Gemini 4 Carbon vs Argon : prix, performances et accès avec AI Pro

Le 10 novembre 2026 (heure des États-Unis), Google a rendu Gemini 4 Carbon disponible pour tous. Annoncé le 28 octobre, ce modèle n’était utilisable pendant ses deux premières semaines que par certaines organisations de cyberdéfense. Google présente Carbon comme son « modèle le plus puissant » et le place au-dessus de Gemini 4 Argon, disponible pour tous depuis le 13 octobre.

Les trois questions les plus fréquentes dans les recherches sont : « Quelle différence avec Argon ? », « Combien ça coûte ? » et « Peut-on l’utiliser avec Google AI Pro ? » En bref : le prix par token de l’API et la longueur de contexte sont les mêmes qu’Argon ; ce qui change, c’est la quantité de réflexion consacrée à chaque réponse. Dans l’application Gemini et dans Antigravity, seuls les abonnés Google AI Ultra peuvent l’utiliser ; il n’est pas proposé avec Pro. Dans l’API, il est réservé à l’offre payante, et le prix est de 2 $ en entrée et 10 $ en sortie jusqu’au 30 novembre, puis passe à 4 $ et 20 $ le 1er décembre (vérifié le 11 novembre 2026 dans l’annonce de Google, la documentation de l’API Gemini, la fiche du modèle et la documentation de Google Cloud).

Sources : Gemini 4 Carbon is now available (Google DeepMind, 10 novembre 2026) ; Gemini Developer API pricing ; Forfaits Gemini (les prix varient selon les pays) ; page Gemini 4 Carbon de Google Cloud ; GitHub Changelog (tous vérifiés le 11 novembre 2026).

1. Qu’est-ce que Gemini 4 Carbon ? Un modèle qui « réfléchit davantage », placé au-dessus d’Argon

Selon Google, Argon est le modèle standard pour la plupart des tâches de développement logiciel et de travail intellectuel, tandis que Carbon vise les tâches qui poussent l’intelligence du modèle à ses limites, comme le code et le débogage difficiles en plusieurs étapes ou la recherche ouverte. Carbon utilise plus de tokens qu’Argon pour explorer plus largement les hypothèses, raisonner plus en profondeur et vérifier plus longtemps (What's new in Gemini 4 Carbon).

Ces noms forment une série distincte des noms Flash et Pro utilisés jusqu’ici par Gemini. Gemini 4 compte deux modèles, Argon et Carbon, et la liste des modèles de l’API Gemini place Carbon en premier et Argon en second. Pour les noms dans l’application Gemini et le lien avec les autres modèles, voir Qu’est-ce que Google Gemini.

Sources : page du modèle Gemini 4 Carbon ; fiche du modèle Gemini 4 Carbon ; What's new in Gemini 4 Carbon (vérifiés le 11 novembre 2026). Les dates de sortie et la date limite d’Argon proviennent de la fiche du modèle Argon. Les dates limites des modèles de chaque entreprise sont réunies dans Dates de coupure des connaissances de l’IA.

2. La principale différence avec Argon : la quantité de réflexion par réponse

La documentation de Google décrit ainsi la principale différence entre les deux modèles : la longueur de contexte, les outils disponibles et le prix par token sont les mêmes ; ce qui change surtout, c’est le nombre de tokens de réflexion utilisés pour chaque réponse. Comme Carbon explore et vérifie de façon plus approfondie, il utilise plus de tokens et met plus de temps par réponse qu’Argon.

Même à prix par token égal, Carbon utilise plus de tokens par réponse. Le prix de sortie inclut les tokens de réflexion, et Carbon en consomme davantage. Dans les mesures indépendantes d’Artificial Analysis, Carbon a produit 205 millions de tokens sur les mêmes tâches d’évaluation, contre 113 millions pour Argon. Dans ces mêmes mesures, pourtant, le coût total par tâche de Carbon est ressorti environ 20 % plus bas (section 5). Lequel revient le moins cher dépend du travail : mesurez les deux sur vos propres tâches avant de choisir.

3. Tarifs : prix de lancement jusqu’au 30 novembre, doublement le 1er décembre

Le prix de Carbon dans l’API démarre au même prix de lancement qu’Argon et double à partir du 1er décembre 2026. Argon passe au même prix le même jour.

