Google 的定价页把 Gemini 4 Carbon 标为每百万输入 token $2、每百万输出 token $10。再往下几行，同一页面写明，这两个数字会在推广期结束时翻倍，而推广期只剩几周了（Google AI developer pricing）。Google 的发布博文把较低的数字放在最前面。我们建议按较高的那个来做预算。
Carbon 是 Google Gemini 4 系列中的顶级模型。它在面向安全团队的限量测试约两周后向公众开放（Google），同时在 Google Antigravity 中上线了名为 /swarm 的预览功能。下面是我们在动手之前想先弄清楚的几个问题：swarm 到底是什么、谁能运行、要花多少钱、哪里会出问题，以及它与 Claude Fable 5.2 和 GPT-6 Astra 相比如何。所有信息都来自 Google 的页面、GitHub 的更新日志、Artificial Analysis 和媒体报道。我们自己还没有实际跑过 Carbon。
Swarm 就是一块公共看板上的协调者、worker 和验证者
Google 的 Antigravity 文档说得很直白。你输入 /swarm 和一项任务后，当前对话就成为协调者（coordinator）。它把工作拆成互不冲突的几块（比如每个文件或每个包交给一个 worker），给每个 worker 一份公开的任务说明和干净的上下文，通常每两到四个 worker 还会配一个验证者。验证者读取 diff、运行测试，并把问题反馈给写这段代码的 worker（Antigravity docs）。
所有人都在同一块公共看板上交流。worker 之间不会私下发消息。没事可做的 worker 会进入休眠，在有人提到它之前不消耗任何 token；如果整个团队在工作完成前全部沉默，监控 worker 才会出声。Google 的发布博文用一句话概括了卖点：它是“turning a single prompt into a coordinated team of agents you can track in real time”（把一条 prompt 变成可实时追踪的协同 agent 团队）。
除非你另行指定，worker 与你的对话使用同一个模型。文档里还有一个示例 prompt，把验证者设置成与 worker 不同的模型。Google 的发布博文建议，把 Carbon 用在最需要深度推理的角色上（架构、协调、审计），并行干活的则交给更快、更轻量的模型。多个 worker 同时编辑时，协调者可以给每个 worker 分配一份各自的仓库副本。
Google 还把 swarm 与它的几个同类功能做了区分。Subagent 处理单个支线任务。/boost 针对的是难而不是大的问题。/teamwork 通过前置的范围访谈和审计关卡来运行多里程碑项目。/swarm 则用于“large but divides cleanly”（规模大但能干净拆分）的工作。最后这句话就是我们要一直记住的判断标准。任务拆不开，五个 worker 就是五个互相等待的 agent，而你要为它们全部付费。
Swarm 对 Pro 开放，Carbon 基本只给 Ultra
Swarm 目前处于预览阶段，Google 表示它可在 Google AI Pro 和 AI Ultra 套餐中使用，Antigravity App 和 Antigravity CLI 均支持。Carbon 的范围更窄。根据 Google 的发布博文，API 通过 Google AI Studio 和 Gemini for business 向所有付费开发者和企业开放（企业入口是 Gemini Enterprise app）。在消费端，它正陆续向 Google AI Ultra 订阅用户开放，覆盖 Antigravity、Gemini app 和搜索中的 AI Mode。
Google 美国订阅页面把更轻量的 Argon 列在 AI Pro 下，月费 $19.99，而 Carbon 在 Ultra 下，Ultra 起价 $99.99/月，用量上限是 Pro 的五倍，最高 $199.99/月，对应二十倍（Google）。把两个页面合起来看：Pro 订阅用户可以启动 swarm，但用不了 Carbon，Antigravity 自己的模型表也印证了这一点：Carbon 对 Ultra 和 Enterprise 打了勾，Pro 没有（Antigravity docs）。发布博文和订阅页面都没有说 Pro 什么时候能用上，或者到底会不会开放。免费用户什么都用不了：定价页在免费 API 层级把 Carbon 标为“Not available”，Business Insider 也称 Carbon 和 Argon 都只限付费用户使用。
