제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon) 성능 테스트 결과, 벤치마크부터 가격, 사용법까지 총정리

Google이 새로운 최상위 프론티어 모델 Gemini 4 Carbon을 출시했습니다. Gemini 4 Argon 정식 출시 2주 만에 발표된 모델로, 발표 직후 독립 평가 기관 Artificial Analysis의 종합 지수에서 Claude Opus 5.5와 GPT-6 Astra를 제치고 1위에 오르며 단숨에 주목을 받았는데요.

한때 AI 경쟁을 이끌던 구글의 Gemini 3.5 Pro 출시가 무산된 뒤 최상위 모델 경쟁의 주도권을 OpenAI와 Anthropic에 내주었는데요, Argon으로 경쟁에 복귀하며 연이어 내놓은 Carbon으로 예전의 위상을 되찾을 수 있을까요?

Gemini 4 Carbon의 주요 특징과 벤치마크 성능, 그리고 다른 AI 모델과 직접 비교한 테스트 결과까지 살펴보겠습니다.

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon) 핵심 요약

• 고난도 작업을 끝까지 처리합니다. 답하기 전에 가설을 여러 개 세워 검증하기 때문에, 여러 시스템에 걸친 버그 추적이나 아키텍처 재설계처럼 한 번에 답이 나오지 않는 작업도 안정적으로 해냅니다.
• 결과 화면까지 직접 확인해 완성도를 높였습니다. 빌드와 검증을 반복하며 렌더링된 화면까지 점검하고, 웹 개발 평가 WebDev Arena에서 Argon보다 89점 높은 1,768점을 기록했습니다.
• 긴 자료 분석과 보안에서 경쟁 모델을 앞섰습니다. 장문 이해 평가 GraphWalks에서 96.2%로 GPT-6 Astra보다 24.4%p 높았고, 사이버용 Carbon은 취약점 탐지·검증·수정 3단계 보안 평가에서 모두 1위를 기록했습니다.
• Opus 5.5보다 낮은 비용으로 쓸 수 있습니다. 11월 30일까지 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이며, Artificial Analysis 기준 작업당 비용이 Opus 5.5보다 약 23% 낮습니다. 다만 12월 1일부터는 단가가 두 배로 오릅니다.

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)이란?

* 이미지 출처: 제미나이 4 Carbon 소개 페이지

Gemini 4 Carbon은 Google DeepMind가 공개한 Gemini 4 계열의 최상위 프론티어 모델로, 장시간 이어지는 에이전트 작업에서 고난도 추론을 끝까지 수행하는 데 초점을 맞췄습니다.

Gemini 4 Argon을 기반으로 성능을 끌어올려, 여러 하위 시스템에 걸친 근본 원인 추적, 아키텍처 재설계, 그림과 표가 많은 긴 문서 분석, 수학·과학 증명, 보안 점검에서 강점을 보입니다.

입력과 출력을 합쳐 최대 1,048,576토큰을 처리하며, 텍스트·이미지·영상·오디오·PDF를 함께 입력받아 분석하므로 다양한 분야에 활용할 수 있습니다.

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)의 주요 특징

뛰어난 추론능력으로 작업을 끝까지 이어갑니다

Carbon은 Argon을 기반으로 고난도 작업 처리 능력을 끌어올렸습니다. 작업을 요청받으면 바로 답을 내지 않고, 가설을 여러 개 세워 검증하는 과정을 먼저 거치도록 프로세스를 개선해 여러 하위 시스템에 걸친 버그 원인 추적이나 아키텍처 재설계처럼 한 번에 답이 나오지 않는 작업도 안정적으로 처리합니다.

덕분에 사용자가 원인을 직접 좁혀 가며 여러 번 다시 지시하지 않아도 원하는 결과물을 생성할 수 있습니다.

검증 과정을 통해 더 완성도 높은 작업물을 생성합니다

Carbon은 이전 모델보다 코딩과 풀스택 웹 개발 성능을 끌어올렸습니다. 작업 중에 빌드와 검증을 반복하며, 작성한 코드뿐 아니라 실제로 렌더링된 화면까지 직접 확인하고 문제를 바로잡습니다.

사람이 웹 개발 결과물을 직접 비교 평가하는 WebDev Arena에서 Argon보다 다 89점 높은 1,768점을 기록할 정도로 웹 디자인 감각도 개선되어, 기능은 물론 화면 디자인까지 한층 정교한 작업물을 완성할 수 있습니다. 

보안 능력과 악용 방지 장치를 함께 강화해 안전성을 높였습니다

Fairwind Program으로 제공되는 사이버용 Carbon은 Google 자체 평가의 취약점 탐지 → 검증 → 수정 3단계에서 모두 1위를 기록할 만큼 사이버 보안 능력이 강화됐습니다.

