Gemini 4 Carbon の Agent Swarm:誰が使えて、いくらかかるのか

Google の料金ページでは、Gemini 4 Carbon は入力 100 万トークンあたり $2、出力 100 万トークンあたり $10 と記載されています。ところが数行下には、導入期間が終わると両方とも倍になると書かれています。その終了は数週間以内です(Google AI developer pricing)。Google のローンチ記事は安いほうの数字を前面に出していますが、予算を組むなら高いほうの数字を使うべきだと考えます。

Carbon は Google の Gemini 4 シリーズの最上位モデルです。セキュリティチーム向けの限定提供から約 2 週間後に一般公開され(Google)、Google Antigravity ではプレビュー機能の /swarm も登場しました。ここでは、触る前に知っておきたい点をまとめます。swarm とは何か、誰が使えるのか、いくらかかるのか、どこでつまずくのか、そして Claude Fable 5.2 や GPT-6 Astra と比べてどうなのか。情報源は Google のページ、GitHub の changelog、Artificial Analysis、報道記事で、私たち自身は Carbon を実際には動かしていません。

swarm は、1 つのボード上にいるコーディネーター、ワーカー、検証役の集まり

Google の Antigravity ドキュメントの説明はシンプルです。/swarm とタスクを入力すると、今の会話がコーディネーターになります。コーディネーターは作業を互いにぶつからない単位(たとえばファイルやパッケージごとに 1 ワーカー)に分割し、各ワーカーに公開の指示書とクリーンなコンテキストを渡します。さらに、ワーカー 2〜4 人につき通常 1 人の検証役を付けます。検証役は diff を読み、テストを実行し、問題があればコードを書いたワーカーに報告します(Antigravity docs)。

やり取りはすべて 1 つの共有ボードで行われます。ワーカー同士が個別にメッセージを送ることはありません。やることがないワーカーはスリープし、誰かからメンションされるまでトークンを消費しません。モニター役のワーカーは、作業が終わる前にチーム全体が止まってしまった場合にだけ声を上げます。Google のローンチ記事は、この売り文句を一言で表しています。「turning a single prompt into a coordinated team of agents you can track in real time」(1 つのプロンプトを、リアルタイムで追跡できる連携エージェントのチームに変える)。

ワーカーは、別のモデルを指定しない限り、会話と同じモデルで動きます。ドキュメントには、検証役をワーカーとは別のモデルにするサンプルプロンプトも載っています。Google のローンチ記事は、設計、調整、監査のように最も深い推論が必要な役割に Carbon を使い、並列作業は高速で軽量なモデルに任せることを勧めています。複数のワーカーが同時に編集する場合、コーディネーターは各ワーカーにリポジトリの個別コピーを割り当てられます。

Google は swarm を関連機能とも区別しています。サブエージェントは単発のサイドタスク向けです。/boost は規模が大きいのではなく難しい問題向け。/teamwork は、スコープ確認のインタビューと監査ゲートを挟んで複数マイルストーンのプロジェクトを回します。そして /swarm は「large but divides cleanly」(大きいけれどきれいに分割できる)作業向けです。この最後のフレーズが、私たちが判断基準として持ち歩きたいポイントです。分割できないタスクにワーカー 5 人を付けても、5 つのエージェントが互いを待つだけで、その全員分のコストを払うことになります。

swarm は Pro でも使えるが、Carbon はほぼ Ultra 限定

swarm はプレビュー中で、Google によれば Google AI Pro と AI Ultra のプランで、Antigravity App と Antigravity CLI の両方で使えます。Carbon のほうは対象が狭くなります。Google のローンチ記事によると、API は Google AI Studio と Gemini for business を通じて、有料の開発者と企業すべてに開放されています(ビジネス向けの入り口は Gemini Enterprise app です)。コンシューマー向けには、Antigravity、Gemini アプリ、検索の AI Mode で Google AI Ultra 加入者に順次展開されています。