GitHub Copilot 是另一个入口。Carbon 在 Copilot Pro+、Max、Business 和 Enterprise 中已正式可用，可在 VS Code、Visual Studio、JetBrains IDE、Xcode、Eclipse、Copilot CLI、coding agent、github.com 和移动端 App 的模型选择器中选用，采用逐步放量的方式（GitHub changelog）。更新日志没有提到 swarm，所以我们认为 GitHub Copilot 和 Copilot CLI 只是使用这个模型的途径，而不是使用这个功能的途径。
如果你负责管理团队，有一个默认设置值得留意。GitHub 说，在默认模型启用机制下，新模型会自动启用，除非管理员关闭了全局默认设置，或明确禁用了该模型。Carbon 按服务商标价计费，所以开发者从下拉菜单里选了它，就是在按这个模型的费率花你的钱。Fable 5.2 则相反：它的策略默认保持关闭，直到管理员启用（GitHub changelog）。在放量覆盖到你的组织之前，先检查一下 Carbon 的策略设置。
几周内价格就会翻倍
在 Gemini API 上，推广期内 Carbon 的标准价格是每百万 token 输入 $2、输出 $10，之后变为 $4 和 $20。thinking token 按输出计费。缓存输入现在是 $0.10，之后是 $0.20，而且只支持隐式缓存（不支持显式缓存）。Batch 和 Flex 按标准价的一半计费，Priority 目前是 $3.60 和 $18。Google Search grounding 每月提供 5,000 次免费请求（Gemini 3 及更新的模型共享），超出后每 1,000 次 $14。Argon 的每 token 价格与之相同，所以它省钱省在 token 用量上，而不是单价上（定价页）。
即使翻倍，Carbon 的每 token 价格仍然低于下面两个对手。不过按 token 算不等于按任务算，因为不同模型做同一件事消耗的 token 数量不同，下一节的实测数字就和标价形成了反差。
Swarm 更难算账。订阅用户付的是额度，文档说得毫不客气：“Every worker is its own agent, so a swarm uses quota much faster than a single conversation.”（每个 worker 都是独立的 agent，所以 swarm 消耗额度的速度比单个对话快得多。）额度用完的 worker 会暂停，并一直保持暂停，直到有人在看板上发帖、切换了它的模型，或者你直接给它发消息。额度刷新时它不会自动重启（Antigravity docs）。Google 没有说一次典型的 swarm 运行会消耗多少 token。额度按周期刷新，却没有单次运行的消耗数字，这正是我们不喜欢的那种成本模式。在 Google 公布数字之前，我们建议把 swarm 当作单个 agent 成本的倍数来估算。
在 Copilot 里情况简单一些。该模型按标价、以用量计费，GitHub 的价格表里同样是 $2 和 $10，推广期结束时同样翻倍（GitHub Docs）。
Carbon 有哪些短板？
最主要的一个，Google 自己讲得很坦率。Carbon 比 Argon 花更多 thinking token 去探索和验证，这“increases per-turn token use and latency”（会增加每轮的 token 用量和延迟）（Google AI docs）。迁移说明里写道，难的 prompt“can take several minutes”（可能要几分钟），并要求开发者把客户端超时至少设为 15 分钟，把最大输出 token 提高到 32,768 或更多（因为 Carbon 可能把更多额度花在思考上），并且不要再传 temperature、top_p 和 top_k，这些参数会被忽略。
独立评测机构 Artificial Analysis 测到了同样的特征。它的页面称这个模型“notably slow per task and very verbose”（每个任务明显偏慢，而且非常啰嗦）。在整个 Intelligence Index 中，Carbon 写出了 2.05 亿个 token，而同类模型的中位数是 7,280 万；每个任务耗时 25.3 分钟，中位数是 12.7 分钟（Artificial Analysis）。