동시에 Carbon 전반에는 모델이 공격에 악용되지 않도록 막는 안전장치도 강화돼, 외부 문서나 웹페이지를 다루는 에이전트 작업에서도 보다 안전하게 활용할 수 있습니다. 

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)의 성능은?

Gemini 4 Carbon의 성능을 다른 AI 모델과 비교하기 위해 GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.2에 동일한 프롬프트를 입력해 물류 창고 3D 애니메이션을 제작했습니다.

각 모델의 추론 능력과 구현 디테일을 비교하고자, 박스가 입고 → 하역 → 분류 → 적재 → 출고로 이어지는 단계별 흐름을 기획했습니다. 단계마다 카메라 구도가 바뀌며 작업 과정을 한눈에 볼 수 있도록 프롬프트를 작성했고, 추론 수준은 네 모델 모두 Medium으로 동일하게 설정했습니다.

테스트 결과 Gemini 4 Carbon은 단계별 흐름 표현과 그래픽 디테일, 전체적인 퀄리티에서 Astra보다 뛰어난 모습을 보였습니다. 다만 Opus 5.5와 Fable 5.2의 결과물이 워낙 뛰어나, 이들과 비교하면 디자인과 전체적인 구현 완성도는 약간 아쉬웠습니다. 

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)의 벤치마크 결과

긴 자료 속 정보를 연결하는 능력이 

크게 좋아졌습니다

수십만 토큰 분량의 자료 안에 흩어진 연결 관계를 끝까지 추적하는 GraphWalks(256K~1M)에서 96.2%를 기록, Argon의 84.2%보다 12.0%p 높아졌고, GPT-6 Astra(71.8%)와는 24.4%p 높을 정도로 뛰어난 성능을 보입니다.

계약서 묶음, 대량 로그, 대형 코드베이스처럼 앞뒤 자료를 이어서 판단해야 하는 업무에서 더욱 유용하게 활용할 수 있습니다.

취약점을 찾고, 확인하고, 

고치는 보안 능력이 모두 향상됐습니다

사이버용 Carbon은 취약점 탐지(SEC-bench Pro) 88.2%, 검증(ExploitGym) 54.8%, 수정(CWE-bench v1) 71.0%로 3단계 모두 1위를 기록했습니다.

특히 취약점이 실제 공격으로 이어지는지 확인하는 검증 단계가 Argon의 42.0%보다 12.8%p 높아져 가장 크게 개선됐습니다.

덕분에 서비스나 코드에서 공격 당할 수 있는 취약점을 미리 가려내고 고칠 수 있어, 서비스를 더 안전하게 운영할 수 있습니다. 

여러 도구를 오가는 

장시간 업무 자동화에서 앞섰습니다

여러 SaaS 도구를 오가며 업무를 끝까지 처리하는 AutomationBench에서 53.9%를 기록, Opus 5.5의 42.5%보다 11.4%p 높게 측정됐습니다.

가상 자판기를 1년간 운영하는 Vending-Bench 2에서도 $16,484를 남겨 Argon보다 $2,766, Astra보다 $969 보다 뛰어난 모습을 보였습니다. 

CRM 업데이트, 데이터 입력, 일정 관리처럼 여러 단계를 이어서 처리해야 하는 반복 업무에 특히 적합합니다. 

화면 조작과 일부 코딩에서는

Claude·GPT가 여전히 앞섭니다

화면을 보고 마우스와 키보드로 조작하는 OSWorld-2.1은 81.5%로 Argon보다 6.8%p 올랐지만, Opus 5.5의 87.2%보다 5.7%p 낮습니다. 에이전틱 코딩 평가 FrontierSWE 2도 Argon보다 6.2%p 올랐지만, Astra보다 4.3%p 뒤처집니다.

화면 조작 업무에서는 Claude가, 에이전틱 코딩에서는 GPT가 아직 더 뛰어난 모습을 보입니다. 

Artificial Analysis는 

제미나이 4 카본을 어떻게 평가했을까?

* 이미지 출처: Artificial Analysis X 계정

Artificial Analysis에서 Gemini 4 Carbon은 Claude Fable 5.2에 이어 두 번째로 높은 종합 점수를 기록했습니다. 

• 종합 지능: Intelligence Index 60점으로 Claude Opus 5.5(59점), GPT-6 Astra(57점), Argon(50점)을 앞섰습니다. 출시 직후에는 1위였지만, 11월 9일 공개된 Fable 5.2(65점)에 1위를 내줬습니다.
• 비용: 작업당 비용은 $7.76로 Fable5.2($26.54)보다 약 3.4배, Opus 5.5($10.04)보다 약 23% 낮습니다. 비슷한 수준의 성능을 더 적은 비용으로 쓸 수 있습니다.
• 응답 속도: 첫 답변이 나오기까지 66초로, Opus 5.5(354초), Astra(249초), Fable 5.2(248초)보다 크게 빠릅니다.
• 산업별 성능: 금융·회계, 법률, 엔지니어링 지수에서 2위를 기록해 전문 업무 활용도가 높습니다.

