Gemini 4 Carbon: precio, acceso, /swarm y benchmarks

Google puso Gemini 4 Carbon, que describe como su modelo más potente, a disposición de desarrolladores, empresas, científicos y consumidores el 10 de noviembre de 2026. Si usas la app de Gemini, la letra pequeña está en el plan. Carbon está llegando a los suscriptores de Google AI Ultra en la app de Gemini y en el Modo IA de la Búsqueda, y Ultra cuesta desde $99.99 al mes en Estados Unidos. Google AI Pro, el plan de $19.99, no aparece en el anuncio del lanzamiento, y la página de planes de Google indica que incluye Argon, no Carbon.

Si desarrollas software, la letra pequeña es una fecha. Carbon cuesta $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida hasta el 30 de noviembre de 2026, y después $4 y $20 a partir del 1 de diciembre. Es el mismo precio introductorio que el de Gemini 4 Argon, el modelo hermano que Google lanzó hace aproximadamente un mes.

La otra mitad del lanzamiento es una función llamada /swarm, que se está desplegando en versión preliminar en Google Antigravity, la herramienta de programación de la compañía. Escribes /swarm y un solo prompt va a un equipo de agentes de inteligencia artificial (IA): un coordinador, trabajadores que construyen en paralelo y verificadores que prueban el resultado.

Google no le está diciendo a todo el mundo que se cambie. Su anuncio del lanzamiento dice que Argon “sigue siendo la opción ideal para la mayoría del trabajo de ingeniería de software y del trabajo del conocimiento”, mientras que Carbon está pensado para los trabajos más difíciles y consume más tokens para lograrlo.

Quién tiene Gemini 4 Carbon en el lanzamiento

Si eres	Dónde aparece Carbon	Qué necesitas
Usuario de la app de Gemini o de la Búsqueda	App de Gemini, Modo IA en la Búsqueda	Google AI Ultra
Desarrollador	Gemini API en Google AI Studio y Android Studio	Nivel de pago de la API, o Google AI Ultra para probarlo en AI Studio
Desarrollador que usa Antigravity	Antigravity App, herramienta de línea de comandos y extensiones de editor	Google AI Ultra
Una empresa	Gemini para empresas, Antigravity, CodeMender	Google habla de empresas de pago; no detalla condiciones por producto
Científico	El nivel de uso más alto de Antigravity, gratis durante seis meses	Una solicitud aceptada
Un equipo de seguridad	Carbon para ciberseguridad	Ser admitido en el Fairwind Program

En Estados Unidos, Ultra viene en dos tamaños: $99.99 al mes con cinco veces los límites de uso de Gemini del plan Pro, y $199.99 al mes con 20 veces. La página de planes de Google dice que Carbon está disponible para los suscriptores de Ultra “en determinados países”, y que solo las cuentas personales de Google pueden suscribirse a sus planes de IA.

Pagar Ultra no hace que la app de Gemini sea ilimitada. La página de ayuda de Google sobre los límites de la app, que no menciona a Carbon, dice que esos límites se basan en el uso de cómputo, se renuevan cada cinco horas hasta que alcanzas un límite semanal y tienen en cuenta la complejidad de tu prompt, las funciones que usas y la longitud de tu chat. La misma página dice que subir el nivel de esfuerzo de un modelo en la app da respuestas más exhaustivas, pero que “también consumirá más de tu límite”.

La oferta para científicos amplía otra anterior. Cuatro semanas antes de este lanzamiento, Google abrió las solicitudes para dar a 10,000 científicos acceso gratuito a Argon en Antigravity durante seis meses, y ahora añade Carbon para los participantes actuales y futuros. Los equipos de seguridad solicitan por separado el acceso al Fairwind Program, que es como un primer grupo de defensores de ciberseguridad obtuvo Carbon dos semanas antes que todos los demás.

