DEV Community

Cover image for Gemini 4 Carbon vs Argon: ควรใช้ตัวไหนดีในตอนนี้
Thanawat Wongchai
Thanawat Wongchai

Posted on Originally published at apidog.com

Gemini 4 Carbon vs Argon: ควรใช้ตัวไหนดีในตอนนี้

ณ วันที่ 29 ตุลาคม 2026 Gemini 4 Carbon ของ Google เอาชนะ Gemini 4 Argon ในทุก benchmark ที่ Google เผยแพร่สำหรับทั้งสองรุ่น ในราคาเปิดตัวเดียวกันที่ $2 อินพุต / $10 เอาต์พุตต่อล้านโทเค็น แต่ Argon คือรุ่นที่คุณเรียกใช้งานได้จริง: Carbon ถูกจำกัดไว้เฉพาะ "กลุ่มย่อยของผู้ป้องกันไซเบอร์" ขณะที่ gemini-4-argon พร้อมใช้งานทั่วไปบน Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 13 ตุลาคม

ลองใช้ Apidog วันนี้

ดังนั้นจงสร้างบน Argon วันนี้ เก็บชื่อโมเดลไว้ใน config และทดสอบ Carbon ในวันที่มันเปิดให้ใช้งาน ข้างล่างนี้: ตารางเทียบเคียง จุดที่ Carbon ถูกกล่าวว่าอ่อนกว่า สิ่งอื่นที่เปิดตัววันนี้ และวิธี A/B ทั้งสองรุ่นด้วย coding agent

Gemini 4 Carbon คืออะไร?

Gemini 4 Carbon คือโมเดล frontier ใหม่ล่าสุดของ Google DeepMind ประกาศเมื่อ 28 ตุลาคม 2026 โดย Koray Kavukcuoglu ว่าเป็น "โมเดลที่แข็งแกร่งที่สุดของเราด้วยความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์และงานระยะยาวระดับ state-of-the-art" มันตามหลัง Argon สองสัปดาห์ รักษา safety stack ของ Argon ไว้ และเปิดตัวในราคา introductory ของ Argon

ตาราง benchmark แบบเต็มและการคำนวณราคาอยู่ใน What is Gemini 4 Carbon? หากคุณเพิ่งรู้จัก Argon เริ่มจาก What is Gemini 4 Argon?

Gemini carbon vs argon: เทียบเคียงกัน

มีเพียงแถวที่ Google เผยแพร่สำหรับทั้งสองโมเดล หรือแถวที่ช่องว่างคือประเด็นสำคัญ

Gemini 4 Argon Gemini 4 Carbon แหล่งที่มา
ใครใช้ได้บ้าง Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่าย, GA ตั้งแต่ 13 ต.ค. 2026 กลุ่มย่อยของผู้ป้องกันไซเบอร์; พาร์ตเนอร์ Fairwind เป็นลำดับถัดไป โพสต์เปิดตัว Carbon, หน้าของ Gemini API models
Model ID gemini-4-argon ยังไม่เผยแพร่ หน้าของ Gemini API models
ราคาเปิดตัวต่อ 1M โทเค็น $2 อินพุต / $10 เอาต์พุต ถึง 30 พ.ย. 2026 $2 อินพุต / $10 เอาต์พุต, ไม่ระบุระยะเวลา intro Gemini API pricing, โพสต์เปิดตัว
ราคาหลังช่วง intro $4 / $20 ตั้งแต่ 1 ธ.ค. 2026 $4 / $20 ไม่ระบุวันเริ่ม เหมือนกัน
Cached input $0.10 ต่อ 1M (implicit caching เท่านั้น) ลด 95% ของอินพุต ($0.10 ตอน intro) เหมือนกัน
Context window 1M โทเค็น, long decodes สูงถึง 1M ยังไม่เผยแพร่ หน้าของ Gemini API models
Free tier ไม่มี ยังไม่เผยแพร่ Gemini API pricing
Artificial Analysis Index ไม่ได้ให้สำหรับ v5.0 59 อันดับ #1 บน v5.0 โพสต์เปิดตัว
Gray Swan indirect prompt injection 0.7% อัตราความสำเร็จในการโจมตี 0.0% โพสต์เปิดตัว
Secure code generation (ภายใน) Baseline มากกว่า 2 เท่าของอัตราความสำเร็จของ Argon โพสต์เปิดตัว
Unsupported claims (ภายใน) Baseline น้อยลงประมาณ 2 เท่า โพสต์เปิดตัว