Google の米国向けサブスクリプションページでは、軽量版の Argon は AI Pro(月額 $19.99)に、Carbon は Ultra に含まれています。Ultra は月額 $99.99 から(利用上限は Pro の 5 倍)で、$199.99 では 20 倍になります(Google)。この 2 つのページを合わせて読むと、Pro 加入者は swarm を始められても Carbon では動かせません。Antigravity 自身のモデル表も同じで、Carbon にチェックが付いているのは Ultra と Enterprise で、Pro にはありません(Antigravity docs)。Pro でいつ、あるいは使えるようになるのかどうかは、ローンチ記事にもサブスクリプションページにも書かれていません。無料ユーザーは対象外です。料金ページでは無料 API ティアの Carbon は「Not available」とされており、Business Insider も Carbon と Argon はどちらも有料ユーザー限定だと伝えています。

もう 1 つの入り口が GitHub Copilot です。Carbon は Copilot Pro+、Max、Business、Enterprise で一般提供されており、VS Code、Visual Studio、JetBrains IDE、Xcode、Eclipse、Copilot CLI、coding agent、github.com、モバイルアプリのモデルピッカーから選べます。展開は段階的です(GitHub changelog)。changelog には swarm への言及がないため、GitHub Copilot や Copilot CLI は、機能ではなくモデルを使う手段として考えるのが妥当です。

チームの管理者なら、確認しておきたいデフォルト設定があります。GitHub によると、デフォルトのモデル有効化では、管理者がグローバルデフォルトをオフにしているか、そのモデルを明示的に無効にしていない限り、新しいモデルは自動的に有効になります。Carbon はプロバイダーの定価で課金されるため、開発者がドロップダウンから選ぶと、そのモデルの料金でチームの予算が使われます。Fable 5.2 は逆で、管理者が有効にするまでポリシーはオフのままです(GitHub changelog)。展開が自分の組織に届く前に、Carbon のポリシーを確認しておいてください。

価格は数週間で倍になる

Gemini API での Carbon の標準料金は、導入期間中は 100 万トークンあたり入力 $2、出力 $10 で、その後は $4 と $20 になります。thinking トークンは出力として数えられます。キャッシュ入力は現在 $0.10、その後 $0.20 で、使えるのは暗黙的キャッシュのみです(明示的キャッシュは非対応)。Batch と Flex は標準料金の半額、Priority は現在 $3.60 と $18 です。Google 検索のグラウンディングは月 5,000 リクエストまで無料(Gemini 3 以降のモデルで共有)で、それを超えると 1,000 リクエストあたり $14 です。Argon のトークン単価は同じなので、節約できるのはレートではなくトークン数です(pricing page)。

倍になった後でも、トークン単価では Carbon は下に挙げる 2 つのライバルより安いままです。ただし、トークン単価とジョブ単価は別物です。同じ作業でもモデルによって消費するトークン数が大きく違うからで、次のセクションの実測値は見出しの数字とは逆の結果を示しています。

swarm の料金はさらに見積もりにくいものです。サブスクリプションではクォータで支払うことになり、ドキュメントははっきり書いています。「Every worker is its own agent, so a swarm uses quota much faster than a single conversation.」(ワーカーはそれぞれ独立したエージェントなので、swarm は単一の会話よりずっと速くクォータを消費します)。クォータを使い切ったワーカーは一時停止し、誰かがボードに投稿するか、モデルが切り替えられるか、ユーザーがメッセージを送るまで止まったままです。クォータが更新されても自動では再開しません(Antigravity docs)。標準的な swarm の実行で何トークン使うのか、Google は明らかにしていません。スケジュールで回復するクォータに、実行ごとの目安がないというのは、私たちが最も好まないタイプのコストです。Google が数字を出すまでは、swarm は「エージェント 1 つのコストの倍数」として見ておくのがよいでしょう。

Copilot の中ならもっとシンプルです。モデルは従量課金の定価で請求され、GitHub の料金表にも同じ $2 と $10、そして導入期間終了時に倍になる点が載っています(GitHub Docs)。

Carbon の弱点は?