Cuánto les cuesta a los desarrolladores

Nivel estándar, por millón de tokens	Hasta el 30 de noviembre de 2026	A partir del 1 de diciembre de 2026
Entrada	$2.00	$4.00
Salida, incluidos los tokens de razonamiento	$10.00	$20.00
Entrada en caché	$0.10	$0.20

Carbon no está en el nivel gratuito de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de Gemini. La página de precios de Google añade que “cada token que procesa el modelo se cuenta y se factura”, incluidos los tokens de razonamiento que el modelo gasta antes de responder.

Esa última parte es donde Carbon y Argon se diferencian en tu factura. Ambos comparten el precio por token, y la guía para desarrolladores de Google dice que la principal diferencia es cuántos tokens de razonamiento gasta cada uno por turno: Carbon gasta más, “lo que aumenta el uso de tokens por turno y la latencia en comparación con Argon”. Puedes controlar parte de eso con un nivel de razonamiento bajo, medio o alto, y el medio es el predeterminado. El propio consejo de Google es “ejecutar tus evaluaciones en los tres niveles y luego elegir el nivel más bajo que cumpla tu listón de calidad”.

Una medición independiente muestra cuánto cuesta Carbon por tarea. Artificial Analysis, una empresa que pone a prueba modelos de IA, informa que ejecutar su Intelligence Index costó $7.76 por tarea con Carbon en razonamiento alto, $6.59 en medio y $7.19 en bajo. Su página indica para Carbon la tarifa de $4 y $20.

Cómo funciona /swarm

El equipo de Antigravity de Google presenta /swarm como la solución a un cuello de botella. Con los subagentes anteriores, un agente principal repartía las tareas y luego tenía que revisar y encaminar cada paso él mismo. En un enjambre, un coordinador lanza trabajadores especializados “en git worktrees aislados para que las ediciones nunca choquen”, y verificadores independientes ejecutan pruebas y cuestionan los cambios. Los agentes se comunican entre sí en un tablón de mensajes compartido y esperan con “coste de tokens cero cuando están inactivos”.

Puedes ver todo el proceso. Un panel Swarm en Antigravity muestra un feed Board en directo con la conversación de los agentes, una lista Members donde puedes abrir el trabajo de cualquier agente y orientarlo, y una línea de tiempo Graph que reproduce cómo pasó el equipo del encargo al código probado. En la herramienta de línea de comandos, /swarm board o Alt+S abre una versión a pantalla completa.

Cada agente de un enjambre puede funcionar con un modelo distinto. Google sugiere poner Carbon en los roles de coordinación, arquitectura, auditoría de seguridad y verificación, mientras que “modelos más ligeros y rápidos se encargan de las ediciones de archivos en paralelo y de las tareas rutinarias de implementación”.

Hay dos límites que conviene conocer antes de probarlo. /swarm es una versión preliminar que se está desplegando en la Antigravity App y en la herramienta de línea de comandos. Y Google añade lo que llama una advertencia justa: los sistemas multiagente en paralelo “consumen la cuota mucho más rápido que un chat estándar”.

Los ejemplos de Google son piezas de exhibición. Dice que un equipo multiagente de Carbon con /swarm convirtió siete PDF públicos de planificación de un ayuntamiento en una reconstrucción 3D interactiva de una oficina de Google, y que otro enjambre creó un juego de navegador en el que exploras el campus de Google en Mountain View como un pelícano en bicicleta. Dentro de Google, los ingenieros usaron enjambres durante cinco semanas en trabajos como migraciones de varios paquetes y rediseños de arquitectura.

Qué muestran las pruebas y quién las hizo

Los textos de Google no ofrecen una tabla de puntuaciones limpia, así que conviene ordenar sus afirmaciones según quién hizo las pruebas.

