구글, Gemini 4 Carbon과 코딩 에이전트 군단 출시

Google은 자사가 가장 강력한 모델이라고 부르는 Gemini 4 Carbon을 2026년 11월 10일 개발자, 기업, 과학자, 일반 소비자에게 공개했습니다. Gemini 앱을 사용한다면 걸림돌은 요금제입니다. Carbon은 Gemini 앱과 Search의 AI Mode에서 Google AI Ultra 구독자에게 순차 배포되고 있으며, Ultra는 미국에서 월 $99.99부터 시작합니다. $19.99 요금제인 Google AI Pro는 출시 게시물에 언급되지 않았고, Google 요금제 페이지에는 Pro에 Carbon이 아니라 Argon이 포함된다고 나와 있습니다.

소프트웨어를 개발한다면 걸림돌은 날짜입니다. Carbon은 2026년 11월 30일까지 입력 토큰 100만 개당 $2, 출력 토큰 100만 개당 $10이며, 12월 1일부터는 각각 $4와 $20입니다. 이는 Google이 약 한 달 전에 출시한 자매 모델 Gemini 4 Argon과 같은 도입가입니다.

이번 출시의 나머지 절반은 Google의 코딩 도구인 Google Antigravity에서 프리뷰로 배포되고 있는 /swarm이라는 기능입니다. /swarm을 입력하면 하나의 프롬프트가 인공지능(AI) 에이전트 팀에 전달됩니다. 이 팀은 조정자, 병렬로 작업하는 작업자, 결과를 테스트하는 검증자로 구성됩니다.

Google은 모두에게 갈아타라고 권하지 않습니다. 출시 게시물에서 Google은 Argon이 “대부분의 소프트웨어 엔지니어링과 지식 업무에 여전히 이상적인 선택”이라고 밝혔고, Carbon은 가장 어려운 작업을 위해 만들어졌으며 그만큼 더 많은 토큰을 사용한다고 설명했습니다.

출시 시점에 Gemini 4 Carbon을 쓸 수 있는 사람

Ultra는 미국에서 두 가지 등급으로 제공됩니다. 월 $99.99 등급은 Pro 요금제의 5배, 월 $199.99 등급은 20배의 Gemini 사용 한도를 제공합니다. Google 요금제 페이지에 따르면 Carbon은 “일부 국가에서” Ultra 구독자에게 제공되며, AI 요금제에는 개인 Google 계정으로만 가입할 수 있습니다.

Ultra에 비용을 낸다고 해서 Gemini 앱을 무제한으로 쓸 수 있는 것은 아닙니다. Carbon을 언급하지 않은 Google의 앱 한도 도움말 페이지에 따르면, 이 한도는 컴퓨팅 사용량을 기준으로 하며 주간 한도에 도달할 때까지 5시간마다 초기화되고, 프롬프트의 복잡도, 사용하는 기능, 채팅 길이가 모두 반영됩니다. 같은 페이지는 앱에서 모델의 노력 수준을 높이면 더 철저한 답변을 얻을 수 있지만 “한도도 더 많이 사용하게 된다”고 설명합니다.

과학자 지원은 이전 프로그램을 확장한 것입니다. 이번 출시 4주 전, Google은 과학자 10,000명에게 Antigravity에서 Argon을 6개월간 무료로 제공하는 프로그램의 신청을 받기 시작했으며, 이제 현재 및 향후 참가자에게 Carbon을 추가합니다. 보안팀은 Fairwind Program에 별도로 신청하며, 1차로 선정된 사이버 방어 담당자들은 이 프로그램을 통해 다른 사용자보다 2주 먼저 Carbon을 받았습니다.

개발자 비용

Carbon은 Gemini 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)의 무료 등급에서는 제공되지 않습니다. Google 가격 페이지는 모델이 답변하기 전에 사용하는 사고 토큰을 포함해 “모델이 처리하는 모든 토큰이 집계되어 청구된다”고 덧붙입니다.

바로 이 부분에서 Carbon과 Argon의 청구 금액이 달라집니다. 두 모델의 토큰당 가격은 같지만, Google 개발자 가이드에 따르면 주된 차이는 턴마다 사용하는 사고 토큰의 양입니다. Carbon이 더 많이 사용하며 “이로 인해 Argon보다 턴당 토큰 사용량과 지연 시간이 늘어납니다.” 사고 수준을 낮음, 중간, 높음 중에서 골라 어느 정도 조절할 수 있으며, 기본값은 중간입니다. Google은 직접 “세 가지 수준 모두에서 평가를 실행한 뒤 품질 기준을 충족하는 가장 낮은 수준을 선택하라”고 조언합니다.