Par million de tokens, en dollars américains. À gauche : jusqu’au 30 novembre ; à droite : à partir du 1er décembre. Source : Gemini Developer API pricing (vérifié le 11 novembre 2026). L’ancrage avec la recherche Google est gratuit jusqu’à 5 000 requêtes par mois pour l’ensemble des modèles Gemini 3 et ultérieurs, puis coûte 14 $ les 1 000 requêtes (jusqu’à 1 500 par jour).

Le cache se limite au cache automatique (cache implicite) : il s’applique automatiquement aux préfixes répétés de 4 096 tokens ou plus, et l’entrée qui touche le cache bénéficie de 95 % de remise. La création de caches par vous-même (cache explicite) n’est pas prise en charge. Quand vous utilisez des outils comme la recherche Google, les tokens des instructions et des définitions de fonctions que Google ajoute en coulisses sont aussi facturés.

Comparaison avec les meilleurs modèles des autres entreprises

Par million de tokens, en dollars américains (grille tarifaire de chaque entreprise au 11 novembre 2026). Les différences entre les deux modèles Claude sont détaillées dans Claude Fable 5.2 vs Opus 5.5, et la version gratuite, les forfaits et l’ensemble des tarifs API de Gemini dans Tarifs de Gemini et utilisation gratuite.

4. Benchmarks : le tableau comparatif de Google

La fiche du modèle contient un tableau comparant Carbon à Argon, GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 et Claude Fable 5.1. Ce sont les chiffres de Google, et Claude Fable 5.2, sorti le 9 novembre, n’y figure pas. Voici les lignes où les écarts sont les plus grands et les plus petits.

Source : fiche du modèle Gemini 4 Carbon (vérifiée le 11 novembre 2026). Les scores proviennent d’évaluations et de conditions choisies par Google, qui diffèrent de celles des annonces des autres entreprises. Les lignes marquées « (AA) » ont été mesurées par Artificial Analysis. Le score de Carbon à l’évaluation de cybersécurité correspond à une utilisation via le Fairwind Program réservé aux organisations contrôlées. Le tableau complet (avec la colonne Claude Fable 5.1) figure dans la fiche du modèle.

L’écart avec Argon est grand sur le contexte long (12 points sur GraphWalks) et de 1 à 3 points sur la lecture de graphiques et l’automatisation du travail. Sur l’évaluation de cybersécurité ExploitGym, Carbon a aussi 13 points d’avance, mais il s’agit du score de la version contrôlée, aux garde-fous ajustés. Le Carbon disponible pour tous applique des garde-fous aux sorties pouvant servir à des attaques, donc le même écart n’apparaîtra pas forcément (section 8). GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5 obtiennent de meilleurs scores sur le benchmark de développement logiciel FrontierSWE 2, et Claude Opus 5.5 sur le benchmark d’utilisation de l’ordinateur OSWorld. Carbon n’est pas « le meilleur en tout ».

5. Mesures indépendantes : score d’intelligence, coût et temps par tâche

Artificial Analysis, qui mesure les modèles de façon indépendante, publie un score composite regroupant plusieurs évaluations (Intelligence Index v5.0.1). Les valeurs comparent chaque modèle à son réglage de réflexion le plus élevé.

Source : pages des modèles d’Artificial Analysis (Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Claude Fable 5.2, Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra ; vérifiées le 11 novembre 2026). Les coûts sont calculés aux prix de Carbon et d’Argon à partir du 1er décembre (4 $ et 20 $). Les valeurs changent quand les modèles sont mesurés de nouveau.

Trois points ressortent. D’abord, le score composite de Carbon dépasse de 10 points celui d’Argon, égale celui de Claude Opus 5.5 et reste 5 points sous Claude Fable 5.2. Ensuite, bien que Carbon ait produit environ 1,8 fois plus de tokens qu’Argon, son coût par tâche était inférieur d’environ 20 % à celui d’Argon, et il a pris moins de temps. Le coût inclut aussi l’entrée et les lectures de cache, mais Artificial Analysis n’explique pas pourquoi Carbon est revenu moins cher. Enfin, dans les mêmes mesures, l’attente avant le premier token était d’environ 68 secondes pour Carbon et d’environ 40 secondes pour Argon. C’est bien plus court que les réglages de réflexion les plus élevés de Claude Opus 5.5 (environ 358 secondes), Claude Fable 5.2 (environ 230 secondes) et GPT-6 Astra (environ 246 secondes), mais comparé à Argon, il ne convient pas aux usages où l’on veut des réponses rapides en conversation.

