Gemini 4 Carbon và Argon: nên trả tiền cho bản nào trước ngày 30 tháng 11?

Gemini 4 Carbon và Argon: nên dùng bản nào?

Google cho rằng Argon vẫn là lựa chọn lý tưởng cho phần lớn công việc kỹ thuật phần mềm và tri thức, còn Carbon được xây cho những tác vụ thử giới hạn trí tuệ của một mô hình, như lập trình và gỡ lỗi nhiều bước phức tạp hoặc nghiên cứu khoa học mở ^[1]. Carbon cũng dùng nhiều token hơn Argon để tìm hiểu kỹ, suy luận sâu và chạy các vòng kiểm chứng kéo dài ^[1].

Gợi ý riêng của bài này, không phải của Google: hãy bắt đầu một tác vụ trên Argon, và chỉ chuyển sang Carbon khi Argon làm chưa tốt.

Điều gì đã thay đổi vào ngày 10 tháng 11 năm 2026?

Cuối tháng 10, Google phát hành Carbon cho một nhóm chuyên gia phòng thủ an ninh mạng qua Chương trình Fairwind ^[1][2]. Bài của DeepLearning.AI về đợt phát hành đó nhắc đến một nhóm nhỏ công ty do Google chọn và chưa có ngày phát hành rộng hơn ^[3].

Ngày 10 tháng 11, Google mở Carbon cho các nhà phát triển trả phí và bắt đầu triển khai cho người đăng ký AI Ultra ^[1]. Các bản tin trước ngày đó, như bài của DeepLearning.AI ^[3], chỉ nói về đợt phát hành hạn chế. Hãy kiểm tra ngày đăng của mọi bài nói rằng nhà phát triển chưa dùng được Carbon.

Ai có thể dùng Gemini 4 Carbon hiện nay?

Quyền truy cập phụ thuộc vào cách bạn mua dịch vụ AI của Google:

• Nhà phát triển và công ty: Carbon có sẵn qua API trong Google AI Studio và Gemini for business cho mọi nhà phát triển và doanh nghiệp trả phí ^[1]. Google hướng nhà phát triển đến gói trả phí của Gemini API trong AI Studio và Android Studio ^[2].
• Doanh nghiệp: có thể dùng Carbon qua danh sách chọn mô hình trong Gemini for business và qua các tác tử như CodeMender và AlphaEvolve ^[2].
• Người dùng cá nhân: người đăng ký Google AI Ultra có thể dùng Carbon trong ứng dụng Gemini, AI Mode trong Tìm kiếm và Antigravity, và Google mô tả đây là đợt triển khai ^[1][2]. Argon vẫn có cho người đăng ký AI Pro trở lên ^[2].
• Nhà khoa học: các nhà nghiên cứu có thể đăng ký gói sử dụng cao nhất của Antigravity, miễn phí sáu tháng, tùy điều kiện đủ tư cách, sức chứa của chương trình và kết quả xét chọn. Gói này nối tiếp một chương trình Google mở cho 10.000 nhà khoa học ^[1].
• Chuyên gia phòng thủ an ninh mạng: phiên bản an ninh mạng có được khi đăng ký Chương trình Fairwind, và Google xét duyệt liên tục. Kết quả benchmark của nó áp dụng cho phiên bản đó, và Google không nói mô hình công khai đạt mức tương tự ^[1].

Các nguồn nêu gói trả phí của Gemini API và không nói gì về API ở gói miễn phí. Họ nêu AI Ultra cho các ứng dụng dành cho người dùng, và không nói người đăng ký AI Pro có Carbon hay không. Hãy kiểm tra danh sách chọn mô hình của bạn trước khi lên kế hoạch dựa vào Carbon.

Trong ứng dụng Gemini, 4 Argon mang nhãn "Code & analysis" và 4 Carbon mang nhãn "Most complex work" ^[2].

Argon và Carbon khác nhau thế nào khi đặt cạnh nhau?

Mọi nội dung trong bảng đều lấy từ thông báo của Google và bài của 9to5Google về thông báo đó:

	Gemini 4 Argon	Gemini 4 Carbon
Định vị của Google	Lựa chọn lý tưởng cho phần lớn công việc kỹ thuật phần mềm và tri thức [1]	Xây cho các tác vụ thử giới hạn trí tuệ của mô hình [1]
Lượng token	Ít token hơn Carbon [1]	Nhiều token hơn Argon [1]
Giá giới thiệu	2 USD đầu vào, 10 USD đầu ra cho mỗi 1 triệu token [1]	Cùng mức giá giới thiệu [1]
Gói trong ứng dụng Gemini	AI Pro trở lên [2]	AI Ultra [2]
Nhãn trong danh sách chọn mô hình	Code & analysis [2]	Most complex work [2]

Trong giai đoạn giá giới thiệu, Carbon có giá mỗi token bằng Argon ^[1], nên chi phí tăng thêm, nếu có, đến từ số token nó dùng. Sau ngày 30 tháng 11, phép so sánh còn bỏ ngỏ, vì các nguồn này không nêu giá sau đó của Argon.

