Gemini 4 Carbon vs Argon: nên dùng mô hình Gemini 4 nào?
Gemini 4 Carbon và Argon có cùng định dạng yêu cầu và giá. Chúng tôi thử ba prompt giống nhau qua API: token suy luận, thời gian phản hồi và câu trả lời.
Đọc dạng MarkdownDùng Gemini 4 Argon cho lập trình tương tác và các vòng lặp nhanh, rồi chuyển tác vụ sang Gemini 4 Carbon khi câu trả lời của Argon bỏ sót điều bạn quan tâm. Đây cũng là lời khuyên của chính Google: hai mô hình nhận cùng một yêu cầu, có cùng ngữ cảnh 1.048.576 token và ra mắt với cùng giá giới thiệu. Điểm khác biệt là Carbon suy luận bao nhiêu trước khi trả lời.
Phần lớn bài so sánh bạn tìm thấy được viết cho thông báo ngày 28 tháng 10, khi chỉ một nhóm nhỏ đơn vị phòng thủ an ninh mạng được dùng Carbon. Điều đó thay đổi vào ngày 10 tháng 11 năm 2026: Google mở Carbon cho mọi nhà phát triển trả phí dùng Gemini API. Vì vậy, chúng tôi chạy thử, rồi gửi cùng những prompt đó cho Argon.
Hai mô hình giống nhau ở đâu
Hướng dẫn chuyển đổi của Google nói thẳng: nếu bạn đã dùng gemini-4-argon, “chuyển lên gemini-4-carbon không đòi hỏi thay đổi lược đồ yêu cầu”. Bạn chỉ đổi chuỗi tên mô hình, không đổi gì khác.
| Gemini 4 Carbon | Gemini 4 Argon | |
|---|---|---|
| Mã mô hình | gemini-4-carbon | gemini-4-argon |
| Cửa sổ ngữ cảnh | 1.048.576 token dùng chung cho đầu vào, suy luận và đầu ra | Giống nhau |
| Đầu ra mỗi phản hồi | 65.536 khi truyền theo luồng, 32.768 khi không truyền theo luồng | Giống nhau |
| Tạo câu trả lời dài theo từng phần | Tối đa 1M token với cơ chế tiếp tục | Giống nhau |
| Mức suy luận | low, medium (mặc định), high | Giống nhau |
| Đầu vào | Văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, PDF | Giống nhau |
| Công cụ | Search, Maps, thực thi mã, ngữ cảnh URL, tìm kiếm tệp, sử dụng máy tính, hàm | Giống nhau |
| Lưu ngữ cảnh vào bộ nhớ đệm tường minh | Không hỗ trợ; chỉ có bộ nhớ đệm ngầm định | Giống nhau |
Cả hai đều bỏ qua temperature, topP và topK, và không mô hình nào liệt kê mức suy luận minimal (Carbon trả về HTTP 400 khi chúng tôi gửi mức này). Nếu mã của bạn chạy được với một mô hình, nó cũng gửi yêu cầu hợp lệ cho mô hình kia.
Google nói hai mô hình khác nhau thế nào
Google mô tả Carbon là mô hình “được xây dựng cho những tác vụ đẩy chiều sâu suy luận tới giới hạn”. Cũng trong hướng dẫn đó, Google nói Carbon “dùng nhiều token suy luận hơn mỗi lượt để tìm hiểu kỹ và kiểm tra công việc của mình, làm tăng mức dùng token và độ trễ mỗi lượt so với Argon”. Google định hướng Carbon cho gỡ lỗi tìm nguyên nhân gốc rễ, công việc kiến trúc, tổng hợp thông tin đa phương thức dày đặc, chứng minh và kiểm toán bảo mật. Argon dành cho “lập trình tương tác, phát triển tính năng hằng ngày và các vòng lặp nhanh trong môi trường thực tế”.
Những khác biệt còn lại đến từ thông báo của chính Google. Bài viết nêu Carbon có kết quả an ninh mạng tốt hơn, ít khẳng định thiếu căn cứ hơn và trung thực hơn khi hoạt động như agent. Chúng tôi chưa tái hiện các benchmark đó, nên sẽ không nhắc lại số liệu như thể đã tự kiểm chứng. Hãy đọc thông báo Carbon của Google với lưu ý này.
