CometAPI ile geliştirinBirden çok model için tek bir API mi gerekiyor?İş akışını Playground'da test edin, ardından model ve maliyet kullanım senaryonuza uyduğunda bir API anahtarı oluşturun.
Gemini 4 Carbon API nasıl kullanılır? Kapsamlı bir geliştirici kılavuzu
CometAPI ile Gemini 4 Carbon API'yi kurun. Python ve REST örneklerini takip edin, yanıtları doğrulayın, PDF'leri ve görselleri analiz edin ve akışları yönetin.
CometAPI'de Gemini 4 Carbon API kullanarak uygulamanıza Gemini-native GenerateContent arayüzü üzerinden akıl yürütme ve doküman analizi ekleyin. Kısa bir metin isteğiyle başlayın, üretimin tamamlandığını doğrulayın ve yanıtı kaydedin; ardından PDF girişi, görseller, akış (streaming) veya yapılandırılmış JSON ekleyin. Bu kılavuz her adım için kurulum ve yanıt işleme kodunu sağlar.
Temel Noktalar
Model ID: gemini-4-carbon. Ücretsiz katman yok — ücretli Gemini API / Cloud Billing gerekir.
Birleşik 1M-token penceresi (girdi + düşünme + çıktı). Varsayılan azami çıktı ~65K; uzun çözümleme neredeyse 1M’e kadar uzanır.
Netlik, kaynak ataması ve güncel API terminolojisi açısından gözden geçirildi.
low
medium
high
30 Kasım 2026’ya kadar giriş fiyatı: 1M token başına $2 / $10 (önbelleğe alınmış girdi $0.10). 1 Aralık’ta iki katına çıkar.
Uzun ufuklu ajansal kodlama, bilimsel akıl yürütme, bilgi çalışmaları ve siber güvenlik görevleri için mükemmel.
Resmi SDK’lar (google-genai) + OpenAI uyumlu uç noktalar mevcut.
CometAPI, tek anahtarla en kolay üretim erişimini, rekabetçi ücretleri ve Gemini 4 Carbon, Claude ve 500+ diğer model arasında sorunsuz geçişi sunar.
Gemini 4 Carbon lansman görseli. Görsel: Google. Orijinal görsel.
Gemini 4 Carbon API Nedir?
Gemini 4 Carbon, uzun ufuklu ajansal iş akışları, karmaşık yazılım mühendisliği, siber güvenlik ve bilimsel araştırmalar için Google’ın sınır akıl yürütme modelidir. Gemini 4 Argon üzerine inşa edilen model, tek yanıt yerine sürdürülebilir problem çözme gerektiren çok adımlı görevleri ele almak için daha derin akıl yürütme ve genişletilmiş doğrulama döngüleri kullanır. Argon ile karşılaştırıldığında, Carbon, token kullanımını en aza indirmekten ziyade doğruluk ve görev tamamlama önem taşıyan daha zorlu iş yükleri için tasarlanmıştır. Google, 10 Kasım 2026’da ücretli geliştirici erişimini duyurdu. Çok modlu girdi desteği, metni görsel ve diğer medya girdileriyle birleştirmenize olanak tanır; üretilen çıktı metindir. CometAPI, indirimli API erişimi sunar.
Bir API entegrasyonu için, sonucu denetleyebileceğiniz tek bir işle başlatın: bir belgeyi özetleyin, bir olay notundan alanları çıkarın veya bir ekran görüntüsünü inceleyin. Daha geniş bir ajan iş akışı, güzergâhın desteklenen araçları ve yanıt davranışını doğruladıktan sonra bu çalışan isteğin üzerine inşa edilebilir.
Başka Kullanım Yolları
Google AI Studio Playground: Modeli seçin ve istemleri etkileşimli olarak test edin (Carbon için ücretli erişim gerekir).
Gemini uygulaması / AI Mode / Antigravity: Google AI Ultra’nız varsa kullanılabilir (sunulduğu yerlerde modeli seçin).
Kurumsal / Cloud: Aynı model ID ile Gemini Enterprise Agent Platform veya Vertex tarzı uç noktalar üzerinden kullanın (proje + konum kurulumu).
Bilim insanları/araştırmacılar bazı durumlarda sınırlı ücretsiz erişim için başvurabilir.
Gemini 4 Carbon API Özellikleri Nelerdir?
Resmi model özellikleri paylaşılan bağlam bütçesini, her ön plan segmentinin çıktı sınırından ayırır. Bunlar model düzeyi sınırlardır; geçit (gateway) de istek boyutu ve özellik sınırlamaları uygulayabilir.