독립적인 측정 결과 하나가 Carbon의 작업당 비용을 보여 줍니다. AI 모델을 테스트하는 회사인 Artificial Analysis에 따르면, 자사 Intelligence Index를 실행하는 데 든 비용은 Carbon 사고 수준 높음에서 작업당 $7.76, 중간에서 $6.59, 낮음에서 $7.19였습니다. 이 페이지는 Carbon을 $4 및 $20 요금 기준으로 표시합니다.

/swarm 작동 방식

Google Antigravity 팀은 /swarm을 병목 현상의 해결책으로 소개합니다. 기존 하위 에이전트 방식에서는 하나의 메인 에이전트가 작업을 나눠 준 뒤 모든 단계를 직접 검토하고 전달해야 했습니다. 스웜에서는 조정자가 전문화된 작업자들을 “격리된 git worktree에서 실행해 편집이 서로 충돌하지 않도록” 하고, 별도의 검증자가 테스트를 실행하며 변경 사항에 이의를 제기합니다. 에이전트들은 공유 메시지 보드에서 서로 소통하며, 대기할 때는 “유휴 시 토큰 비용 0”으로 기다립니다.

전체 과정을 지켜볼 수 있습니다. Antigravity의 Swarm 패널에는 에이전트들의 논의를 실시간으로 보여 주는 Board 피드, 어떤 에이전트의 작업이든 열어 보고 방향을 조정할 수 있는 Members 명단, 팀이 요구 사항에서 테스트를 마친 코드에 이르기까지의 과정을 다시 보여 주는 Graph 타임라인이 있습니다. 명령줄 도구에서는 /swarm board 또는 Alt+S로 전체 화면 버전을 열 수 있습니다.

스웜의 각 에이전트는 서로 다른 모델로 실행할 수 있습니다. Google은 조정자, 아키텍처, 보안 감사, 검증 역할에 Carbon을 배치하고 “더 가볍고 빠른 모델이 병렬 파일 편집과 일상적인 구현 작업을 처리”하도록 하라고 제안합니다.

써 보기 전에 알아 둘 한계가 두 가지 있습니다. /swarm은 프리뷰 기능으로, Antigravity App과 명령줄 도구에 순차 배포되고 있습니다. 또한 Google은 스스로 ‘미리 드리는 경고’라며, 병렬 다중 에이전트 시스템은 “일반 채팅보다 할당량을 훨씬 빨리 소모한다”고 밝힙니다.

Google이 든 예시는 보여 주기용 작품입니다. Google에 따르면 /swarm을 사용한 다중 에이전트 Carbon 팀이 공개된 시의회 도시계획 PDF 7개로 Google 사무실의 인터랙티브 3D 재현물을 만들었고, 또 다른 스웜은 자전거를 탄 펠리컨이 되어 Google의 Mountain View 캠퍼스를 탐험하는 브라우저 게임을 만들었습니다. Google 내부에서는 엔지니어들이 다중 패키지 마이그레이션, 아키텍처 재설계 같은 작업에 5주 동안 스웜을 활용했습니다.

테스트 결과와 테스트 주체

Google의 글에는 점수를 깔끔하게 정리한 표가 없으므로, 주장들을 누가 테스트했는지에 따라 나눠 보는 것이 좋습니다.

독립 지수. Artificial Analysis는 사고 수준 높음의 Carbon에 Intelligence Index 60점을 매겼습니다. 이는 최대 노력 수준의 Claude Fable 5.2(65점)보다 낮고, 최대 노력 수준의 Claude Opus 5.5(59점)보다 1점 높은 점수입니다. 요약에서는 Carbon을 74개 모델 중 4위로 평가합니다. 같은 지수에서 Argon은 50점입니다. Google은 10월 28일 Carbon을 처음 발표했을 때 이 지수 5.0 버전에서 59점으로 1위라고 밝혔습니다. 현재 지수는 5.0.1 버전이고 차트도 바뀌었기 때문에, 그 1위 주장은 Artificial Analysis가 지금 보여 주는 내용과 더 이상 일치하지 않습니다. 이 사이트는 Claude Fable 5.2를 별도로 다뤘습니다.

Google이 다른 회사의 테스트를 인용해 보고한 순위. Google은 Carbon이 CursorBench 4.0, Perplexity의 WANDR, Zapier의 AutomationBench에서 “차순위 외부 모델 대비 작업당 비용이 2배 이상 낮으면서” 1위를 차지했다고 밝혔습니다. 이 순위의 근거가 된 점수는 출시 게시물에 나와 있지 않습니다.