การ์ดเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกันของ Gemini 4 Argon และ Gemini 4 Carbon: ทั้งคู่ราคาเปิดตัว $2 อินพุต และ $10 เอาต์พุตต่อล้านโทเค็น; Argon พร้อมใช้งานบน Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่ายด้วย Model ID gemini-4-argon, Carbon จำกัดเฉพาะผู้ป้องกันไซเบอร์โดยไม่มี Model ID; Carbon นำใน Gray Swan prompt injection (0.0% vs 0.7%) และ secure code (มากกว่า 2 เท่า)

ราคาที่เท่ากันเป็นเพียงชั่วคราว $2 / $10 ของ Argon สิ้นสุดวันที่ 30 พฤศจิกายน ขณะที่ช่วง intro ของ Carbon ไม่มีการระบุระยะเวลา ดังนั้นให้ตรวจสอบทั้งสองแถวราคาในวันที่คุณสลับ

ในแถว Artificial Analysis นั้น Google ไม่ได้ให้คะแนน v5.0 แก่ Argon Artificial Analysis จัดอันดับ Argon (High) ที่ประมาณ 53 ก่อนการอัปเดต v5.0 ดังนั้นจึงอ่าน "59 vs 53" เป็นทิศทาง ไม่ใช่ช่องว่างที่วัดได้ ตาราง 19 แถวของ Argon เองอยู่ใน Gemini 4 Argon benchmarks

Benchmark ของ Gemini 4 Carbon: จุดที่มันนำไปข้างหน้า

ความนำของ Carbon อยู่ที่ความปลอดภัยและงาน agent ระยะยาว Google รายงานผลลัพธ์เหล่านี้ ประเมินโดยไม่มี guardrails:

  • SEC-bench Pro: 88.2% state of the art สำหรับการค้นหาช่องโหว่จริง
  • ExploitGym: 54.8% state of the art สำหรับตรวจสอบว่าช่องโหว่ใดถูกโจมตีได้
  • CWE-bench (Collinear): 71.0% สำหรับการแพตช์ที่ต้นเหตุ
  • WebDev Arena: #4 ที่ 1768 เพิ่มขึ้น 89 คะแนน Elo
  • ทีม Chrome: แพตช์ดีกว่า "โมเดล frontier ขนาดใหญ่ของห้องแล็บอื่น" มากกว่า 10 เท่า ซึ่ง Google ไม่เอ่ยชื่อ

ตัวเลขพฤติกรรมสำคัญกว่า หากคุณรัน agent โดยไม่มีคนเฝ้า บน Terminal-Bench 4.0 Google กล่าวว่าการโกงที่สำเร็จลดลงเหลือ 0.0% และความพยายามโกงเหลือ 0.4% ในสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดภายใน การแจ้งเตือน misalignment ระดับสูงลดลงเกือบ 80% การ overreach ลดลง 26% และ under-service 29%

Google ยังกล่าวว่าทีมของตนเห็น Carbon "รันเป็นวันๆ" บนงานวิศวกรรมหลายขั้นตอน เหล่านี้เป็นตัวเลขภายใน ไม่ใช่ผลลัพธ์อิสระ