Sınırlamalar ve API Hususları
Entegrasyonunuzu genişletmeden önce Carbon’un bağlamı, üretim ayarlarını, önbellekleme ve erişimi nasıl ele aldığını kontrol edin. Aşağıdaki tablo, geçersiz isteklerden, eksik sonuçlardan ve beklenmedik maliyetlerden kaçınmanız için her kısıtı pratik bir eylemle eşleştirir.
Alan
Sınırlama veya gereklilik
Geliştirici sonucu
Birleşik token bütçesi
Girdi ve çıktı, düşünme ve fonksiyon çağrıları dahil 1.048.576 token’ı paylaşır.
Konuşma geçmişi veya dosyalar eklemeden önce çıktı için pay ayırın.
Uzun çözümleme
Bir ön plan segmenti, akışta 65.536 çıktı token’a, akışsız 32.768’e kadar izin verir;
daha uzun üretimler için devam gerektirir.
Düşünme düzeyleri
Low, Medium, High; varsayılan Medium
GenerateContent için LOW, MEDIUM veya HIGH gönderin; MINIMAL reddedilir.
Özel temperature, top_p ve top_k değerleri yok sayılır
Reasoning derinliği için thinking_level ve yapılandırılmış çıktı için response_schema kullanın.
Bağlam önbelleğe alma
Örtük önbellek desteklenir; açık bağlam önbelleği oluşturma desteklenmez
Yeniden kullanılabilir bağlamı önce, değişen soruyu en sona koyun. Açık önbellek oluşturma çağrılarını ve cached_content referanslarını kaldırın.
API maliyeti
Düşünme token’ları çıktı olarak faturalandırılır
Düşünmeyi görünür çıktıyla birlikte sayın.
Siber güvenlik erişimi
Uzmanlaşmış siber erişim kısıtlıdır
Özel Fairwind erişimi için uygunluğu kontrol edin. Standart Carbon erişimi, siber-izinli varyanta başlı başına erişim vermez.
Güvenilirlik
Halüsinasyonlar, ara sıra zaman aşımı ve daha yüksek token kullanımı görülebilir
Google’ın Carbon geliştirici kılavuzu API kurallarını, model kartı ise güvenilirliği ve uzman erişim sınırlamalarını açıklar. Üretimde etkinleştirmeden önce CometAPI güzergâhınızda karşılık gelen özellikleri doğrulayın.
Düşünme Düzeyleri: Doğru Ayarı Nasıl Seçmeli
MEDIUM ile başlayın, ardından düzeyi göreve ve gerek duyduğunuz kaliteye göre ayarlayın.
LOW: Tepki süresi ve maliyet öncelikliyse basit çıkarım, sınıflandırma ve özetler için kullanın. Destek biletlerini etiketleme gibi görevlerde deneyin ve doğruluk hedefinizi hâlâ karşıladığını kontrol edin.
MEDIUM: Günlük kodlama, doküman analizi ve rutin akıl yürütme için varsayılan başlangıç noktasıdır. Farklı bir düzeyin uygulamanızı iyileştirip iyileştirmediğini değerlendirmek için pratik bir tabandır.
HIGH: Derinlemesine incelemeden fayda gören karmaşık hata ayıklama, çok adımlı araştırma ve bilimsel akıl yürütme için kullanın. Ek düşünme token’larına izin verin ve yalnızca kalite artışı ek maliyet ve süreyi haklı çıkardığında tutun.
Daha yüksek düşünme düzeyleri her görev için otomatik olarak daha iyi sonuç garantilemez. Üretim varsayılanlarını değiştirmeden önce kendi iş yüklerinizi kıyaslayın ve görev tamamlama kalitesi, gecikme ve toplam token kullanımını karşılaştırın.
Gemini 4 Carbon, Yapay Zeka Kıyaslamalarında Nasıl Performans Gösteriyor?
Seçilmiş Kıyas Sonuçları
Kıyas
Gemini 4 Carbon
Gemini 4 Argon
GPT-6 Astra
Claude Opus 5.5
Artificial Analysis Intelligence Index v5.0
59
50
57
58
SWE-sweep
9.60%
4.30%
9.50%
3.60%
FrontierSWE 2
61.20%
55.00%
65.50%
62.30%
Terminal-Bench 4.0
65.20%
57.10%
59.10%
59.60%
Agents' Last Exam v1.1
77.40%
69.00%
73.10%
71.60%
OSWorld-2.1
81.50%
74.70%
80.90%
87.20%
AutomationBench
53.90%
51.30%
41.40%
42.50%
Chartography
72.50%
71.60%
71.00%
66.30%
GraphWalks (256K–1M)
96.20%
84.20%
71.80%
66.80%
Artificial Analysis Carbon (High) ve Argon (High) sayfaları, 12 Kasım 2026’da kontrol edilen aşağıdaki anlık görünümü gösterir. Bunlar CometAPI gecikmesinin ölçümleri değil, kıyas sonuçlarıdır.