最大の弱点については Google も率直です。Carbon は探索と検証のために Argon より多くの thinking トークンを使い、それが「which increases per-turn token use and latency」(ターンあたりのトークン使用量とレイテンシを増やす)とのことです(Google AI docs)。移行ガイドには、難しいプロンプトは「can take several minutes」(数分かかることがある)とあり、クライアントのタイムアウトを最低 15 分にすること、Carbon は上限のより多くを thinking に使うことがあるため max output tokens を 32,768 以上に上げること、無視される temperature、top_p、top_k を送らないことが指示されています。

独立系のベンチマーク機関 Artificial Analysis も、同じ特性を計測しています。同社のページは、このモデルを「notably slow per task and very verbose」(タスクあたりが特に遅く、非常に冗長)と評しています。Intelligence Index 全体で Carbon が書いたのは 2 億 500 万トークンで、比較対象モデルの中央値 7,280 万トークンを大きく上回り、1 タスクあたり 25.3 分と、中央値 12.7 分の約 2 倍かかっています(Artificial Analysis)。

モデルページに記載されているのはテキスト出力のみです。画像生成も音声生成も Live API もありません(model page)。もう 1 つの未解決点がプロンプトインジェクションです。Google は Gray Swan の間接インジェクションベンチマークで攻撃成功率 0% と報告しながら、「prompt injection robustness remains an area for continued improvement」(プロンプトインジェクション耐性は引き続き改善が必要な領域である)とも認めています(Google)。私たちは、この一文のほうが 0% よりも重いと考えます。Google が売り込んでいるのは、Web ページや PDF を読むエージェントという用途であり、swarm ならそれを同時により多く読むことになるからです。

次に、根拠の問題があります。ローンチ記事の称賛の大半は、Google が選んで引用した企業からのものです。ある顧客は、コードベースでの「16 real bug fixes」(実際のバグ修正 16 件)を根拠に解決率 94% を挙げていますが、サンプルが小さすぎて、あと 1 件失敗しただけで数字が 6 ポイント動きます。OpenCode の Kit Langton は Carbon を「a preferred planning model for our hardest tasks」(最も難しいタスク向けの、好んで使うプランニングモデル)と呼んでいます。コーディングツールを作っている人の言葉として参考にはなりますが、ベンダー自身が書いた記事の中の 1 つの声にすぎません。デモにも納得はしていません。90 万 6,000 ポリゴンのオフィス再現やエッフェル塔の展示は、Google 自身が実行したものです。プレスリリースに登場しない人たちの結果が出るのを待ちたいところです。

トークン単価では Fable 5.2 や Astra より安いが、タスク単価ではそうとは限らない

定価では、Carbon が大差で勝ちます。導入期間中のレートで、Carbon のトークン単価は GPT-6 Astra の 5 分の 1、Claude Fable 5.2 の 4 分の 1 です。Fable 5.2 は Carbon の 1 日前に GitHub Copilot に登場しました(GitHub changelog)。倍額になった後は、Astra の 5 分の 2、Fable 5.2 の 2 分の 1 になります。各社の公式ページ(OpenAI、Anthropic)の数字は、下の表のとおりです。

最後の列は、Artificial Analysis が Intelligence Index を実行した際の平均コストで、Carbon は倍額後のレートで計算されています。タスクあたりでは、Carbon($7.76)はトークン単価が安いにもかかわらず、Astra($6.24)より高くなります。書くトークンがはるかに多いためです。Fable 5.2 は $26.54 と大幅に高く、タスクあたり 48 分と 3 モデルで最も遅いものの、同ページの比較チャートではスコア 65 でトップです(Carbon は 60、Astra は 57)(Artificial Analysis)。1 つ注意点があります。Index では Carbon は high thinking、他の 2 つは max で計測されています。導入価格なら Carbon の数字はおよそ半分になり、私たちの計算では約 $3.90 です。割引が続く間は Astra を下回ることになります。

Google 自身の主張は異なります。Carbon は Cursor の CursorBench 4.0、Perplexity の WANDR、Zapier の AutomationBench で 1 位であり、しかも次点の外部モデルよりタスクあたりのコストが 2 倍以上安いとしています(Google)。これらは Artificial Analysis とは別のタスクで、どれを引用するかは Google が選んでいます。両方とも正しい可能性はあります。ただ、テストなしに自分のリポジトリでも同じ節約になるとは思えません。

データの扱いも違います。GitHub の changelog によると、Claude Fable 5.2 は Anthropic の安全分類器を動かすために「requires data retention by default」(デフォルトでデータ保持が必要)で、ゼロデータ保持は一部の対象エンタープライズ顧客に限られます(GitHub changelog)。Google の料金ページには、有料 Gemini API ティアで送信したコンテンツは製品改善に使われないと書かれています。デフォルトはポリシーであり、この点では Google のほうがやさしい設定です。

下の計算ツールは定価ベースです。トークン数は、私たちの数字ではなく、自分の実行結果から入力してください。3 つのモデルは同じ作業でも消費量が大きく異なります。

どんなときに使うか?