จุดที่ Carbon ถูกกล่าวว่าอ่อนกว่า

โพสต์ของ Google ไม่ได้ระบุจุดอ่อน ผู้ทดสอบรายแรกๆ ระบุ และนี่เป็นการรายงาน ไม่ใช่การวัด ตาม TestingCatalog ผู้ทดสอบช่วง early-access รายหนึ่งอธิบายว่า Carbon "ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด" กว่า Argon ในงาน 3D ขณะที่ "frontend/UI ยังแย่" พวกเขายังบอกว่าช้ากว่า แม้จะ "ขี้เกียจน้อยกว่า" Business Insider รายงานครั้งแรกเกี่ยวกับ checkpoint ของ Carbon บนแพลตฟอร์ม Jetski ภายในของ Google เมื่อวันที่ 9 ตุลาคม

หากรันเวิร์กโหลดของคุณส่วนใหญ่เป็นการสร้าง UI การพุ่งขึ้นของ WebDev Arena กับรายงานของผู้ทดสอบขัดแย้งกัน ดังนั้นให้ทดสอบพร้อมต์ของคุณเอง และ "ช้ากว่า" หมายความว่า timeout มีความสำคัญ: คู่มือ Argon ของ Google เตือนอยู่แล้วว่าพร้อมต์ยากอาจใช้เวลาหลายนาที

คำเตือนหนึ่ง: หน้า "Gemini 4 Carbon API" ของบุคคลที่สามเป็นตัวยึดตำแหน่ง Google ยังไม่ได้เปิดตัว endpoint ดังนั้นจึงไม่มีใครขายให้คุณได้

วันเปิดตัว Gemini 4 Carbon: เมื่อไหร่คุณจะสลับได้?

ไม่มีวันที่ตายตัว Google กล่าวว่า Carbon จะไปที่ "กลุ่มย่อยของผู้ป้องกันไซเบอร์" ก่อน จากนั้นค่อยๆไปยังพาร์ตเนอร์ที่เชื่อถือได้ผ่าน Fairwind Program และไปยังนักพัฒนา ธุรกิจ และผู้บริโภค "โดยเร็วที่สุด" Google ยังอยู่ในกระบวนการทดสอบก่อนเปิดตัวโดยสมัครใจของรัฐบาลสหรัฐฯ

Argon ใช้เวลา 13 วันจากประกาศเฉพาะ Fairwind ไปสู่ GA นั่นเป็นแบบอย่าง ไม่ใช่คำสัญญา ไทม์ไลน์และคุณสมบัติ Fairwind ครอบคลุมอยู่ใน Gemini 4 Carbon release date และหากคุณหวังเส้นทางราคา $0 อ่าน Is Gemini 4 Carbon free?

คุณควรใช้อะไรตอนนี้?

เลือกตามสิ่งที่คุณต้องการในสัปดาห์นี้:

สถานการณ์ของคุณ ใช้ตอนนี้ ทำไม
กำลังส่งมอบผลิตภัณฑ์บน Gemini gemini-4-argon โมเดล Gemini 4 เดียวที่มี API สาธารณะ
ทีมวิจัยความปลอดภัยที่มีคุณสมบัติ สมัคร Fairwind เส้นทางเดียวที่ระบุชื่อสำหรับ Carbon ก่อนเปิดตัว
ส่วนใหญ่เป็น frontend หรือการสร้าง UI Argon แล้วทดสอบ Carbon ผู้ทดสอบรายงานว่าเอาต์พุต UI ของ Carbon อ่อน
Coding agent ที่รันเป็นเวลานาน Argon ตอนนี้ Carbon เมื่อเปิดตัว ตัวเลข anti-cheating และ misalignment ของ Carbon ตรงกับเรื่องนี้
ต้องการโมเดล frontier และไม่สนใจผู้จำหน่าย เปรียบเทียบตัวเลือกด้านล่าง มีหลายตัวเปิดตัววันนี้

ตัวเลือกที่พร้อมส่งวันนี้ หากคุณต้องการ frontier ทันที

หากคุณไม่ต้องการ Gemini โดยเฉพาะ ผู้จำหน่ายสามรายปล่อยโมเดล frontier บน API สาธารณะในวันนี้ อัตรามาตรฐานต่อล้านโทเค็น อ่านจากหน้าของแต่ละผู้จำหน่ายเมื่อ 29 ตุลาคม 2026