Metrik
Carbon (High)
Argon (High)
Intelligence Index
60
50
Çıkış hızı
80 token/s
65 token/s
İlk yanıt token’ına kadar süre
67.83 s
37.64 s
Intelligence Index görevi süresi
25.5 dk
30.0 dk
Değerlendirme boyunca çıktı token’ları
205M
113M
Bir Intelligence Index görevi başına maliyet
$7.76
$9.95
Çıktı token toplamları değerlendirmenin tamamını kapsar, tek bir isteği değil. Görev maliyeti, Artificial Analysis’in fiyat varsayımlarına dayanır; CometAPI’nin mevcut indirimi değildir. Carbon, ilk yanıt token’ından önce daha uzun bekler, ancak kıyas görevini daha hızlı ve bildirilen daha düşük maliyetle tamamlar; yalnızca token hacmi değeri belirlemez.
Zor kod incelemesi, araştırma veya yanlış yapılması maliyetli diğer işler için Carbon’u kullanın; derin doğrulaması buralarda değer katar. Rutin kodlama ve bilgi görevleri için Argon’u test edin, ancak tasarrufu kendi iş yükünüzde doğrulayın. Aynı istemleri çalıştırın ve kabul edilen sonuçlara bölünmüş toplam harcamayı, tamamlanma süresini ve hata oranını karşılaştırın.
CometAPI’de Gemini 4 Carbon API ile Nasıl Başlanır?
Model erişimi ve yeterli krediye sahip bir CometAPI hesabına, bir Python ortamına ve betikleri çalıştırma konusunda temel bilgiye ihtiyacınız olacak. Aşağıdaki dosyaların her birinin aynı istemci yapılandırmasını içe aktarabilmesi için bir proje dizini kullanın.
Neden CometAPI Üzerinden Gemini 4 Carbon API Kullanmalı?
CometAPI, Carbon’u diğer modellerle birlikte değerlendirirken erişimi ve faturalandırmayı tek sağlayıcı üzerinden yönetmek istediğinizde faydalıdır. Carbon güzergâhı, Gemini-native GenerateContent ve OpenAI uyumlu Chat arayüzü sunar; böylece uygulamanıza uygun istek biçimini seçebilirsiniz.
Bu kılavuz için, yerel güzergâh Google Gen AI SDK’sını CometAPI anahtarı ve temel URL ile yeniden kullanmanızı sağlar. Mevcut varsayılan grup fiyatları, Google’ın giriş fiyatlarının %20 altındadır. Uygulamanızı yeniden yazmadan Carbon ve Argon’u karşılaştırabilmek için model ID’sini yapılandırmada tutun ve araçlar, dosya yüklemeleri veya uzun devamlar eklemeden önce güzergâha özgü desteği kontrol edin.
Adım 1: Hesabınızı Oluşturun ve API Anahtarınızı Ayarlayın
CometAPI’ye giriş yapın, API anahtarınızı oluşturun veya açın ve bir ortam değişkeni olarak saklayın. Anahtarları doğrudan kaynak koda koymaktan veya depoya işlememekten kaçının.
Kabuğunuz için komutu kullanın. Değişkenleri Python’u çalıştıracağınız aynı terminalde ayarlayın; anahtar yer tutucusunu kendi anahtarınızla değiştirin.
CometAPI, özel SDK temel URL’siyle bir Gemini-native uç nokta belgeliyor. Bu uç nokta için CometAPI anahtarınızı kullanın. Aşağıdaki ayarlar GenerateContent istekleri için geçerlidir.
Ayar
Değer
SDK
google-genai
Base URL
https://api.cometapi.com
API sürümü
v1beta
REST kimlik doğrulama başlığı
x-goog-api-key
Anahtar ortam değişkeni
COMETAPI_KEY
Model ortam değişkeni
COMETAPI_MODEL
Model ID
gemini-4-carbon
Adım 3: Tekrar Kullanılabilir İstemci Oluşturun ve Yanıtları Doğrulayın
Bunu carbon_client.py olarak kaydedin. Bu dosya istemciyi bir kez tanımlar ve bu kılavuzda kullanılan yalnızca metin yanıtları için completed_text sağlar. Yardımcı işlev, cevabı döndürmeden önce aday bitiş nedenini kontrol eder; böylece boş veya kesik sonuçlar sessizce başarı olarak değerlendirilmez.