日常の作業には Argon がおすすめです。これは Google 自身もそう言っています。Argon は「remains the ideal choice for the majority of software engineering and knowledge work」(ソフトウェアエンジニアリングとナレッジワークの大半にとって、引き続き理想的な選択肢)であり、Carbon は「built for tasks that test the limits of a model's intelligence」(モデルの知性の限界を試すタスクのために作られた)とのことです(Google)。Carbon がトークン代に見合うのは、複数パッケージにまたがる移行、サブシステムをまたぐ根本原因の調査、セキュリティ監査といった、ドキュメントが挙げている種類の仕事です。swarm がクォータに見合うのは、互いに干渉しない単位にタスクが分割できる場合だけです。

1. 1まずは Argon でジョブを実行する。たいていはそれで足ります。
2. 2Argon で足りなければ、Carbon をデフォルトの medium thinking レベルで試し、次に high を試します。Google 自身も、3 つのレベルすべてをテストして、基準を満たす中で最も低いレベルを選ぶよう勧めています(Google AI docs)。
3. 3/swarm は、ファイル、パッケージ、問いごとに分割できる作業にだけ使い、検証役にはワーカーとは別のモデルを指定する。
4. 4予算は $2 と $10 ではなく、$4 と $20 で組む。

お金の面では、Carbon のためだけに Ultra を買うのはおすすめしません。月額 $99.99 からというのは、API ならプリペイド残高でトークン単位で買えるモデル 1 つのために払うには高すぎます。まず API で少額の予算で試し、エージェントを一日中動かすようになってから改めて検討してください。チームがエディタ中心で動いているなら、Copilot のピッカーが最も手軽なテスト方法です。そこでのモデルルーティングがコストに何を意味するかは Copilot Fusion の記事で、エディタ自体の比較は Cursor、Copilot、Windsurf の比較記事で取り上げています。エージェントツールを探している方は、AI エージェントの ToolRank ボード一覧や AI エージェントのハブもご覧ください。

Hydrogen は製品ではなく、報道にすぎない

Google がより軽量なモデルを準備しているのかもしれませんが、今のところは報道にとどまります。Business Insider は、Google が社員に Hydrogen という高速モデルをテストさせていると報じており、あるエンジニアが社内メッセージで「very capable, fast and efficient」(非常に高性能で、高速かつ効率的)と評したと伝えています。ある社員は同誌に、Google の Flash モデル(より安価な主力モデル)に似ていると語りました。BI によれば、一般公開される場合に無料か有料かは不明で、Google はコメントを控えています(Business Insider)。正式な名称、価格、日程はまだ発表されていません。swarm の軽量ワーカーが請求額の大半を占めそうなら、Hydrogen は注目すべきモデルです。ただ、それを前提に計画を立てることはしません。

よくある質問

Gemini 4 Carbon は無料で試せますか?

いいえ。Google の料金ページでは無料 API ティアでは利用不可とされており、Gemini アプリでは Google AI Ultra が必要です。最も安く始める方法は、有料の API 残高です。

Google は API のデータで学習しますか?

Google の料金ページによると、有料ティアのコンテンツは製品改善には使われません。無料ティアは他のモデルでは扱いが異なりますが、Carbon は無料ティアでは提供されていません。

Carbon は画像や音声を生成できますか?

いいえ。入力はテキスト、画像、動画、音声、PDF に対応していますが、出力はテキストのみです。モデルページでは、画像生成、音声生成、Live API は非対応とされています。

コンテキストウィンドウはどれくらいですか?

入力、thinking、出力で共有する 1 つのウィンドウが 1,048,576 トークンです。通常のレスポンスはデフォルトで 65,536 トークンが上限ですが、long decode のバックグラウンド実行を使うと、1 回のレスポンスをウィンドウから入力分を引いた長さまで伸ばせます。

/swarm は Gemini アプリで使えますか?

Google のドキュメントに記載があるのは、Antigravity App と Antigravity CLI だけです。

導入価格が終わる前に何をすべきですか?

自分のタスクの 1 つを Carbon で 3 つの thinking レベルすべてで再実行し、そのトークン数を $4 と $20 で計算してみてください。後者の数字が、これから付き合うことになる価格です。