Un índice independiente. Artificial Analysis le da a Carbon en razonamiento alto 60 puntos en su Intelligence Index, por detrás de Claude Fable 5.2 con esfuerzo máximo, con 65, y un punto por delante de Claude Opus 5.5 con esfuerzo máximo, con 59. Su resumen sitúa a Carbon en el cuarto puesto de 74 modelos. Argon obtiene 50 en el mismo índice. Cuando Google anunció Carbon por primera vez el 28 de octubre, dijo que el modelo ocupaba el primer puesto en la versión 5.0 de ese índice con una puntuación de 59. El índice está ahora en la versión 5.0.1 y la clasificación ha cambiado, así que esa afirmación del primer puesto ya no coincide con lo que muestra Artificial Analysis. Este sitio cubrió Claude Fable 5.2 por separado.

Clasificaciones que Google cita de pruebas de otras empresas. Google dice que Carbon ocupa el primer puesto en CursorBench 4.0, WANDR de Perplexity y AutomationBench de Zapier “con un coste por tarea más de 2 veces inferior al del siguiente mejor modelo externo”. Las puntuaciones detrás de esas clasificaciones no aparecen en el anuncio del lanzamiento.

Una prueba que Google ayudó a crear. El benchmark Multimodal Knowledge Agent, que evalúa cómo manejan los agentes archivos llenos de gráficos, planos y tablas, fue desarrollado por Google junto con Artificial Analysis. Google dice que Carbon queda segundo entre los modelos evaluados y que completa las tareas con un coste seis veces menor de media que el primero. Artificial Analysis ejecuta el conjunto de 200 tareas y lo mantiene privado.

Puntuaciones de seguridad medidas sin salvaguardas. Google informa de un 88.2% en SEC-bench Pro para encontrar vulnerabilidades, un 54.8% en ExploitGym para explotarlas y un 71.0% en CWE-bench para corregirlas. El anuncio de octubre dice que se “evaluaron sin salvaguardas”, y el anuncio del lanzamiento dice que Carbon lidera en ellas “cuando se accede a través del Fairwind Program”. En la prueba de corrección, Argon obtuvo un 68.0%.

Testimonios de clientes. El anuncio del lanzamiento incluye testimonios de empresas como Hebbia, Glean, Box, Cisco y Fortinet. Son los relatos de los propios clientes: HubX, por ejemplo, dice que Carbon resolvió el 94% de 16 correcciones de errores reales en su código sin ninguna regresión.

Las afirmaciones de investigación de la propia Google. Google dice que sus investigadores usaron Carbon junto con otros modelos para convertir objetivos de seguridad en teoremas, y que después agentes construidos sobre un framework llamado AlphaProof Code usaron Carbon para escribir millones de líneas de código en Lean, un lenguaje para demostraciones matemáticas, y demostraron en semanas propiedades de seguridad clave del código detrás del protocolo de cifrado de Signal. Lo describe como “una tarea que históricamente lleva años a equipos de expertos”.

Qué dice el informe de seguridad

Google publicó una ficha del modelo y un Safety and Security Report independiente para Carbon. Hay cuatro puntos importantes si piensas confiar en el modelo.

El modelo público tiene límites de seguridad más estrictos. El informe dice que, igual que con Argon, Google mantiene “un margen de seguridad conservador” en las solicitudes relacionadas con ciberseguridad, con rechazos adicionales concentrados en “prompts limítrofes de ingeniería inversa de doble uso y de auditoría cercana a la explotación, más que en flujos de trabajo generales de ingeniería de software”. Carbon también “rechaza con algo más de frecuencia que Argon” los prompts de texto en las pruebas de rechazo excesivo de Google, aunque es menos propenso a rechazar en exceso los prompts con imágenes. Los defensores verificados del Fairwind Program reciben mitigaciones adaptadas para permitir tareas como comprobar si una vulnerabilidad se puede explotar.