CometAPI istemcisi ve bir metin yanıt doğrulayıcıyla carbon_client.py oluşturun.
import os
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client(
api_key=os.environ["COMETAPI_KEY"],
http_options={
"api_version": "v1beta",
"base_url": "https://api.cometapi.com",
},
)
model = os.getenv("COMETAPI_MODEL", "gemini-4-carbon")
def completed_text(response):
if not response.candidates:
raise RuntimeError("No candidate returned; inspect prompt feedback.")
candidate = response.candidates[0]
reason = getattr(candidate.finish_reason, "value", candidate.finish_reason)
if reason != "STOP":
raise RuntimeError(f"Generation did not finish normally: {reason}")
parts = candidate.content.parts if candidate.content else []
text = "".join(
part.text or "" for part in (parts or []) if not part.thought
)
if not text.strip():
raise RuntimeError("The completed candidate contains no answer text.")
return text
Adım 4: İlk İsteğinizi Gönderin ve Sonucu Kontrol Edin
carbon_client.py ile aynı dizine first_request.py oluşturun ve aşağıdaki kodu ekleyin. Bu kod, MEDIUM düşünme ve 4.096-token çıktı bütçesi kullanarak kısa bir kontrol listesi istemi gönderir, completed_text(response) ile tamamlanmayı kontrol eder ve yanıtı UTF-8 olarak answer.txt dosyasına kaydeder. Proje dizininizden python first_request.py çalıştırın; ardından answer.txt’yi açın ve beş gözden geçirme noktasının da ilgili ve kullanılabilir olduğundan emin olun. Düşünme dahil token tüketimi için yazdırılan kullanım meta verilerini kontrol edin; normal bitiş, yanıt kalitesini garanti etmez. İstek başarısız olursa veya eksik çıktı döndürürse, yeniden denemeden önce sorun giderme bölümünü kullanarak kimlik bilgilerini, hata ayrıntılarını ve bitiş nedenini kontrol edin.
from pathlib import Path
from carbon_client import client, model, types, completed_text
response = client.models.generate_content(
model=model,
contents="Give me a five-point checklist for reviewing a Python API client.",
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=4096,
thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="MEDIUM"),
),
)
answer = completed_text(response)
Path("answer.txt").write_text(answer, encoding="utf-8")
print(answer)
print("Saved answer.txt")
if response.usage_metadata:
print(response.usage_metadata.model_dump(exclude_none=True))
python first_request.py
## Gemini 4 Carbon API Dosyaları Nasıl Analiz Eder?
Bu örnekleri carbon_client.py ile aynı dizinden çalıştırın. Ayrı bir dosya yükleme hizmetinden bağımsız olacak şekilde yerel dosyaları satır içi (inline) içerik parçalarına yüklerler.
PDF anlama görsel içeriği de kapsar: Gemini metin, tablo, grafik ve görselleri birlikte yorumlayabilir. [Google’ın doküman işleme kılavuzu](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/document-processing), dosya boyutu ve bağlam sınırlarına tabi olarak 1.000 sayfaya kadar PDF desteğini açıklar. Sayfa sayısı bir üst sınırdır; bu, her belgenin bir geçit isteğine sığacağı garantisi değildir.
Küçük ve geçici PDF’ler için satır içi girişi kullanın. Daha büyük dosyalar veya tekrarlı çok tur sorular için, tüm dosyayı yeniden göndermemek adına Google, Files API’yi önerir. Bu iş akışını CometAPI üzerinden kullanmadan önce, yükleme uç noktasını ve dosya referans desteğini doğrulayın; aşağıdaki satır içi örnek pratik bir başlangıç olarak kalır.
### Yerel bir PDF’yi özetleyin
Google, GenerateContent için [satır içi PDF girdisini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/document-processing) belgeliyor. Proje dizinine küçük, hassas olmayan bir report.pdf yerleştirin, ardından aşağıdakini analyze_pdf.py olarak kaydedin ve python analyze_pdf.py çalıştırın.
Yerel bir PDF gönderin ve tamamlanmış özetini kaydedin.
from pathlib import Path
from carbon_client import client, model, types, completed_text
response = client.models.generate_content(
model=model,
contents=[
types.Part.from_bytes(
data=Path("report.pdf").read_bytes(),
mime_type="application/pdf",
),
"Summarize this report in five bullets. Do not invent missing figures.",
],
config=types.GenerateContentConfig(max_output_tokens=4096),
)
Daha büyük belgelere genişletmeden önce özeti dosyayla karşılaştırın. İstek boyutu sınırları ve dosya referansı desteği geçide bağlıdır. Google’ın Office formatları veya Cloud Storage referans desteği, bu girdilerin CometAPI güzergâhınızda da desteklendiğini tek başına kanıtlamaz.
### Yerel bir ekran görüntüsünü inceleyin
[Satır içi görsel girdi](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-understanding) için MIME türünü dosyayla eşleştirin. script ile aynı dizine screen.png adlı bir PNG ekran görüntüsü koyun. Aşağıdakini analyze_image.py olarak kaydedin ve görünür metin ve yerleşimi incelemek için python analyze_image.py çalıştırın.
