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  • 新 · 11月10日

Gemini 4 Carbon · QuickSilver Pro

gemini-4-carbon
谷歌实时可用性—

Gemini 4 Carbon 面向编程、智能体和复杂推理。支持文本输入，上下文 1M，最多输出 66K token。每百万 token 输入 $2.00 / 输出 $10.00，缓存读取 $0.10，与 Google 标准刊例价一致。

  • 1M 上下文
  • 最大输出 66K
  • 工具调用
  • 推理 · 默认开启
  • 流式输出
  • JSON Schema 输出

作者Raullen Chai更新于

你支付 · 每 1M 输入 / 输出

$2.00 / $10.00

与官方价相同

与 Google standard list price 价格相同

价格对比（$/1M token）

条形长度 = 相对官方价的价格

服务商输入输出对比 QSP
QuickSilver Pro$2.00$10.00—
Google standard list price(google/gemini-4-carbon)$2.00$10.00相同

Google 价格来源： ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

概览

上下文
1M token
输入 / 1M
$2.00
输出 / 1M
$10.00
默认思考
是
最大输出
66K
延迟 · 实时
—

编程、智能体、长文档推理。

什么时候该选 Gemini 4 Carbon？

依据目录中的能力和公开价格整理，而非基准测试。

适用场景

适合编程和复杂推理。上游探测验证了流式响应、auto/required/指定工具、严格 JSON Schema。

  • 长文档和代码库，最多 1M token 上下文
  • 需要调用工具并输出严格 JSON Schema 的 Agent
  • 多步推理，默认开启
  • 既支持 Chat Completions，也支持 Responses API 客户端

何时该选其他模型

推理无法关闭。使用 reasoning: {effort: "low"}；reasoning: {enabled: false} 被拒绝。最多输出 32,768 token；延迟与容量可能变化。

在模型列表中比较其他选择

快速开始（curl）

获取 API key →
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-carbon",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-carbon",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
  apiKey: process.env.QSP_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-4-carbon",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
curl https://api.quicksilverpro.io/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-carbon",
    "input": "Hello!"
  }'
python (OpenAI SDK)
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-carbon",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

兼容 OpenAI。只需改一行 base_url 即可迁移。

网关行为

本模型的兼容性说明。

prompt
提示最多 1M token。
max_tokens
最多 66K 个输出 token。
  • /v1/chat/completions: 支持
  • /v1/responses: 支持
  • 流式输出: 支持
  • 工具调用: 支持
  • 图片输入: 本模型未列出
  • JSON Schema: 支持
  • 推理: 支持

价格从何而来

目录 v76 · 无单独的长上下文价格档

服务商参考价
$2.00 / $10.00ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
目录核验日期
提示缓存 · 不参与对比
读取 $0.10

usage.cost = prompt_tokens × $2.00/1M + completion_tokens × $10.00/1M

/pricing.json

按基础价格计算；缓存的提示 token 按上方缓存价格计费。

常见问题

常见问题

每百万 token 输入 $2.00 / 输出 $10.00，缓存读取 $0.10，与 Google 标准刊例价一致。推理按输出计费。

Gemini · 模型

模型

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