利用する形です。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | APIを組み込んだサービスの提供が可能。生成物の所有権をGoogleは主張しない |
| 改変 | ❌ | モデル自体は非公開で、リバースエンジニアリングも禁止 |
| 再配布 | ❌ | モデルの配布は不可。APIを通じた利用のみ |
| 特許利用 | – | |
| 私的利用 | ❌ |
規約では、Gemini APIを使って競合するモデルを開発することや、モデルの構成要素を抜き出す行為が禁止されています。有料サービスでは、送信したプロンプトや応答がGoogleの製品改善に使われないため、社内データを扱う業務でも導入を検討しやすいでしょう。
ただし不正利用の検知を目的に一定期間はログが保存されます。2026年10月以降に作った有料プロジェクトでは、リクエストの保存が既定でオンになっている点にも注意してください。
【業界別】Gemini 4 Carbonの活用シーン
Gemini 4 Carbonは、時間をかけてでも正確に仕上げたい難しい仕事で真価を発揮します。日常的な質問や軽い作業ならArgonやFlash系のモデルで十分なため、Carbonは「ここぞ」という場面に絞って使うのが賢い選び方です。
ここからは、業界ごとに向いている使い方を見ていきましょう。
IT・ソフトウェア開発
開発の現場では、大規模なコードベースにまたがる不具合の原因調査にうってつけです。Web開発でも、Carbonはビルドと動作確認を繰り返しながら、エラーから自力で立ち直ることで、動くアプリを仕上げるよう作られています。
公式ブログに寄せられた利用企業のコメントでは、14,000件のテストを持つコードベースで16件のバグ修正に挑み、94%を解決しながら既存機能を1つも壊さなかったと報告されました。
夜のうちにCarbonへ改修を任せ、翌朝に担当者が差分をレビューするといった分担も現実的です。レガシーシステムの刷新を抱えるチームほど、恩恵を受けやすいでしょう。
生成AIを搭載したSaaSについて、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
情報セキュリティ
セキュリティ部門では、自社コードの脆弱性診断から修正パッチの作成までをまとめて支援してもらえます。脆弱性の発見・悪用可否の確認・修正の3つのベンチマークで高いスコアを出しており、診断結果を修正コードまで落とし込めるのが強みです。
Wizはこのモデルを使い、大手SaaS 2社の未知の脆弱性を2時間足らずで見つけています。
外部のペネトレーションテストに出す前の自社チェックや、オープンソースの依存ライブラリの監査にも役立つでしょう。より踏み込んだサイバー防御用途には、Fairwind Programへの参加申請を検討してください。
当サイトでは他社のセキュリティ特化AIも紹介しています。比較したい方は、あわせてご覧ください。
金融・法務
金融や法務の分野では、大量の資料を読み込んで根拠つきの分析をまとめる業務にぴったりです。Carbonは図表や表の多い文書を読み解き、決められた書式どおりにExcelや報告書を仕上げることを得意としています。
事前評価では、Hebbiaの金融リサーチ評価で最高のモデルと並び、Balyasny Asset Managementの評価では23の構成の中で首位でした。
デューデリジェンスの資料整理や、契約書の比較レビューなどで力を発揮しそうです。誤りが許されない業務だからこそ、根拠を示しながら答えるCarbonの誠実さが生きてくるでしょう。
生成AIを活用した法務業務について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
Gemini 4 Carbonに関するXの反応
一般公開からまだ日が浅いものの、X上ではGemini 4 Carbonについて多くの投稿が見られる状況です。ここからは、2026年11月11日時点で話題になっている内容を、一般ユーザーの投稿を中心に紹介します。
AA Index首位のニュースに注目が集まる
発表直後に大きく話題になったのが、Artificial Analysis Intelligence Indexでの首位獲得です。
こちらの投稿では、Carbon（high・59点）・Claude Opus 5.5（max・58点）・GPT-6 Astra（max・57点）の順位を並べたうえで、1点差の実質三つ巴だと評しています。発表時点ではAPIが公開されておらず、使えるようになってからが本番だという声もありました。
フロンティアモデルの順位がわずかな差で入れ替わる状況だけに、どのモデルを主力にするか迷っている方も多そうです。
一般公開の直前にライバルが登場し首位争いが激化
Carbonが一般公開される直前には、AnthropicのClaude Fable 5.2が登場しました。
この投稿では、一般向けに出る前に最強の座を奪われてしまったと、Carbonの不運をユーモアたっぷりに嘆いています。投稿は400件を超えるいいねを集めました。
同じユーザーは一般公開後に、超高負荷のタスク向けでありながら導入価格が安い点を魅力として挙げています。性能の首位争いが激しい中、コストパフォーマンスで勝負するCarbonの立ち位置がよく表れた反応です。
APIで3D作品を作らせる投稿が続々
一般公開されると、さっそくCarbonに3D作品を作らせる投稿が相次ぎました。
こちらのユーザーは、間取り図1枚から歩いて回れる3Dの家を作らせたと紹介しています。APIで14本の作品を生成し、3Dと動きのある画面に強いと評価しました。
ほかにも、ガチャゲームを作らせたら絵やホロカード、効果音・ボイスまで盛り込まれたという投稿も見られます。Google AI Studioでミュージックビデオ風の作品を試すユーザーもいて、表現力の高さが注目されているようです。
ベンチマークによっては冷静な評価も
一方で、すべてのベンチマークで圧勝しているわけではないという冷静な声も見られました。
この投稿では、FrontierCode 2.0でCarbonが4位にとどまった点に触れています。曖昧な指示への対応では実力を出し切れないのかもしれないとし、多くのユーザーの体感にはここが影響しそうだと分析しました。
公式ベンチマークでも、FrontierSWE 2やOSWorld-2.1では他社モデルが上位です。自社の用途に近いタスクで試してから導入を決めるのが確実でしょう。
Gemini 4 CarbonをはじめとしたAIモデルのご相談はWEELへ！
Gemini 4 Carbonは、Argonを土台に長時間のエージェント作業とサイバー防御の性能を大きく高めたGoogleの最上位モデルです。発表時点の総合評価で首位を獲得し、脆弱性の発見から修正までを幅広く支援できます。
APIは2026年11月30日まで導入価格で使えるため、まずは手元の難しいバグ修正で試してみてください。一方で、業務に組み込むには使い分けの設計やセキュリティ方針の整備も欠かせません。自社だけで判断が難しい場合は、専門家の知見を借りるのも一つの手です。
弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。
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Gemini 4 Carbonに関するよくある質問