Genel bir görsel URL’sine güvenmeden bir PNG ekran görüntüsünü analiz edin.
from pathlib import Path
from carbon_client import client, model, types, completed_text
response = client.models.generate_content(
model=model,
contents=[
types.Part.from_bytes(
data=Path("screen.png").read_bytes(),
mime_type="image/png",
),
"Review this screenshot for unreadable text and overlapping elements. "
"Describe only visible issues and identify their locations.",
],
config=types.GenerateContentConfig(max_output_tokens=4096),
)
print(completed_text(response))
Her rapor edilen sorunu ekran görüntüsüyle karşılaştırın. Bir JPEG gönderirseniz hem dosya adını hem de MIME türünü eşleyecek şekilde değiştirin; yalnızca uzantıyı değiştirmek görseli dönüştürmez.
## Gemini 4 Carbon Yanıtlarını Nasıl Akış (Stream) Edersiniz?
### Akışlı metni görüntüleyin ve tamamlanmayı kontrol edin
Akış, sunucu tarafından gönderilen etkinlikler (SSE) olarak yanıt parçalarını döndürür; bu, uygulamanın üretim devam ederken kısmi çıktıyı göstermesine olanak tanır.
SDK, generate_content_stream üzerinden [akışlı metin üretimini](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/text-generation) sunar. Doğrudan HTTP istekleri için CometAPI, alt=sse ile streamGenerateContent kullanır.
Aşağıdakini stream_response.py olarak kaydedin ve python stream_response.py çalıştırın. Metin geldikçe görüntüler, ardından akışın normal bir bitiş nedeni ile sona erdiğini doğrular. Bir istisna, görüntülenen metni kabul edilmiş yanıt değil, kısmi sonuç olarak bırakır.
Akışlı metni okuyun ve kabul etmeden önce normal bitiş gerektirin.
from carbon_client import client, model, types
finish_reason = None
received_text = False
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model=model,
contents="Write a concise checklist for investigating intermittent API timeouts.",
config=types.GenerateContentConfig(max_output_tokens=4096),
):
if not chunk.candidates:
continue
candidate = chunk.candidates[0]
if candidate.finish_reason is not None:
finish_reason = getattr(candidate.finish_reason, "value", candidate.finish_reason)
parts = candidate.content.parts if candidate.content else []
for part in parts or []:
if part.text and not part.thought:
received_text = True
print(part.text, end="", flush=True)
print()
if finish_reason != "STOP" or not received_text:
raise RuntimeError(f"Stream not accepted as complete: {finish_reason}")
### Yapılandırılmış JSON çıkarın
[Şema kısıtlı çıktı](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/structured-output) için application/json isteyin ve uygulamanızın beklediği alanları tanımlayın. Bu örnek, kısa bir olay notundan iki alan çıkarır, ardından türlerini kontrol ederek sonucu yazdırır.
Bu örneği structured_output.py olarak kaydedin ve python structured_output.py çalıştırın. JSON’u ayrıştırmadan önce yanıt doğrulayıcıyı yeniden kullanır.
Olay alanlarını çıkarın, tamamlanmayı kontrol edin ve türlerini doğrulayın.
import json
from carbon_client import client, model, types, completed_text
response = client.models.generate_content(
model=model,
contents=(
"Extract the service and impact from this incident note: "
"The checkout API returned errors for ten minutes during a database restart."
),
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=4096,
response_mime_type="application/json",
response_schema={
"type": "OBJECT",
"properties": {
"service": {"type": "STRING"},
"impact": {"type": "STRING"},
},
"required": ["service", "impact"],
},
),
)
data = json.loads(completed_text(response))
if not isinstance(data, dict) or not all(
isinstance(data.get(field), str) for field in ("service", "impact")
):
raise ValueError("The response does not match the expected field types.")
print(json.dumps(data, indent=2))
Bir hizmet ve etki içeren bir nesne almalısınız. Şema uyumu, olgusal doğruluğu garanti etmez: çıkarılan değerleri girdiyle karşılaştırın ve depolamadan veya harekete geçmeden önce iş kurallarını uygulayın.
## Gemini 4 Carbon API Fiyatı
Google’ın [giriş fiyatlandırması](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/) 30 Kasım 2026’ya kadar geçerlidir; standart oranlar 1 Aralık’ta yürürlüğe girer. Daha sonraki istekler için bütçelemeden önce hesabınızın mevcut oranlarını kontrol edin.