Cùng prompt, cả hai mô hình: chúng tôi đo được gì
Ngày 11 tháng 11 năm 2026, chúng tôi gửi ba prompt có đáp án đã biết cho cả hai mô hình qua điểm cuối Gemini gốc của SeedRouter. Mọi yêu cầu đều dùng thinkingLevel: "medium" và maxOutputTokens: 8192, mỗi yêu cầu chỉ thử một lần, không thử lại. Đầu ra đếm phần câu trả lời hiển thị; suy luận là số mà thoughtsTokenCount báo cáo.
| Prompt | Mô hình | Đáp án đúng | Token đầu ra | Token suy luận | Giây |
|---|---|---|---|---|---|
| Số chữ số không ở cuối 1000! | Carbon | Có (249) | 66 | 71 | 5,2 |
| Số chữ số không ở cuối 1000! | Argon | Có (249) | 107 | 249 | 8,9 |
| Nghiệm nguyên của x² − y² = 2026 | Carbon | Có (không có nghiệm, chứng minh bằng tính chẵn lẻ) | 220 | 224 | 9,0 |
| Nghiệm nguyên của x² − y² = 2026 | Argon | Có (không có nghiệm, hai cách chứng minh) | 313 | 0 | 7,3 |
Sửa lỗi Python trong top_k | Carbon | Có | 37 | 392 | 18,4 |
Sửa lỗi Python trong top_k | Argon | Có | 32 | 0 | 7,0 |
Có ba điểm đáng chú ý.
Carbon không phải lúc nào cũng suy luận nhiều hơn. Ở câu hỏi về giai thừa, Argon dùng 249 token suy luận còn Carbon dùng 71. Ở hai câu còn lại, Argon trả lời mà không báo cáo token suy luận nào, còn Carbon dùng 224 và 392 token cho suy luận. Tổng cộng ba prompt, Carbon tính phí 1.010 token đầu ra (câu trả lời cộng suy luận), so với 701 của Argon. Trên mẫu rất nhỏ này, mức đó cao hơn khoảng 44%, cùng chiều với mô tả của Google nhưng không đúng trong từng trường hợp.
Suy luận không làm thay đổi đáp án trong các trường hợp này. Cả hai đều trả lời đúng cả ba câu. Cả hai viết lại hàm theo cùng cách: sắp xếp giảm dần, rồi lấy lát cắt [:k]. Không mô hình nào chỉ ra rằng ranked[-k:] ban đầu cũng chạy sai khi k bằng 0, vì -0 chính là 0 và lát cắt trả về toàn bộ danh sách. Mã đã sửa tình cờ xử lý được cả trường hợp này. Những prompt dễ như vậy không cho thấy khi nào phần kiểm tra thêm của Carbon có ích; chúng chỉ cho thấy chi phí.
Độ trễ đi theo suy luận, không theo tên mô hình. Câu trả lời chậm nhất của Carbon là bản sửa mã (18,4 giây), cũng là câu mô hình suy luận lâu nhất. Ở prompt giai thừa, mô hình nhanh hơn Argon.
Ba prompt không chứng minh được điều gì về chất lượng. Nhưng chúng cho bạn biết cách tự thử: lấy năm hoặc mười tác vụ mà Argon hiện làm sai hoặc cần làm lại lần hai, gửi cho cả hai mô hình với cùng thiết lập, rồi so sánh số câu trả lời đúng trên mỗi đô la thay vì số token mỗi câu trả lời.
Chi phí: cùng giá mỗi token, khác số token mỗi câu trả lời
Cả hai mô hình ra mắt với cùng giá giới thiệu Gemini API, nên chênh lệch số tiền bạn trả đến từ số token, chủ yếu là suy luận. Google niêm yết các mức giá giới thiệu sau cho mỗi 1M token (đã kiểm tra ngày 11 tháng 11 năm 2026), áp dụng đến hết ngày 30 tháng 11 năm 2026:
| Đến hết ngày 30 tháng 11 năm 2026 | Từ ngày 1 tháng 12 năm 2026 | |
|---|---|---|
| Đầu vào | $2,00 | $4,00 |
| Đầu ra, bao gồm suy luận | $10,00 | $20,00 |
| Đầu vào từ bộ nhớ đệm | $0,10 | $0,20 |
Đây là giá niêm yết của Google từ trang giá. Mức giá mỗi token hiện tại trên nền tảng của chúng tôi ở bên dưới và áp dụng như nhau cho cả hai mô hình trong cùng nhóm:
Gemini 4 Carbon
USD mỗi 1 triệu token
| Mục | USD mỗi 1 triệu token |
|---|---|
| Đầu vào | 0,90 US$ |
| Đầu ra, bao gồm suy luận | 4,50 US$ |
| Đầu vào từ bộ nhớ đệm | 0,045 US$ |
Giá xử lý Standard, không có bước tăng giá theo độ dài ngữ cảnh. Đầu vào từ bộ nhớ đệm được tính phí một lần theo giá bộ nhớ đệm. Grounding bằng Search và Maps được tính phí riêng ngoài các mức giá token này.
