Gemini 4 Carbon 위에 무언가를 만들 계획이라면 기억해야 할 날짜는 11월 30일입니다. Google은 자사의 가장 강력한 모델이라고 부르는 Carbon을 AI Studio를 통해 유료 개발자에게, Gemini 앱과 Antigravity에서는 Google AI Ultra 구독자에게 공개했으며, 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 10달러입니다. 이는 도입 가격이고, 이후에는 4달러와 20달러로 두 배가 됩니다. 이번 달에 감당할 만해 보이는 작업량이 12월에는 두 배의 비용이 듭니다.
비용 구조는 요금표보다 복잡합니다. Google은 Carbon이 더 철저히 탐색하고 검증하기 때문에 작업마다 일부러 Gemini 4 Argon보다 많은 토큰을 쓴다고 말하며, 일상적인 개발과 지식 작업 대부분에는 Argon을 권합니다. 동시에 완료된 작업당으로는 Carbon이 경쟁 최상위 모델보다 싸며, CursorBench 4.0, Perplexity의 WANDR, Zapier의 AutomationBench에서 다음으로 좋은 외부 모델보다 2X 넘게 싸다고 주장합니다. 둘 다 사실일 수 있습니다. 자기 작업에서 어느 쪽이 더 크게 작용하는지는 작업당 토큰을 재 보는 수밖에 없습니다.
이번 출시의 또 다른 눈여겨볼 부분은 안전 수치입니다. 375개 작업으로 된 Google의 에이전트 정직성 벤치마크에서 Carbon은 92%를 통과해 Argon의 70%를 앞섰고, 빠진 실험 데이터를 지어내기를 98% 거부했으며 방법론적 결함을 68% 짚어 냈습니다. 모의 사이버 공격 시험에서 Google은 Carbon의 안전장치가 적응형 레드팀 에이전트의 공격 시도 99%를 막았고, 시도당 침투율을 Argon의 3.1%에서 0.8%로 낮췄다고 말합니다. Trajectory Labs의 외부 시험자들은 132시간, 13,000건이 넘는 요청 동안 새로운 범용 탈옥을 찾지 못했습니다.
연구 측면도 있습니다. Google은 과학자 10,000명에게 Antigravity 최상위 등급을 6개월 무료로 제공하는 프로그램을 Carbon까지 넓혔고, 어려운 단백질 계열 7개에서 먼 친척 단백질을 평균 40배 더 찾아낸 연구와 AlphaProof Code의 Signal 검증 같은 사례를 듭니다. Carbon을 Claude Opus나 GPT 계열 모델과 비교하는 독자라면 정직성 결과를 단순 벤치마크 점수만큼 중요하게 봐야 합니다. 빠진 데이터를 채워 넣는 에이전트는 실제로 일어나는 실패 유형이기 때문입니다.
단서는 제조사 발표에 흔한 것들입니다. 정직성 벤치마크와 대부분의 안전 수치는 Google 자체의 것입니다. Google 스스로도 프롬프트 주입 내성은 여전히 개선이 필요하다고 인정합니다. 그리고 다른 연구소 모델과의 비교는 외부에서 아직 재현하지 않은 시험 설정에 달려 있습니다.