Her iki model de Gemini 4 ailesine aittir, ancak farklı iş yüklerini hedefler.
| API fiyat katmanı | Girdi / 1M token | Çıktı / 1M token |
| ------------------------- | ---------------- | ---------------- |
| Standart (30 Kasım’a kadar) | $2.00 | $10.00 |
| Standart (1 Aralık’tan itibaren) | $4.00 | $20.00 |
| Batch (30 Kasım’a kadar) | $1.00 | $5.00 |
| Batch (1 Aralık’tan itibaren) | $2.00 | $10.00 |
| Flex (30 Kasım’a kadar) | $1.00 | $5.00 |
| Priority (30 Kasım’a kadar) | $3.60 | $18.00 |
Ek fiyat ayrıntıları:
* Önbelleğe alınmış girdi: 30 Kasım’a kadar milyon token başına $0.10, 1 Aralık’tan itibaren $0.20.
* Batch ve Flex, hizmet özelliklerini tolere edebilen iş yükleri için daha düşük maliyetli işlem sunar.
* Düşünme token’ları çıktı token’ları olarak faturalandırılır.
* Dahili araç talimatları ve fonksiyon deklarasyonları tarafından tüketilen token’lar da faturalandırılabilir.
Google, çoğu yazılım mühendisliği ve bilgi çalışması için Argon’u açıkça önerir; Carbon’u ise daha derin akıl yürütme ve genişletilmiş doğrulama gerektiren görevler için ayırır.
Pratik öneri: Yanlış bir sonucun maliyetinin yüksek olduğu veya görev önemli ölçüde keşif ve doğrulama gerektirdiğinde Carbon’u seçin. Daha verimli token bütçesiyle güçlü akıl yürütme gerektiğinde Argon’u seçin.
### CometAPI Fiyatı
12 Kasım 2026’da kontrol edildiği üzere, [CometAPI’nin varsayılan grup tarifesi](https://www.cometapi.com/models/google/gemini-4-carbon/) milyon girdi token’ı başına $1.60, milyon çıktı token’ı (düşünme dahil) başına $8.00 ve önbelleğe alınmış girdi isabetlerinde milyon token başına $0.08 listeler. Bu oranlar, Google’ın ilgili giriş oranlarının %20 altındadır.
CometAPI fiyatları, Google’ın resmi oranları değiştikçe değişebilir. Bugünkü dolar fiyatını kalıcı saymak yerine, mevcut resmi oranı hesabınıza bağlı indirime göre karşılaştırın. Aynı %20 indirim oran değişiminden sonra da sürdürülürse, oranınız yeni resmi oran × 0.80 olur; bütçelemeden önce gerçek CometAPI oranını doğrulayın. Diğer hesap grupları farklı indirimlere sahip olabilir.
Önbelleğe alınmamış 100.000 girdi token’ı ve düşünme dahil 10.000 çıktı token’lı bir istek için, yalnızca token maliyeti gösterilen CometAPI oranıyla $0.24’tür: girdi için $0.16, çıktı için $0.08. Aynı miktarlar Google’ın giriş oranlarında $0.30 veya Aralık oranlarında $0.60 tutar. Birlikte 110.000 token, modelin paylaşılan bütçesine sığar.
Bu tahmin araçlar, yeniden denemeler ve hesap belirli fiyat ayarlamalarını içermez. Çıktı maliyeti düşünme token’larını içerir; bu nedenle, daha yüksek akıl yürütme düzeyi, görünür yanıt kısa olsa bile faturayı artırabilir.
### Gemini 4 Carbon API Maliyetlerini Nasıl Optimize Ederim?
Kullanılabilir, doğru bir sonucun maliyeti için optimize edin. Daha ucuz bir istek, onu tekrar etmek veya yanıtı manuel olarak düzeltmek zorunda kalırsanız değersizdir.
1. Düşünmeyi bilinçli seçin. MEDIUM ile başlayın, basit işler için LOW’u test edin ve kabul oranını ek süre ve token’ları haklı çıkaracak kadar artırıyorsa HIGH kullanın.
2. Örtük önbellekle kararlı bağlamı yeniden kullanın. Google’ın [Argon](https://docs.cloud.google.cn/gemini-enterprise-agent-platform/models/guides/gemini-4-argon) ve [Carbon](https://docs.cloud.google.cn/gemini-enterprise-agent-platform/models/guides/gemini-4-carbon) iş akışları, açık bağlam önbelleği oluşturmayı desteklemez; örtük önbelleği destekler. Yeniden kullanılabilir talimat ve dokümanları önce, değişen soruyu en sona yerleştirin. En az 4.096 token’lık paylaşılan ön ekler için uygunluk belgelidir. CometAPI güzergâhınızda gerçek önbellek isabetlerini ve ücretlerini doğrulayın; tekrar, indirimi garanti etmez.