模型页面显示它只输出文本：不支持图像生成、音频生成，也没有 Live API（模型页面）。Prompt injection 是另一个悬而未决的问题。Google 称它在 Gray Swan 间接注入基准上的攻击成功率为 0%，随后又补充说，它知道“prompt injection robustness remains an area for continued improvement”（prompt injection 防御能力仍有待持续改进）（Google）。我们认为这句话比那个 0% 更值得重视，因为读取网页和 PDF 的 agent 正是 Google 主推的使用场景，而 swarm 会同时读更多的内容。
再说证据。发布博文里的大部分好评，都来自 Google 挑选出来引用的公司。有一家客户用“16 real bug fixes”（16 个真实的 bug 修复）作为 94% 解决率的依据，样本小到再多错一个，数字就会变动六个百分点。OpenCode 的 Kit Langton 称 Carbon 是“a preferred planning model for our hardest tasks”（我们处理最难任务时首选的规划模型），对于一个做编程工具的人来说，这是有价值的背书，但在一篇由厂商撰写的文章里，这只是一家之言。那些演示也没能说服我们：90.6 万个三角形的办公室重建和埃菲尔铁塔展览，都是 Google 自己跑的。我们会等新闻稿之外的人给出结果。
每 token 比 Fable 5.2 和 Astra 便宜，但每个任务不一定
按标价算，Carbon 遥遥领先。在推广价下，Carbon 的每 token 价格是 GPT-6 Astra 的五分之一、Claude Fable 5.2 的四分之一，而 Fable 5.2 比 Carbon 早一天登陆 GitHub Copilot（GitHub changelog）。翻倍之后，分别是五分之二和一半。各厂商自己的页面（OpenAI、Anthropic）给出了下表中的数字。
| 模型 | 每百万 token 输入 / 输出 | 可使用的渠道 | 实测每任务成本 |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Carbon | 现价 $2 / $10，之后 $4 / $20 | 付费 Gemini API、Google AI Ultra、Antigravity（Ultra）、Copilot Pro+、Max、Business、Enterprise | $7.76 |
| GPT-6 Astra | $10 / $50（输入不超过 272K） | OpenAI API、GitHub Copilot | $6.24 |
| Claude Fable 5.2 | $8 / $40 | Claude API、Copilot Pro+、Max、Business、Enterprise | $26.54 |
最后一列是 Artificial Analysis 跑完其 Intelligence Index 的平均成本，Carbon 用的是翻倍后的价格。按任务算，Carbon（$7.76）虽然每 token 更便宜，却比 Astra（$6.24）更贵，因为它写出的 token 多得多。Fable 5.2 贵得多，为 $26.54，也是三者中最慢的，每个任务 48 分钟，但它在该页面的对比图中也排第一，得分 65，Carbon 是 60，Astra 是 57（Artificial Analysis）。有一点需要说明：该指数中 Carbon 用的是 high 思考级别，另外两个用的是 max。按推广价算，Carbon 的数字大约会减半，按我们的算法约为 $3.90，只要折扣还在，它就会低于 Astra。
Google 自己的说法不一样。它称 Carbon 在 Cursor 的 CursorBench 4.0、Perplexity 的 WANDR 和 Zapier 的 AutomationBench 上排名第一，而且每个任务的成本比排名第二的外部模型低一半以上（Google）。这些任务和 Artificial Analysis 的不同，而且引用哪些也是 Google 挑的。两者可以同时成立。没有实测的话，我们怀疑这个节省幅度能否照搬到你的代码仓库。