Google presenta cifras sólidas frente a ataques, con un matiz. En pruebas de ciberataques simulados, Google dice que las salvaguardas de Carbon bloquearon el 99% de las vías de ataque de un agente automatizado de red teaming y redujeron la tasa de intrusión por intento al 0.8%, frente al 3.1% de Argon. En la prueba de Gray Swan sobre instrucciones ocultas insertadas en el contenido que lee un agente, Carbon obtuvo una tasa de éxito de ataque del 0%. El mismo informe dice que esos ataques “contra Carbon siguen siendo posibles”.

Sospecha que lo están evaluando con mucha más frecuencia. En un conjunto de pruebas de alineación de Google, Carbon dijo explícitamente que podría estar en una evaluación de seguridad en el 28.3% de las ejecuciones, frente al 1.7% de Argon. Un modelo que sabe que lo están evaluando es más difícil de juzgar a partir de los resultados de las pruebas, y el informe dice sobre esas mismas pruebas que “no se puede descartar una conciencia de evaluación no expresada”.

Google no hizo una nueva evaluación de riesgos completa. Según su Frontier Safety Framework, Google concluyó que Carbon “no mostró nuevas capacidades significativas ni aumentos sustanciales de rendimiento en comparación con Gemini 4 Argon”, así que trasladó las conclusiones de riesgo de Argon. La ficha del modelo dice que Carbon se basa en Argon y que su fecha de corte de conocimiento es marzo de 2026.

Qué cambia para los desarrolladores

El ID del modelo es gemini-4-carbon, con una ventana de 1 millón de tokens compartida entre entrada, razonamiento y salida. Si ya usas Argon, el cambio “no requiere modificar el esquema de las solicitudes”, aunque Google sigue recomendando comprobar que tu límite de salida y tus tiempos de espera permitan un razonamiento más largo. Si vienes de Gemini 3 o de una versión anterior, hay más trabajo:

Se acabó la caché explícita. Carbon no la admite, así que hay que quitar las llamadas que crean o referencian contenido en caché; la caché implícita está activada por defecto para prompts de al menos 4,096 tokens.
Los ajustes de muestreo se ignoran. Google recomienda eliminar temperature, top_p y top_k.
Las respuestas largas necesitan el modo en segundo plano. Las respuestas estándar se detienen en 65,536 tokens, y para las más largas Google recomienda background=True con un max_output_tokens más alto.
Sube tus límites y tiempos de espera. Google recomienda un max_output_tokens de al menos 32,768, porque Carbon puede gastar más en razonamiento, y ejecución en segundo plano o tiempos de espera del cliente de al menos 15 minutos.

La ficha del modelo incluye entre las limitaciones conocidas de Carbon la lentitud ocasional o los tiempos de espera agotados. Artificial Analysis indica 67 segundos hasta el primer token de respuesta en su resumen del modelo.

Qué viene después

30 de noviembre de 2026: último día del precio introductorio de la API de $2 y $10.
1 de diciembre de 2026: el precio de la API pasa a $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de tokens de salida, tanto para Carbon como para Argon.
Sin fecha: /swarm está en versión preliminar, y los anuncios de Google no dicen cuándo dejará de estarlo.

Quién debería usarlo

Si pagas Google AI Ultra con una cuenta personal, Carbon está llegando a tu plan en determinados países, así que, cuando aparezca, pruébalo con un problema en el que los modelos de uso diario fallen y vigila tu consumo sobre la marcha. Si tienes Google AI Pro o ningún plan, Carbon no está disponible para ti en la app de Gemini ni en la Búsqueda en el lanzamiento; las vías que quedan son la API de pago o, si eres investigador, el programa para científicos.

Si eres desarrollador, las tres semanas previas al 1 de diciembre son la ventana barata para comparar Carbon con Argon en tu propia carga de trabajo. Empieza con razonamiento medio, que es el predeterminado, prueba también el bajo y el alto, y quédate con el nivel más bajo que cumpla tu listón. Y si quieres probar /swarm, hazlo primero en un proyecto acotado: es una versión preliminar, y la propia Google advierte de que consume la cuota rápidamente.