โมเดล Model ID อินพุต เอาต์พุต Cached input แหล่งที่มา
Gemini 4 Argon gemini-4-argon $2.00 ($4.00 ตั้งแต่ 1 ธ.ค.) $10.00 ($20.00 ตั้งแต่ 1 ธ.ค.) $0.10 Gemini API pricing
Claude Opus 5.5 claude-opus-5-5 $4.00 $20.00 $0.20 (cache read) Anthropic pricing
GPT-6.1 Sol gpt-6.1-sol $2.00 $10.00 $0.10 OpenAI pricing
GPT-6.1 Terra gpt-6.1-terra $1.00 $5.00 $0.05 OpenAI pricing

Argon และ GPT-6.1 Sol ตรงกับราคาเปิดตัวของ Carbon พอดี Claude Opus 5.5 มีราคาเท่ากับที่ Argon และ Carbon มีหลังช่วง intro สำหรับผลลัพธ์แบบเผชิญหน้า ดู Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5 และสำหรับรายละเอียด API ของ OpenAI ดู GPT-6.1 Sol API

เก็บโมเดลไว้ใน config เพื่อให้การสลับเป็นเพียงบรรทัดเดียว

สร้างบน gemini-4-argon โดยมีชื่อโมเดลอยู่ในตัวแปร วันที่ Carbon มี ID คุณเปลี่ยนค่าเดียวแล้วรันการทดสอบซ้ำ คำขอนี้ใช้ตามรูปแบบ Interactions API ที่ Google เอกสารไว้ เราไม่ได้รันมันสำหรับโพสต์นี้; ต้องใช้คีย์แบบเสียค่าใช้จ่าย เนื่องจาก Argon ไม่ได้อยู่ใน free tier (รายละเอียดราคา)

export GEMINI_MODEL="gemini-4-argon"   # Carbon's model ID isn't published yet

curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-[REDACTED CREDENTIAL] \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -X POST \
  -d "{\"model\": \"${GEMINI_MODEL}\", \"input\": \"Find the root cause of this failing test and propose a patch.\", \"generation_config\": {\"thinking_level\": \"medium\"}}"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

บันทึกโทเค็นอินพุตและเอาต์พุตต่อคำขอ (ราคาต่อโทเค็นเท่ากันไม่ได้หมายความว่าต้นทุนต่องานเท่ากัน) และตั้งค่า timeout ของไคลเอนต์เป็นนาที ไม่ใช่วินาที

อย่าสันนิษฐานว่าพารามิเตอร์ของ Carbon ตรงกับของ Argon เมื่อ Argon เปิดตัว GA มันได้ยกเลิก explicit caching และเพิกเฉยต่อ temperature คู่มือ Gemini 4 Argon API ของเราครอบคลุมการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้น

A/B Argon และ Carbon ด้วย Apidog CLI และ coding agent ของคุณ

Benchmark บอกคุณเกี่ยวกับงานของ Google ไม่ใช่งานของคุณ ให้ coding agent ของคุณรันการเปรียบเทียบ Apidog CLI ช่วยให้ Claude Code, Codex, Cursor หรือ OpenCode สร้างและรันการทดสอบ API จาก terminal ดังนั้น agent สามารถสร้าง test case หนึ่งรายการต่อ Gemini Interactions endpoint และรันหนึ่งครั้งต่อโมเดล

แผนภาพของ A/B loop: coding agent ขับเคลื่อน Apidog CLI ซึ่งรัน test case ของ Gemini Interactions เดียวกันสองครั้ง ครั้งหนึ่งด้วย GEMINI_MODEL ตั้งค่าเป็น gemini-4-argon และอีกครั้งด้วย Model ID ของ Carbon จากนั้นเปรียบเทียบอัตราผ่าน latency และจำนวนโทเค็นจากรายงาน JSON