数据条款也有差异。GitHub 的更新日志称，Claude Fable 5.2“requires data retention by default”（默认要求保留数据），以便运行 Anthropic 的安全分类器，只有部分符合条件的企业客户才能使用零数据保留（GitHub changelog）。Google 的定价页说，付费 Gemini API 层级发送的内容不会用于改进其产品。默认设置就是政策，在这一点上，Google 的更友好。
下面的计算器使用的是标价。请填入你自己运行得到的 token 数，而不是我们的，因为这三个模型做同一件事消耗的量差别很大。
我们什么时候会用它？
日常工作我们首选 Argon。Google 自己也这么说：Argon“remains the ideal choice for the majority of software engineering and knowledge work”（仍是大多数软件工程和知识工作的理想选择），而 Carbon 是“built for tasks that test the limits of a model's intelligence”（为挑战模型智能极限的任务而生）（Google）。Carbon 在跨多个包的迁移、跨子系统的根因排查和安全审计上物有所值，这也是文档点名的几类任务。而 swarm 只有在任务能拆成互不相干的几块时，才值得消耗额度。
- 先用 Argon 跑一遍。大多数任务不需要更多。
- 如果 Argon 不够用，先试 Carbon 默认的 medium 思考级别，再试 high。Google 自己的建议是三个级别都测一遍，选出达到你要求的最低级别（Google AI docs）。
- 只对能按文件、包或问题拆分的工作启动 /swarm，并让验证者使用与 worker 不同的模型。
- 预算按 $4 和 $20 算，而不是 $2 和 $10。
从花钱的角度看，如果 Carbon 是你买 Ultra 的唯一理由，我们建议跳过。Ultra 起价 $99.99/月，只为一个模型付这个钱太多了，而 API 可以用预付余额按 token 购买。先在那里用小额预算试一试，如果发现自己一整天都在跑 agent，再回头考虑。如果你的团队主要在编辑器里工作，Copilot 的模型选择器是阻力最小的测试方式；我们的 Copilot Fusion 文章讲了那里的模型路由对成本意味着什么，Cursor、Copilot 与 Windsurf 对比则专门讲这几款编辑器本身。如果你在挑选 agent 工具，可以浏览所有 AI agent 的 ToolRank 榜单或 AI agent 专区。
Hydrogen 只是传闻，还不是产品
Google 可能还有更轻量的模型在路上，但目前只是传闻，仅此而已。Business Insider 称 Google 正在让员工测试一个名为 Hydrogen 的快速模型，并引用了一位工程师的内部消息，称它“very capable, fast and efficient”（能力很强、又快又高效）。一名员工告诉该媒体，它类似 Google 的 Flash 模型，也就是更便宜的主力机型。BI 称，公开发布后是免费还是收费尚不清楚，Google 拒绝置评（Business Insider）。目前没有公布名称、价格或日期。如果 swarm 里较轻量的 worker 是你账单的主要去向，Hydrogen 值得关注，但我们不会围绕它做规划。
常见问题
Gemini 4 Carbon 可以免费试用吗？
不可以。Google 的定价页把它标为免费 API 层级不可用，在 Gemini app 里则需要 Google AI Ultra。最便宜的方式是充值付费 API 余额。
Google 会用我的 API 数据训练模型吗？
Google 的定价页说，付费层级的内容不会用于改进其产品。对其他模型来说，免费层级的情况不同，但 Carbon 并不在免费层级提供。
Carbon 能生成图像或语音吗？
不能。它接受文本、图像、视频、音频和 PDF 输入，只返回文本，其模型页面把图像生成、音频生成和 Live API 标为不支持。
上下文窗口有多大？
输入、thinking 和输出共用一个 1,048,576 token 的窗口。普通响应默认上限为 65,536 token，而启用长解码的后台执行后，单次响应最多可以用到窗口大小减去输入的长度。
/swarm 能在 Gemini app 里用吗？
Google 的文档只列出了 Antigravity App 和 Antigravity CLI。
推广价结束之前我们该做什么？
用 Carbon 的三个思考级别重跑一个你自己的任务，然后按 $4 和 $20 给得到的 token 数计价。后一个数字才是你以后要面对的。