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Google AI Studio 发布 Gemini 4 Carbon 开发者指南：统一 1M token 窗口，单次输出最高约 1M token
2026 年 11 月 10 日，Google AI Studio 发布，官方 X 账号了这份指南，页面署名 Geneviève Huskens 与 Jack Wotherspoon。指南把当天全面开放的 Gemini 4 Carbon 在 Gemini API 上的调用规则逐条写成文档，最关键的披露是：gemini-4-carbon（与 gemini-4-argon）的输入、thinking（推理）与输出 token 共享统一 1M token 上下文窗口，而此前 Gemini 模型的输出上限（thinking 与回复合计）为 64K token；开发者经 Interactions API 即可在单次调用中生成最多 1M token 减去输入部分的长输出。
按指南口径，Carbon 于两周前首次宣布，此前已向 Fairwind Program 中的一部分网络安全防御者开放；11 月 10 日的宣布它向所有付费开发者与企业开放：付费开发者经 Gemini API（Google AI Studio 与 Gemini for business）调用，AI Ultra 订阅用户则可在 AI Studio、Google Antigravity、Gemini 应用与 Search 的 AI Mode 中使用。博客的重点放在模型能力与基准成绩上，统一窗口、长输出与参数弃用这些调用层机制并未出现在其中，而是由这份开发者指南逐一写明。
默认输出仍是 65,536 token：更长输出须转入后台任务
指南在「Unified 1M input-output token limit and long decodes」一节写明新旧差异：此前的 Gemini 模型把最大输出（thinking 与回复合计）限制在 64K token；Carbon（与 Argon）改为输入、thinking 与输出共享 Gemini API 的统一 1M token 窗口，long decode（长输出解码）可以生成超过 64K 的内容，上限是 1M token 减去输入，目的是让模型充分思考之后，仍能在单次调用中交回完整的多文件 diff（代码差异）、测试套件或长篇数学证明。
默认行为没有变：Interactions API 的流式与非流式请求默认输出上限仍是 65,536 token，现有代码无需改动。要突破默认值，须把请求转入后台：设置 background=True，并把 max_output_tokens 设到 65,536 以上。指南给出的取舍是：该值要设得够高，避免 thinking 把答案截断；也不宜盲目调大，以免高难度提示把预算耗尽、推高开销。
指南附了可直接套用的示例：以 background=True、max_output_tokens=262,144、thinking_level="high" 请求「为素数定理写出完整严格的证明」，客户端每 5 秒轮询一次任务状态，最后把全部 model_output 步骤的文本拼成完整证明。指南同时提示，代码里硬编码的 64K 同步输出上限需要更新，背景保留、动态输出钳制与无状态续写等细节在其指向的 What's new in Gemini 4 Carbon 文档中。
thinking_level 取代 thinking_budget：从 Gemini 3 迁移要清理四项参数
Carbon 用 thinking_level（low／medium／high）控制回答前的推理量。high 面向多文件根因调试、安全漏洞修补、形式化数学与前期架构设计，追求推理深度最大化；medium 是默认档，官方建议在交互式编码与代理工具调用中用它平衡速度、成本与一次通过率；low 把延迟与成本压到最低，适合高速分类、路由与定向抽取。
从 gemini-4-argon 切到 gemini-4-carbon 只需改一个模型字符串，两者共享同样的 thinking_level、1M 窗口与定价。指南建议把 Carbon 留给最难的任务：多步软件工程、架构设计与代码审计、形式化数学与科学发现、高精度金融或法律综合、漏洞研究；Argon 仍是多数软件工程与知识工作的选择。
从 Gemini 3 或更早模型迁移，指南列出四项清理：thinking_budget 已弃用，调用会返回警告，应改用 thinking_level；自定义 temperature、top_p、top_k 会被 gemini-4-carbon 忽略并返回弃用警告，应直接移除；不再创建或传递显式缓存的 cached_content，隐式缓存自动生效，缓存输入统一享 95% 折扣；高难度推理提示可能跑上几分钟，要么用 Interactions API 的 background=True，要么把 HTTP 客户端超时设为至少 15～20 分钟。Google 还提供迁移清单，并发布了 gemini-api-dev skill，装进编码代理即可让它把代码库迁移到 gemini-4-carbon。
Managed Agents：单次 API 调用完成网络搜索、写代码、验证与 MCP 工具调用
指南还写明了代理形态的用法：gemini-4-carbon 可作为 Gemini API Managed Agents 的模型，由托管沙箱承载 Antigravity harness，模型在一次 API 调用里完成网络搜索、写代码、验证工作与 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）工具调用。
示例把 agent 参数设为 antigravity-preview-09-2026、模型指定为 gemini-4-carbon、environment 设为 remote，任务是对 web.dev 做审计：查询 PageSpeed Insights API 的移动端与桌面端结果，用 Google Search 核对 site:web.dev 的收录，最后输出并列记分表与按优先级排序的修复清单。
围绕长时程任务，指南总结了五条实战模式，包括：放长任务前先对齐意图，让模型先列出关于边界情况与成功标准的澄清问题；给模型可验证的反馈回路，如测试套件、运行日志、浏览器截图，或让它自写一个可复现的验证脚本并循环迭代到全部通过；在大型多文件项目中把 Carbon 用作编排者，在 Antigravity 新的 /swarm 预览里担任首席编排与验证角色，并行实现切片交给 Gemini 3.8 Flash 子代理。随 Carbon 发布，Google 还推出了 gemini-frontend-design skill，用于改进 Gemini 4 系列的前端与 UI 设计输出。
推广价 11 月 30 日到期，12 月 1 日起单价翻倍
指南的模型总表写明：gemini-4-carbon 默认 thinking 档为 medium；定价与 Argon 相同，推广价到 2026 年 11 月 30 日为止，每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，缓存输入享 95% 折扣，12 月 1 日起升至输入 4 美元、输出 20 美元。两个模型同价，意味着推广期内在其间切换或路由不会改变单价。
「Getting started」一节写明入口：开发者在 Google AI Studio 用 Gemini API 付费档开始构建，Interactions API 在各 google-genai SDK（软件开发工具包）中首日即提供支持，Managed Agents 同样可用；AI Ultra 订阅用户可在 Antigravity 桌面端、CLI（命令行界面）与 IDE（集成开发环境）扩展中选用 Carbon；科学家与研究者可申请 Antigravity 六个月免费使用权，网络安全防御者可申请 Fairwind Program。
口径上需要分开：指南写的是 API 调用规则，开发者可以在代码里直接验证；而当天博客宣称的模型能力，包括在 CursorBench 4.0、Perplexity WANDR 与 Zapier AutomationBench 排名第一、每任务成本比次优外部模型低一半以上，均属 Google 自我报告，未经独立审计。在指南推送约十分钟后跟进，称 Carbon 是「我们面向复杂、长时程任务的最强模型」，设计上要「彻底探索问题」，并在软件工程、网络安全、知识工作与科学领域「运行延长的验证回路」。指南与博客的分工由此清楚：博客负责讲能力与成绩，指南把迁移与调用要改的每一处写成可执行条目。其中尚无时间表的，是 Interactions API 的 client-side continuation（客户端续写）：更细粒度的长输出控制目前只能通过旧版 GenerateContent API 实现，指南把它标注为「即将推出」。