6. Quand utiliser Carbon et quand utiliser Argon

Google indique qu’« Argon convient à la plupart des tâches, et Carbon aux tâches qui poussent les limites ». En cas de doute, le choix prudent en matière de temps d’attente est de commencer par Argon et de ne passer à Carbon que lorsqu’Argon ne suffit pas pour votre travail. Carbon peut parfois revenir moins cher en coût total par tâche : essayez les deux et comparez.

• Carbon

  Recherche de causes et revues de conception dans de grands dépôts Migrations qui couvrent plusieurs paquets, ou traque de bugs dont la cause est inconnue. Google cite des exemples où Carbon a travaillé sur une tâche pendant plusieurs jours.

• Carbon

  Lui faire lire de longs documents en entier Pour chercher des réponses dans des documents de centaines de milliers de tokens, l’écart sur GraphWalks (96,2 % contre 84,2 %) compte.

• Carbon

  Analyse et correction de vulnérabilités Vérifications défensives et rédaction de correctifs. Le Carbon général applique des garde-fous aux sorties pouvant servir à des attaques, et les scores élevés en cybersécurité proviennent de la version contrôlée (section 8).

• Argon

  Code en mode interactif et ajout de fonctionnalités au quotidien Les usages pour lesquels Google recommande Argon. Les réponses sont plus rapides et le coût par réponse plus faible.

• Argon

  Utiliser l’application ou Antigravity avec Google AI Pro Carbon ne peut pas être sélectionné sur Pro, donc Argon est l’option la plus avancée.

7. Points d’attention pour passer à Carbon dans l’API

Depuis Argon

Si vous utilisez déjà Argon, vous n’avez pas besoin de modifier la forme de vos requêtes. Remplacez l’ID du modèle par gemini-4-carbon et revoyez les réglages touchés par l’allongement du temps de réflexion.

1. Remplacez l’ID du modèle gemini-4-argon par gemini-4-carbon.
2. Essayez d’abord thinking_level avec la valeur par défaut medium. Réservez high aux tâches vraiment difficiles.
3. Augmentez max_output_tokens et le délai d’expiration HTTP. Google indique que les questions difficiles peuvent prendre plusieurs minutes et recommande un délai de 15 minutes ou plus, ou l’exécution en arrière-plan.
4. Laissez sur Argon les traitements sensibles à la latence.

Depuis Gemini 3 ou une version antérieure

Si vous dirigez tel quel du code Gemini 3 vers Carbon, certains réglages ne fonctionneront pas ou resteront sans effet.

Sources : Migration checklist de What's new in Gemini 4 Carbon ; page Gemini 4 Carbon de Google Cloud (vérifiées le 11 novembre 2026). Les problèmes causés par la redirection automatique des noms de modèles Gemini 3 sont traités dans Redirection automatique de Gemini Flash et Pro et migration.

8. L’application, Antigravity et la version cybersécurité

Dans l’application Gemini et AI Mode dans la recherche, Carbon est déployé progressivement auprès des abonnés Google AI Ultra depuis le 10 novembre. Sur la page des forfaits Gemini, Carbon figure sous Google AI Ultra (Ultra 5x et Ultra 20x), tandis que la colonne Google AI Pro s’arrête à Argon (vérifié le 11 novembre 2026 ; les prix varient selon les pays). Carbon dans AI Mode n’est disponible que dans certains pays, listés dans les notes de la même page.

Google Antigravity propose aussi Carbon aux abonnés Ultra et a ajouté en préversion une fonction appelée /swarm. À partir d’une seule instruction, elle constitue une équipe d’agents, confie à Carbon les rôles qui demandent une réflexion approfondie, comme la conception et la relecture, et les rôles d’exécution à des modèles plus légers, puis les fait travailler en parallèle. Pour les limites d’Antigravity selon le forfait, voir la section Antigravity de Tarifs de Gemini et utilisation gratuite.

Pour les organisations de cyberdéfense, il existe Gemini 4 Carbon for cyber, aux garde-fous ajustés, réservé aux organisations qui postulent au Fairwind Program de Google et passent l’examen. Le Carbon disponible pour tous applique des garde-fous aux sorties pouvant servir à des attaques. Google indique que, dans un environnement d’attaque simulé, les garde-fous de Carbon ont arrêté 99 % des séquences d’attaque. Pour une vue d’ensemble de l’IA dans les cyberattaques et la défense, voir Impact de l’IA sur la cybersécurité.