3. Gereksiz işleri azaltın. İlgili sayfaları veya alıntıları gönderin, ihtiyaç duyduğunuz çıktı alanlarını isteyin ve yeterli bir çıktı bütçesi ayarlayın. Düşünme, çıktı kullanımına sayılır; aşırı küçük bir tavan kesintiye ve yeniden denemelere neden olabilir.
4. Tüm iş akışını ölçün. Düşünme, araç kullanımı, yeniden denemeler ve reddedilen yanıtları toplam harcamaya dahil edin. Geçerli yanıtları kaydedin ki aşağı akış depolama hataları yeni bir üretimi tetiklemesin.
5. Değere göre yönlendirin. Aynı görevlerde Carbon ve Argon’u karşılaştırın. Sağlayıcınız destekliyorsa ve iş yükü hizmet özelliklerini tolere edebiliyorsa yalnızca Batch veya Flex’i değerlendirin.
Kabul edilen sonuç başına maliyeti = toplam iş akışı harcaması ÷ kabul edilen sonuçlar olarak takip edin. Bir modeli, istemi veya düşünme düzeyini değiştirdikten sonra bunu gecikme ve kaliteyle birlikte gözden geçirin.
## Gemini 4 Carbon için Hangi API Biçimini Kullanmalısınız?
Geliştiriciler, [CometAPI’de Gemini 4 Carbon API’ye](https://www.cometapi.com/models/google/gemini-4-carbon/) yerel Gemini API ve OpenAI uyumlu Chat API üzerinden erişebilir. Uygulamanızın istek formatına ve belgelenmiş özellik gereksinimlerine uyan arayüzü kullanın.
| Arayüz | Ne zaman uygundur | Entegrasyon kontrolü |
| ----------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Gemini-native GenerateContent | Bu kılavuzdaki Python ve REST örnekleri; contents ve generationConfig kullanan uygulamalar | Yukarıda gösterilen Gemini temel URL’sini ve alan adlarını kullanın |
| OpenAI uyumlu Chat API | Sohbet mesajları etrafında organize edilmiş mevcut bir uygulama | Kod uyarlamadan önce Carbon güzergâhının belgelenmiş uç noktasını, alanlarını ve desteklenen özellikleri kontrol edin |
Uyumluluk, belirli bir uç nokta ve istek şekli için geçerlidir. OpenAI Responses alanlarını Gemini-native uç noktaya göndermeyin veya Chat uyumlu bir güzergâhın Responses’ı da uyguladığını varsaymayın. Aracılı bir uygulama, yalnızca başarılı bir metin istemi değil, bir fonksiyon çağrısından eşleşen sonuca kadar doğrulanmış bir gidiş dönüşe ihtiyaç duyar.
## Gemini 4 Argon’dan Gemini 4 Carbon API’ye Nasıl Geçiş Yapılır?
Argon uygulamanız halihazırda CometAPI’nin Gemini-native GenerateContent güzergâhını kullanıyorsa, yapılandırılmış modeli önce gemini-4-carbon olarak değiştirerek başlayın. İlk karşılaştırma için anahtarı, temel URL’yi, istemi ve doğrulama mantığını değiştirmeden tutun. Hem [Argon](https://docs.cloud.google.cn/gemini-enterprise-agent-platform/models/guides/gemini-4-argon) hem de [Carbon](https://docs.cloud.google.cn/gemini-enterprise-agent-platform/models/guides/gemini-4-carbon), birçok Gemini 4 istek kuralını paylaşır; yalnızca eski parametre alanları uygulamanızda kaldıysa temizlik gerekir.
### 1. Modeli değiştirin ve kontrollü bir karşılaştırma yapın
Bu kılavuzdaki kurulumu kullanarak COMETAPI_MODEL’i gemini-4-argon’dan gemini-4-carbon’a değiştirin, ardından ortam değişkenini yeniden yüklemesi için Python sürecini yeniden başlatın. Her iki model için de aynı temsilci istemi ve düşünme düzeyini kullanın. Aşağıdaki bağımsız örnek carbon_client.py’yi yeniden kullanır ve Carbon’u açıkça seçer:
from carbon_client import client, types, completed_text
response = client.models.generate_content(
model="gemini-4-carbon",
contents="Review this function for correctness: def add(a, b): return a + b",
config=types.GenerateContentConfig(
max_output_tokens=4096,
thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="MEDIUM"),
),
)
print(completed_text(response))
### 2. İstek ayarlarını ve konuşma geçmişini kontrol edin
GenerateContent üzerinde LOW, MEDIUM veya HIGH tutun. Kalan thinking_budget, MINIMAL veya explicit cached_content kullanımını kaldırın. Sonucu kontrol etmek için temperature, top_p veya top_k’ya güvenmeyin. frequency_penalty, presence_penalty ve 1’den büyük candidate_count değerlerini kaldırın. Araçlar çağırıyorsanız, eşleşen fonksiyon çağrı ID’lerini, adlarını ve yanıt sırasını koruyun. Bunlar, uyumluluk kontrolleridir; Argon’dan yeni kaldırılan özellikler değildir.