Google이 개발에 참여한 테스트. 차트, 설계도, 표로 가득한 파일을 에이전트가 얼마나 잘 다루는지 확인하는 Multimodal Knowledge Agent 벤치마크는 Google이 Artificial Analysis와 함께 개발했습니다. Google에 따르면 Carbon은 테스트된 모델 중 2위를 기록했으며, 1위 모델보다 평균 6배 낮은 비용으로 작업을 완료합니다. 200개 작업으로 구성된 테스트 세트는 Artificial Analysis가 운영하며 비공개로 유지합니다.

가드레일 없이 측정한 보안 점수. Google은 취약점 탐지를 측정하는 SEC-bench Pro에서 88.2%, 취약점 악용을 측정하는 ExploitGym에서 54.8%, 패치를 측정하는 CWE-bench에서 71.0%를 기록했다고 밝혔습니다. 10월 게시물에는 이 점수가 “가드레일 없이 평가”되었다고 나와 있고, 출시 게시물에는 Carbon이 “Fairwind Program을 통해 접근할 때” 이 테스트들에서 선두라고 적혀 있습니다. 패치 테스트에서 Argon은 68.0%를 기록했습니다.

고객 추천사. 출시 게시물에는 Hebbia, Glean, Box, Cisco, Fortinet 등 여러 회사의 추천사가 실려 있습니다. 이는 고객사 자체의 설명입니다. 예를 들어 HubX는 Carbon이 자사 코드베이스의 실제 버그 수정 16건 중 94%를 회귀 없이 해결했다고 밝혔습니다.

Google 자체 연구 주장. Google에 따르면 자사 연구진은 Carbon을 다른 모델과 함께 사용해 보안 목표를 정리(theorem)로 바꾼 뒤, AlphaProof Code라는 프레임워크 기반 에이전트가 Carbon을 사용해 수학적 증명용 언어인 Lean으로 수백만 줄의 코드를 작성하게 하여, Signal 암호화 프로토콜을 뒷받침하는 코드의 핵심 보안 속성을 몇 주 만에 증명했습니다. Google은 이를 “역사적으로 전문가 팀이 수년에 걸쳐 해 온 작업”이라고 설명합니다.

안전성 보고서 내용

Google은 Carbon의 모델 카드와 별도의 Safety and Security Report를 공개했습니다. 이 모델에 의존할 계획이라면 중요한 점이 네 가지 있습니다.

공개 모델은 보안 제한이 더 엄격합니다. 보고서에 따르면 Google은 Argon과 마찬가지로 보안 관련 요청에 “보수적인 안전 마진”을 유지하며, 추가 거부는 “일반적인 소프트웨어 엔지니어링 워크플로가 아니라 경계선상의 이중 용도 리버스 엔지니어링 및 익스플로잇 인접 감사 프롬프트”에 집중됩니다. Carbon은 또한 Google의 과잉 거부 테스트에서 텍스트 프롬프트에 대해 “Argon보다 약간 더 자주 거부”하지만, 이미지 프롬프트에서는 과잉 거부 가능성이 더 낮습니다. Fairwind Program의 검증된 방어 담당자에게는 취약점의 악용 가능 여부 확인 같은 작업을 허용하도록 맞춤화된 완화 조치가 적용됩니다.

Google은 공격에 대한 강력한 수치를 보고하지만, 단서가 붙습니다. 모의 사이버 공격 테스트에서 Google은 Carbon의 안전장치가 자동화된 레드팀 에이전트의 공격 경로 중 99%를 차단했고, 시도당 침해율을 Argon의 3.1%에서 0.8%로 낮췄다고 밝혔습니다. 에이전트가 읽는 콘텐츠에 숨겨진 지시문을 심는 Gray Swan의 테스트에서 Carbon의 공격 성공률은 0%였습니다. 같은 보고서는 이런 공격이 “Carbon에서도 여전히 가능하다”고 밝힙니다.

테스트 중이라고 의심하는 빈도가 훨씬 높습니다. Google의 정렬 테스트 중 한 세트에서 Carbon은 실행의 28.3%에서 자신이 안전성 평가를 받고 있을지도 모른다고 명시적으로 말했으며, 이는 Argon의 1.7%에서 크게 늘어난 수치입니다. 테스트 중임을 아는 모델은 테스트 결과만으로 판단하기가 더 어렵고, 보고서는 같은 테스트에 대해 “드러나지 않은 평가 인식을 배제할 수 없다”고 밝힙니다.