Résumé

• Gemini 4 Carbon est le modèle le plus avancé de Google, disponible pour tous depuis le 10 novembre 2026. Il a le même prix et la même longueur de contexte qu’Argon, mais réfléchit davantage par réponse.
• Le prix API est de 2 $ en entrée et 10 $ en sortie jusqu’au 30 novembre, puis de 4 $ et 20 $ à partir du 1er décembre (comme Argon). Il n’y a pas d’offre gratuite.
• Dans l’application et Antigravity, il est réservé à Google AI Ultra. Le modèle le plus avancé sur Pro reste Argon.
• Dans le tableau de Google, l’écart avec Argon est le plus grand sur le contexte long (le score élevé en cybersécurité vient de la version contrôlée). Sur certaines évaluations de développement et d’utilisation de l’ordinateur, Claude Opus 5.5 ou GPT-6 Astra font mieux.
• Son score composite indépendant est de 60, au niveau de Claude Opus 5.5 (59) et sous Claude Fable 5.2 (65). Son coût par tâche était inférieur d’environ 20 % à celui d’Argon, mais l’attente avant le premier token est plus longue qu’avec Argon.
• Pour basculer dans l’API, supprimez thinking_budget et le cache explicite, et augmentez la limite de sortie et le délai d’expiration.

FAQ

Q. Faut-il utiliser Gemini 4 Carbon ou Argon ?

Google recommande Argon pour la plupart des tâches de développement et de travail intellectuel. Le choix prudent en matière de temps d’attente est de ne passer à Carbon que pour les tâches où Argon s’est révélé insuffisant, comme la recherche de causes dans de grandes bases de code ou la lecture de documents de centaines de milliers de tokens.

Q. Peut-on utiliser Gemini 4 Carbon avec Google AI Pro ?

Pas dans l’application Gemini ni dans Antigravity. Carbon est réservé aux abonnés Google AI Ultra, et le modèle le plus avancé sélectionnable sur Pro est Gemini 4 Argon. Dans l’API, si vous prépayez 5 $ ou plus dans AI Studio pour passer à l’offre payante, vous pouvez imputer le crédit Google Cloud mensuel de 10 $ inclus avec Pro et appeler Carbon.

Q. Peut-on utiliser Gemini 4 Carbon gratuitement ?

Non. Il n’est pas proposé dans l’offre gratuite de l’API Gemini, et dans l’application Gemini il est réservé à l’abonnement payant Google AI Ultra.

Q. Combien coûte l’API de Gemini 4 Carbon ?

Par million de tokens, 2 $ en entrée et 10 $ en sortie jusqu’au 30 novembre 2026, puis 4 $ en entrée et 20 $ en sortie à partir du 1er décembre. La sortie inclut les tokens de réflexion, et Carbon réfléchit davantage par réponse qu’Argon. Cela dit, dans des mesures indépendantes, il arrive que le total par tâche de Carbon revienne moins cher.

Q. Depuis quand Gemini 4 Carbon est-il disponible ?

Il a été annoncé le 28 octobre 2026 et proposé d’abord à certaines organisations de cyberdéfense seulement. La disponibilité générale pour les développeurs, les entreprises et les abonnés Ultra a commencé le 10 novembre 2026 (heure des États-Unis).

Q. Mon code Argon fonctionnera-t-il tel quel avec Carbon ?

Oui. Il suffit de changer l’ID du modèle ; la forme des requêtes est la même. Comme la réflexion prend plus de temps, augmentez toutefois max_output_tokens et le délai d’expiration HTTP. Si votre code Gemini 3 ou antérieur utilise thinking_budget, vous obtiendrez une erreur 400.

Historique des mises à jour

• 11 novembre 2026Première publication.

Sources

• Gemini 4 Carbon is now available (Google DeepMind, 10 novembre 2026)
• Gemini 4 Carbon (annonce) (Google, 28 octobre 2026)
• What's new in Gemini 4 Carbon (API Gemini)
• Page du modèle Gemini 4 Carbon (API Gemini)
• Gemini Developer API pricing
• Notes de version de l’API Gemini (entrée du 10 novembre 2026)
• Fiche du modèle Gemini 4 Carbon
• Gemini 4 Carbon (Google Cloud, Gemini Enterprise Agent Platform)
• Forfaits Gemini (les prix varient selon les pays)
• Gemini 4 Carbon in GitHub Copilot (GitHub Changelog, 10 novembre 2026)
• Gemini 4 Carbon (Artificial Analysis)