Gemini 4 Argon
USD mỗi 1 triệu token
| USD mỗi 1 triệu token | googlellm | googlellm-vertext |
|---|---|---|
| Đầu vào | 0,90 US$ | 1,00 US$ |
| Đầu ra, bao gồm suy luận | 4,50 US$ | 5,00 US$ |
| Đầu vào từ bộ nhớ đệm | 0,045 US$ | 0,05 US$ |
Token từ bộ nhớ đệm là một phần của đầu vào, không phải đầu vào bổ sung. Mỗi yêu cầu tiếp tục có mức sử dụng riêng. Yêu cầu thất bại không bị tính phí.
Vì token suy luận được tính theo giá đầu ra, tác vụ mà Carbon dùng 400 token suy luận còn Argon không dùng token suy luận nào sẽ tốn hơn trên Carbon dù đơn giá bằng nhau. Nếu chuyển toàn bộ khối lượng công việc sang Carbon, hãy dự trù mức dùng đầu ra cao hơn và đặt maxOutputTokens đủ lớn để suy luận không khiến câu trả lời bị cắt ngắn. Google đề xuất ít nhất 32.768.
Cách chuyển yêu cầu từ Argon sang Carbon
Đổi mô hình trong URL:
curl "https://api.seedrouter.ai/v1beta/models/gemini-4-carbon:streamGenerateContent?alt=sse" \
-H "Authorization: Bearer $SEEDROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"contents":[{"role":"user","parts":[{"text":"Review this migration plan for ordering mistakes."}]}],"generationConfig":{"thinkingConfig":{"thinkingLevel":"medium"},"maxOutputTokens":32768}}'Hai lưu ý thực tế từ các thử nghiệm của chúng tôi trong môi trường thực tế. Thứ nhất, dùng truyền theo luồng cho những yêu cầu có thể chạy lâu. Một yêu cầu âm thanh không truyền theo luồng của chúng tôi chạy khoảng hai phút rồi kết thúc với HTTP 524 tại biên mạng trước khi câu trả lời đến; cùng yêu cầu đó truyền theo luồng thành công trong 84 giây. Thứ hai, giữ thinkingLevel ở medium trừ khi tác vụ cần high. Trong các lần kiểm tra, mức suy luận cao ở một bài toán nhỏ về phân tích ra thừa số dùng 493 token suy luận, so với 193 ở mức trung bình, và cho cùng đáp án.
Tài liệu tham chiếu đầy đủ về yêu cầu nằm trong tài liệu API Gemini 4 Carbon, và bạn có thể thử cả hai mô hình với prompt của mình trên trang Gemini 4 Carbon và trang Gemini 4 Argon.
Câu hỏi thường gặp
Gemini 4 Carbon có tốt hơn Argon không?
Trên benchmark của Google thì có, nhất là với công việc dùng agent kéo dài và tác vụ bảo mật. Với ba prompt đơn giản của chúng tôi, cả hai đều trả lời đúng, và Carbon dùng nhiều token đầu ra hơn ở hai prompt. Lợi thế thể hiện ở tác vụ khó; hãy thử những tác vụ Argon làm sai.
Gemini 4 Carbon khác Argon ở điểm nào?
Mức độ suy luận. Định dạng yêu cầu, cửa sổ ngữ cảnh, công cụ, phương thức đầu vào/đầu ra và giá giới thiệu đều giống nhau. Carbon suy luận nhiều hơn mỗi lượt để kiểm tra công việc của mình, nên chậm hơn và dùng nhiều token đầu ra hơn với prompt khó.
Gemini 4 Carbon có đắt hơn Argon không?
Không phải theo giá mỗi token: cả hai ra mắt với giá niêm yết của Google là $2 đầu vào và $10 đầu ra cho mỗi 1M token. Tính theo câu trả lời thì thường tốn hơn, vì Carbon dùng nhiều token suy luận hơn và chúng được tính theo giá đầu ra.
Có thể chuyển từ Gemini 4 Argon sang Carbon mà không sửa mã không?
Có. Hướng dẫn của Google nói không cần thay đổi lược đồ yêu cầu. Đổi gemini-4-argon thành gemini-4-carbon rồi xem lại giới hạn đầu ra và thời gian chờ.
Gemini 4 Carbon có thay thế Argon không?
Không. Google giữ Argon làm lựa chọn nhanh hơn cho phần lớn công việc phần mềm và tri thức, còn Carbon dành cho những bài toán khó nhất. Cả hai vẫn được cung cấp.