Google은 완전히 새로운 위험 평가를 실시하지 않았습니다. Google은 Frontier Safety Framework에 따라 Carbon이 “Gemini 4 Argon에 비해 의미 있는 새로운 능력이나 실질적인 성능 향상을 보이지 않았다”고 판단해, Argon의 위험 평가 결과를 그대로 적용했습니다. 모델 카드에 따르면 Carbon은 Argon을 기반으로 하며 지식 기준 시점은 2026년 3월입니다.

개발자에게 달라지는 점

모델 ID는 gemini-4-carbon이며, 입력, 사고, 출력이 함께 쓰는 100만 토큰 컨텍스트 창을 제공합니다. 이미 Argon을 사용 중이라면 전환 시 “요청 스키마를 변경할 필요가 없지만”, Google은 그래도 더 긴 추론을 감안해 출력 한도와 타임아웃을 확인하라고 권합니다. Gemini 3 이하에서 넘어온다면 해야 할 일이 더 많습니다.

• 명시적 캐싱이 없어졌습니다. Carbon은 이를 지원하지 않으므로 캐시된 콘텐츠를 생성하거나 참조하는 호출은 제거해야 합니다. 4,096토큰 이상인 프롬프트에는 암시적 캐싱이 기본으로 켜져 있습니다.
• 샘플링 설정은 무시됩니다. Google은 temperature, top_p, top_k를 제거하라고 안내합니다.
• 긴 답변에는 백그라운드 모드가 필요합니다. 표준 응답은 65,536토큰에서 멈추며, 더 긴 응답에는 Google이 background=True와 더 높은 max_output_tokens를 권장합니다.
• 한도와 타임아웃을 늘리세요. Carbon은 사고에 더 많은 토큰을 쓸 수 있으므로 Google은 max_output_tokens를 최소 32,768로 설정하고, 백그라운드 실행을 사용하거나 클라이언트 타임아웃을 최소 15분으로 설정하라고 권장합니다.

모델 카드는 Carbon의 알려진 한계로 간헐적인 지연이나 타임아웃을 꼽습니다. Artificial Analysis는 이 모델의 요약에서 첫 답변 토큰까지 67초가 걸린다고 표시합니다.

앞으로의 일정

• 2026년 11월 30일: API 도입가 $2 및 $10이 적용되는 마지막 날입니다.
• 2026년 12월 1일: API 가격이 Carbon과 Argon 모두 입력 토큰 100만 개당 $4, 출력 토큰 100만 개당 $20으로 바뀝니다.
• 날짜 미정: /swarm은 프리뷰 단계이며, Google 게시물에는 프리뷰가 끝나는 시점이 나와 있지 않습니다.

누가 써야 할까

개인 계정으로 Google AI Ultra를 구독 중이라면 일부 국가에서 Carbon이 요금제에 순차 적용되고 있으니, 사용할 수 있게 되면 일상적인 모델이 제대로 풀지 못하는 문제에 시험해 보고 사용량을 계속 확인하세요. Google AI Pro를 쓰거나 요금제가 없다면 출시 시점에는 Gemini 앱이나 Search에서 Carbon을 쓸 수 없습니다. 남은 방법은 유료 API, 또는 연구자라면 과학자 프로그램입니다.

개발자라면 12월 1일 전까지 남은 3주가 자신의 워크로드에서 Carbon과 Argon을 저렴하게 비교해 볼 수 있는 기간입니다. 기본값인 중간 사고 수준에서 시작해 낮음과 높음도 테스트한 뒤, 기준을 충족하는 가장 낮은 수준을 유지하세요. /swarm을 써 보고 싶다면 먼저 범위가 제한된 프로젝트에서 시도하세요. 프리뷰 기능인 데다 Google 스스로 할당량을 빠르게 소모한다고 경고하고 있습니다.

출처 (14)

• blog.google Google: Gemini 4 Carbon is now available
• blog.google Google: Gemini 4 Carbon, our next frontier model
• blog.google Google: Gemini 4 Carbon is now available for developers
• antigravity.google Google Antigravity: Gemini 4 Carbon and /swarm
• blog.google Google: Multimodal Knowledge Agents benchmark
• ai.google.dev Gemini API: Pricing
• ai.google.dev Gemini API: Models
• ai.google.dev Gemini API: Release notes
• one.google.com Google One: Google AI plans
• artificialanalysis.ai Gemini 4 Carbon
• storage.googleapis.com Google DeepMind: Gemini 4 Carbon Model Card
• storage.googleapis.com Google DeepMind: Gemini 4 Carbon Safety and Security Report
• aistudio.google.com Gemini API: What's new in Gemini 4 Carbon
• support.google.com Google Help: Changes to Gemini model access and limits