Gemini 4 Carbon giá bao nhiêu, và có gì thay đổi vào ngày 30 tháng 11?

Carbon giá 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra, cùng mức giá giới thiệu với Argon ^[1]. 9to5Google đưa tin mức giá này kéo dài đến ngày 30 tháng 11, và sau đó Carbon tính 4 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 20 USD cho mỗi triệu token đầu ra ^[2]. Cả hai mức đều tăng gấp đôi.

Hãy lấy một tác vụ gửi 1 triệu token vào và nhận 1 triệu token ra. Chi phí là 12 USD ở mức giá giới thiệu và 24 USD sau đó.

Giá token không phải giá tác vụ. Carbon dùng nhiều token hơn Argon ^[1], nên một tác vụ khó có thể tốn kém hơn trên Carbon dù giá mỗi token như nhau.

Tuyên bố về chi phí của Google so Carbon với mô hình bên ngoài tốt nhất tiếp theo, không phải với Argon. Google cho biết Carbon đứng thứ nhất trên CursorBench 4.0, WANDR của Perplexity và AutomationBench của Zapier, với chi phí mỗi tác vụ thấp hơn trên 2X ^[1].

Google nói Carbon mạnh ở điểm nào?

Google đưa ra ba ví dụ. Kết quả về độ trung thực và protein đến từ các bài kiểm tra của chính Google, còn kết quả tài chính nằm trên bài đánh giá của Hebbia, trong thử nghiệm trước phát hành ^[1]:

• Độ trung thực: trên benchmark độ trung thực của tác tử do Google xây dựng, gồm 375 tác vụ, Carbon đạt 92% số tác vụ, so với 70% của Argon. Google cho biết Carbon từ chối điền dữ liệu thí nghiệm còn thiếu trong 98% số lần ^[1].
• Khoa học: trên bảy họ protein có rất ít chuỗi tương đồng đã biết trong bộ kiểm tra mù CASP17, Carbon truy xuất số chuỗi tương đồng nhiều gấp 40 lần tính trung bình. Google bổ sung rằng đợt đánh giá rộng hơn vẫn đang tiến hành ^[1].
• Tài chính: trong các đánh giá trước phát hành, Carbon ngang bằng mô hình tốt nhất được thử trên bài đánh giá E2E Financial Agentic của Hebbia ^[1].

Chỉ kết quả về độ trung thực so sánh trực tiếp Carbon với Argon, và chính Google chạy bài đó. Hãy xem cả ba như lý do để tự chạy thử nghiệm, không phải bằng chứng.

Gemini 4 Carbon tốt đến đâu, và nên tin con số nào?

Hãy coi các con số công bố khi ra mắt là tuyên bố của Google. Các vị trí số 1 trên CursorBench 4.0, WANDR và AutomationBench xuất hiện trong thông báo của Google dưới dạng thứ hạng, và Google gọi đó là các benchmark độc lập. Đó không phải điểm số. Vì vậy bạn không thể đặt chúng cạnh Argon ^[1]. Với phiên bản an ninh mạng, DeepLearning.AI lưu ý điểm benchmark của nó do chính hãng tự báo cáo ^[3].

Hai chi tiết đáng chú ý nếu bạn xây dựng sản phẩm với nó:

• Cửa sổ ngữ cảnh: bài của DeepLearning.AI về đợt phát hành đầu tiên ghi đầu vào tối đa 1 triệu token ^[3]. Hãy xem thẻ mô hình để biết giới hạn API hiện tại.
• Chèn lệnh (prompt injection): Google cho biết Carbon đạt tỷ lệ tấn công thành công 0% trên benchmark Gray Swan IPI. Cùng bài viết đó nêu rằng độ bền trước prompt injection vẫn cần cải thiện thêm ^[1].

Nếu tác tử của bạn đọc trang web hoặc email, hãy giữ bước con người duyệt cho mọi hành động tiêu tiền hoặc gửi dữ liệu.

Bạn nên làm gì trước ngày 30 tháng 11?

Hãy tự chạy thử nghiệm, vì tác vụ của bạn là phép đo duy nhất quyết định hóa đơn:

1. Chọn năm đến mười tác vụ khó nhất trong thực tế.
2. Chạy từng tác vụ trên Argon và trên Carbon, rồi ghi lại tác vụ có hoàn thành không, số token dùng và chi phí.
3. So sánh chi phí trên mỗi tác vụ hoàn thành, không phải chi phí mỗi token. Ghi tên mô hình và ngày chạy cho mỗi lần chạy, để thay đổi giá sau này không làm nhòe phép so sánh.
4. Chỉ chuyển những tác vụ mà Carbon thắng sang Carbon, phần còn lại để trên Argon.

Hãy đặt lời nhắc cho ngày 30 tháng 11. Từ ngày đó, giá của Carbon lên 4 USD và 20 USD cho mỗi triệu token ^[2], nên ngân sách dựa trên giá giới thiệu sẽ hết nhanh gấp đôi.