### 3. Yaygın dağıtımdan önce kaliteyi, maliyeti ve gecikmeyi doğrulayın
Aynı test setini her iki modelden de geçirin. Görev başarısını, JSON doğrulamasını, araç yürütmeyi, tam tamamlanmayı, faturalandırılan token’ları ve geçen süreyi kontrol edin. Argon yapılandırmasını elinizin altında tutun, trafiğin küçük bir kısmını Carbon’a yönlendirin ve yalnızca kabul ve bütçe hedeflerinizi karşılarsa genişletin.
### 4. Uzun çıktı desteğini model değişikliğinden ayrı tutun
Ön plan segmentinde biten isteklerle başlayın. Devam gerekiyorsa, önce CometAPI’nin gerekli uç noktayı ve yanıt alanlarını desteklediğini doğrulayın. Yalnızca model adını değiştirmek, bu kılavuzun v1beta geçidinde Google’ın v1beta1 devam iş akışını otomatik olarak etkinleştirmez. Üretim normal şekilde bitene kadar kısmi çıktıyı tamamlanmamış sayın.
## Sonuç
İlk başarılı isteği bir entegrasyon testinin başlangıç noktası olarak kullanın. Uygulamanızın ihtiyaç duyduğu giriş türlerini ve yanıt biçimlerini yalnızca gerektiği kadar ekleyin ve temsilci görevlerde tam çıktıları, hata işlemesini ve maliyeti kontrol edin. Yeni entegrasyondan geçecek trafiği küçük bir payla başlatın ve genişletmeden önce sonuçlar değişirse bilinen çalışan bir yapılandırmayı elinizin altında tutun.
## Gemini 4 Carbon SSS
### Gemini 4 Carbon’un bağlam penceresi ne kadar büyük?
Gemini 4 Carbon, girdi, akıl yürütme, fonksiyon çağrıları ve üretilen çıktı dahil birleşik 1.048.576 token’lık bir girdi ve çıktı bağlam sınırını destekler.
### Gemini 4 Carbon’un en güçlü kıyasları nelerdir?
Öne çıkan bildirilen sonuçlar arasında SEC-bench Pro’da %88.2, ExploitGym’de %54.8, CWE-bench’te %71.0 ve GraphWalks’ta %96.2 yer alır. Bu sonuçlar, siber güvenlik, uzun bağlam ve ajansal akıl yürütme yeteneklerini vurgular.
### Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon ile nasıl karşılaştırılır?
Carbon, Artificial Analysis Intelligence Index (59’a karşı 50), SWE-sweep (9.6%’ya karşı 4.3%) ve SEC-bench Pro (88.2%’ye karşı 83.4%) dahil olmak üzere çeşitli bildirilen kıyaslarda Argon’a göre önemli ölçüde iyileşir. Temel ayrımı, genişletilmiş akıl yürütme ve karmaşık ajansal görevlerde daha güçlü performanstır.
### Gemini 4 Carbon, Claude Opus 5.5’ten daha iyi mi?
Hiçbir model her kıyasın lideri değildir. Carbon, Artificial Analysis Intelligence Index, Terminal-Bench 4.0, GraphWalks ve siber güvenlik değerlendirmelerinde daha yüksek puan alır; Claude Opus 5.5 ise OSWorld-2.1 ve FrontierSWE 2’de öndedir.
### Gemini 4 Carbon hangi düşünme düzeylerini destekler?
Gemini 4 Carbon, LOW, MEDIUM ve HIGH düşünme düzeylerini destekler; varsayılan MEDIUM’dur. Geliştiriciler bu ayarları akıl yürütme derinliği, gecikme ve token tüketimi arasında denge kurmak için kullanabilir.
### Gemini 4 Carbon görselleri, ses ve videoyu işleyebilir mi?
Evet. Model kartı, desteklenen girdi kipleri olarak metin, görsel, ses ve videoyu listeler. Belirtilen çıktı kipi metindir.
### Gemini 4 Carbon’un bilgi sınırı nedir?
Google’ın Kasım 2026 model kartı, bilgi kesimini Mart 2026 olarak listeler. Bu nedenle, model, harici araçlar veya kullanıcı tarafından sağlanan bağlam olmadan bu tarihten sonraki olay ve gelişmelerde bilgi eksikliğine sahip olabilir.
Gerçekleri, kodu ve çıkarılan alanları doğrulayın.