다만 사이버 보안 자체 평가에서 1위를 기록했던 것과는 다르게, Artificial Analysis의 Cyber Index에서는 상위 3위 안에 들지 못하며 대조적인 모습을 보였습니다.

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)의 API 가격

• Gemini 4 Carbon은 11월 30일까지 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10으로 제공됩니다. 캐시 입력은 95% 할인된 $0.10이며, Argon과 같은 가격 구조입니다.
• 프로모션 가격 기준으로 Fable 5.2의 4분의 1, Astra의 5분의 1 수준입니다. 12월 1일 이후에는 Opus 5.5와 같아지지만, Astra보다는 여전히 2.5배 낮습니다.
• 배치·플렉스 처리는 입력 $1, 출력 $5(12월 이후 $2, $10)이고, 우선 처리는 입력 $3.60, 출력 $18(12월 이후 $7.20, $36)입니다. 무료 등급은 제공하지 않습니다.
• 토큰 단가는 Astra보다 낮지만, Artificial Analysis가 측정한 작업당 비용은 Astra(6.24)가Carbon(7.76)보다 낮았습니다. 추론 토큰을 많이 쓰는 모델이므로, 예산은 토큰 단가가 아닌 작업당 사용량을 기준으로 계산하는 것이 좋습니다.

제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon)은

어디서 사용할 수 있나요?

1. 구글 제미나이

Carbon은 구독 요금제 가운데 Google AI Ultra(국내 월 119,000원부터)에서만 제공되며, AI Pro 요금제에서는 Argon까지 사용할 수 있습니다. Gemini 앱 입력창의 모델 메뉴에서 4 Carbon을 선택하면 바로 사용할 수 있습니다.

2. Google Antigravity

Antigravity에서도 Carbon은 Ultra 사용자에게만 제공되며, 모델 선택 메뉴에서 Gemini 4 Carbon으로 바꾸면 바로 사용할 수 있습니다. 여러 에이전트에게 작업을 나눠 맡기는 /swarm은 AI Pro와 Ultra 모두 사용할 수 있지만, 에이전트에 Carbon을 배정하려면 Ultra가 필요합니다.

3. Google AI Studio

개발자는 Google AI Studio에서 Gemini API 유료 등급 결제를 연결한 뒤, 모델 ID gemini-4-carbon으로 Carbon을 호출할 수 있습니다. 무료 등급에서는 사용할 수 없으며, API 비용은 구독 요금제와 별도로 청구됩니다.

4. GitHub Copilot

GitHub는 Copilot Pro+, Max, Business, Enterprise 사용자를 대상으로 Copilot에 Carbon을 추가했습니다. VS Code, JetBrains, Copilot CLI, GitHub 웹의 모델 메뉴에서 Carbon을 선택해 사용할 수 있으며, 비용은 Google API 정가 기준으로 사용한 만큼 청구됩니다.

5. 연구자 무료 프로그램

선정된 과학자와 연구자는 Antigravity 최상위 사용량 등급으로 Argon과 Carbon을 6개월간 무료로 사용할 수 있습니다. 신청서를 제출하면 자격 요건, 수용 인원, 선발 기준에 따라 매주 순차적으로 참여자가 확정됩니다.

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제미나이 4 카본(Gemini 4 Carbon) 

사용 시 주의사항

구독 요금제에서는 AI Ultra만 사용할 수 있습니다

Carbon은 Gemini 4 Argon과 다르게 AI Ultra 구독자만 사용할 수 있습니다. 무료 또는 Pro 구독자라면 요금제를 변경하던가 Google API 유료 결제를 통해 Google AI Studio에서 사용해야 합니다.

12월 1일부터 단가가 두 배로 오릅니다

Carbon은 현재 프로모션 가격으로 제공되고 있으며, 12월 1일부터 비용이 올라갑니다.

11월 시험 비용을 그대로 예산에 넣으면 실제 비용의 절반만 잡히게 되니 시험 요청의 실제 토큰 사용량을 기록하고 12월 단가로 계산해 예산을 정하는 것을 추천합니다.

추론 수준과 출력 한도를 작업별로 조정해야 합니다

max_output_tokens는 추론(thinking)과 최종 답변을 모두 포함한 한도입니다. 너무 낮게 설정하면 추론만 하다가 답변을 채 쓰기 전에 응답이 끊기는 경우가 많습니다. 기존에 32,768 토큰보다 낮게 쓰고 있었다면 그 이상으로 올리는 것이 좋습니다.

추론 수준은 기본적으로 Medium에서 시작하고, 결과 품질이 부족하다고 느껴질 때만 High로 올리는 게 효율적입니다. 또한 Carbon은 Argon보다 응답 시간이 긴 편이라, 타임아웃을 넉넉하게 잡고 작업을 해야합니다.

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