Google ha comenzado el despliegue de Gemini 4 Carbon para suscriptores de AI Ultra, desarrolladores de pago y empresas. El modelo, presentado a finales de octubre para un grupo reducido de expertos en ciberseguridad, llega ahora a la app de Gemini, al modo IA de Google Search y a la plataforma de programación Antigravity.
Os contamos los detalles de este lanzamiento porque marca la entrada del modelo más capaz de Google en el consumo diario y profesional. La compañía mantiene a Gemini 4 Argon como la opción recomendada para la mayoría de las tareas, pero reserva Carbon para los trabajos que exigen un razonamiento más profundo y bucles de verificación extendidos. Vamos a ver dónde está disponible, cuánto cuesta la API y qué cambia frente a su predecesor.
Dónde se activa Gemini 4 Carbon y quién puede usarlo
Desde hace solo unas horas, Google ha ampliado el acceso a su modelo más avanzado. Hasta finales de octubre, solo un grupo reducido de defensores de ciberseguridad podía probarlo; ahora el despliegue llega a los suscriptores de Google AI Ultra, a desarrolladores de pago y a empresas.
Para usarlo en el modo IA de Search, los suscriptores elegibles deben seleccionar Gemini 4 Carbon desde el menú de modelos. Esa opción exige una cuenta personal de Google, ser mayor de 18 años y residir en un país compatible, además de estar sujeta a límites de uso diarios que Google no ha concretado. Los desarrolladores, por su parte, pueden integrarlo a través de la API de pago en Google AI Studio y Android Studio, y las empresas lo tienen disponible en Gemini for Business.
El plan Google AI Ultra, que también desbloquea Carbon en Antigravity, parte de los 100 dólares al mes en Estados Unidos. Google no ha dado ningún calendario para llevar el modelo a planes de suscripción más económicos.
Precio de la API: tarifas iniciales y finales
Si pensáis integrar este modelo en vuestros proyectos, el calendario de precios de la API es el dato clave. Los tokens son la unidad con la que estos modelos miden el texto que reciben y el que generan, así que cuanta más información intercambie una tarea, mayor es el gasto. Hasta el 30 de noviembre, las tarifas introductorias igualan a las de Gemini 4 Argon: 2 dólares por cada millón de tokens de entrada y 10 dólares por cada millón de tokens de salida.
Ese periodo de gracia tiene fecha de caducidad. A partir del 1 de diciembre, ambas tarifas se duplican: pasan a 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por millón de tokens de salida. La subida llega justo cuando el modelo empieza a estar disponible de forma generalizada, así que los primeros proyectos que lo prueben en noviembre lo harán al precio más bajo. Podéis consultar el calendario completo en el comunicado que Google publicó el 10 de noviembre sobre la disponibilidad del modelo.
Carbon frente a Argon: en qué tareas marca la diferencia
La diferencia entre ambos modelos está en cómo gestionan los recursos y la profundidad del razonamiento. Google sigue recomendando Argon para la mayoría de tareas de ingeniería de software y trabajo con conocimiento, y reserva Carbon para los problemas que exigen explorar varias vías y comprobar el propio trabajo antes de responder, algo especialmente útil cuando el error no está en un único archivo sino repartido por varias capas del proyecto.
Un ejemplo que pone la propia compañía es depurar un fallo que afecta a varias partes de una aplicación a la vez, un escenario donde el análisis transversal de Carbon marca la diferencia. Google reivindica el primer puesto de Carbon en el benchmark de programación CursorBench 4.0 y en el AutomationBench de Zapier, centrado en la automatización de flujos de trabajo. Son métricas internas y de terceros presentadas por la propia compañía, así que el rendimiento en vuestros proyectos concretos puede variar. Si queréis ver ejemplos de uso, están recogidos en el blog de Google Antigravity.
Antigravity también previsualiza /swarm, una función que convierte un único prompt en un proyecto coordinado para varios agentes de inteligencia artificial: los desarrolladores lanzan la instrucción inicial y pueden seguir el progreso de cada agente en tiempo real mientras el trabajo avanza. En esta arquitectura, Carbon se encarga del diseño general del proyecto, mientras que modelos más rápidos trabajan en paralelo en las piezas individuales de la tarea.
El papel de Carbon en la verificación del protocolo Signal
Antes de esta ampliación general, Google ya había mostrado una aplicación práctica de Carbon en ciberseguridad. La compañía abrió el acceso al modelo después de que agentes construidos sobre Carbon verificaran las garantías de seguridad del código de libsignal, la librería criptográfica que sustenta el cifrado de Signal, según recogió SecurityWeek. El medio especializado en ciberseguridad no precisa el alcance exacto de esas pruebas ni qué otros equipos participaron.
El primer grupo que probó Carbon a finales de octubre fue precisamente ese conjunto de defensores de ciberseguridad, antes de que Google abriera el acceso a desarrolladores, empresas y suscriptores de AI Ultra el 10 de noviembre.