ตั้งค่าครั้งเดียว:

npm install -g apidog-cli@latest
apidog login --with-token <YOUR_TOKEN>
npx -y skills add https://apidog.com   # pick your agent when prompted
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

จากนั้นให้พร้อมต์หนึ่งกับ agent ของคุณ:

In Apidog project <id>, create a Gemini API environment with GEMINI_MODEL=gemini-4-argon.
Add a test case: POST /v1beta/interactions using {{GEMINI_MODEL}} with my five real
prompts from prompts.csv, asserting HTTP 200 and non-empty output text. Run it with
Argon now. When Carbon has a model ID, run it again with that ID and compare pass rate,
response time and token usage per prompt.
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

agent ตรวจสอบแต่ละ payload กับ schema ก่อนที่จะเขียนอะไร จากนั้นรันเคส:

apidog environment create gemini-api --project <id> --base-url https://generativelanguage.googleapis.com
apidog cli-schema get test-case-create
apidog cli-schema validate test-case-create --file gemini-ab.json
apidog test-case create --project <id> --file gemini-ab.json
apidog run --test-case <caseId> --project <id> -e <envId> -d prompts.csv --timeout-request 300000 -r cli,json --out-file argon
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

ในวันเปิดตัว agent จะรันเคสเดิมซ้ำด้วย --env-var "GEMINI_MODEL=<carbon-id>" --out-file carbon และ diff รายงาน JSON ทั้งสอง เพิ่ม --upload-report หากคุณต้องการให้ทีมเห็นการรันทั้งสองครั้งในแอป Apidog หากต้องการรันใน CI ทำตามคู่มือ Apidog CLI CI/CD; หากเพิ่งเริ่มใช้ CLI เริ่มจาก Apidog CLI ใน Claude Code แผน Free ของ Apidog รองรับถึง 4 ผู้ใช้

คำถามที่พบบ่อย

Gemini 4 Carbon ดีกว่า Argon หรือไม่? จากตัวเลขที่ Google เผยแพร่ ใช่: 0.0% vs 0.7% บน Gray Swan prompt injection มากกว่า 2 เท่าของ Argon ในการทดสอบ secure-code ภายใน และ #1 บน Artificial Analysis Index v5.0 ที่ 59 ผลลัพธ์อิสระยังไม่ออก

Gemini 4 Carbon และ Argon ราคาเท่ากันหรือไม่? ตอนเปิดตัว ใช่: $2 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $10 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต cached input ลด 95% ราคา intro ของ Argon สิ้นสุด 30 พฤศจิกายน 2026; ระยะเวลา intro ของ Carbon ไม่ได้เผยแพร่

ฉันใช้ Gemini 4 Carbon ผ่าน API วันนี้ได้ไหม? ไม่ได้ ณ วันที่ 29 ตุลาคม 2026 Carbon ไม่มี Model ID สาธารณะ และมีเพียงกลุ่มย่อยของผู้ป้องกันไซเบอร์เท่านั้นที่ใช้ได้ Argon อยู่บน Gemini API แบบเสียค่าใช้จ่ายเป็น gemini-4-argon

Carbon อ่อนกว่า Argon ในเรื่องใดบ้าง? Google ไม่ได้กล่าวเช่นนั้น ผู้ทดสอบรายแรกๆ รายงานว่า Carbon อ่อนกว่าในการสร้าง frontend และ UI และช้ากว่า Argon นั่นเป็นการรายงาน ไม่ใช่การวัด

ฉันควรรอ Carbon หรือสร้างบน Argon ตอนนี้? สร้างบน Argon ตอนนี้โดยมีชื่อโมเดลใน config ราคาเปิดตัวเท่ากัน ดังนั้นการสลับจึงกลายเป็นการเปลี่ยนบรรทัดเดียวบวกกับการรันการทดสอบ

Top comments (0)