Gemini 4 Carbon se abre a todos: $2/$10 por millón de tokens, pero el 1 de diciembre el precio se duplica

Algunos modelos se evalúan con benchmarks; otros, con una tarea del estilo «haz algo raro y veamos qué sale». Simon Willison, autor de la herramienta de línea de comandos LLM, suele seguir el segundo camino. Junto con el lanzamiento del plugin llm-gemini 0.36, publicó sus primeras impresiones de Gemini 4 Carbon, el nuevo modelo insignia de Google, que acaba de quedar disponible para todos.

Qué ha pasado y cuánto cuesta

Hace dos semanas, Google anunció Carbon solo para un «subconjunto de ciberdefensores», es decir, un círculo reducido de especialistas en seguridad. Ahora el acceso está abierto al resto. Willison lo considera el mejor Gemini de la historia.

Los precios de lanzamiento son de $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida. Es el nivel de GPT-6.1 Sol y Claude Sonnet 5.5. Pero hay un matiz: desde el 1 de diciembre la tarifa se duplica a $4 y $20, como Opus 5.5. Es decir, Google primero vende Carbon como un modelo de gama media y luego lo traslada a la categoría premium.

El modelo tiene tres niveles de «esfuerzo de razonamiento»: low, medium y high. Por defecto está activado medium. Para cada nivel, Willison generó una imagen con su prueba característica: un SVG de un pelícano en bicicleta. La versión con high salió pulcra: monóculo, gorra de marinero con lazo azul, cesta con pescado, degradados suaves. El propio autor admite que los pelícanos de Gemini llevan tiempo siendo buenos, así que esta prueba ya distingue poco.

Una prueba más seria: un mecha del tamaño de una ciudad

Por eso Willison eligió una tarea más difícil. El día anterior le había dado el mismo prompt a Claude Fable 5.2: crear una animación en three.js en la que la ciudad de Yonkers se levanta como un robot mecha gigante y pisotea Manhattan, Queens y Brooklyn, usando datos de OpenStreetMap. Lo ejecutó todo en Antigravity IDE, de Google.

Se logró, pero no a la primera. Para obtener un archivo HTML sin dependencias externas, tuvo que pedir por separado «reunir todo en un HTML autónomo». Es un detalle menor, pero revelador: el entorno agéntico entregó un proyecto que no se puede simplemente abrir y enviar a un colega. Willison grabó la pantalla y publicó el vídeo.

En una actualización añadió un vídeo de la propia Google. Según la descripción, mediante la función /swarm de Antigravity, Carbon construyó un juego 3D en el que el jugador explora el campus de Google en Mountain View como un pelícano en una bicicleta GBike. El modelo coordinó subagentes. Unos modelaron activos 3D en Blender a partir de referencias de Omni y Nano Banana; otros escribieron un juego de navegador en Three.js con shaders WebGL. También se añadieron efectos de sonido procedurales mediante Web Audio y música de Lyria. Es una demo del proveedor, no una verificación independiente, pero muestra el escenario objetivo: la orquestación de varios subagentes y distintos modelos multimodales en una sola tarea.

Qué hacer con esto

Para los equipos que cuentan el presupuesto, las conclusiones son estas:

• Pruébelo ya. Si Carbon encaja en su tarea, hasta el 1 de diciembre los tokens cuestan la mitad. Después de esa fecha habrá que compararlo con Opus 5.5, no con los modelos de clase Sonnet.
• El modo de razonamiento es una palanca. Por defecto está medium. Compruebe dónde basta con low y dónde high da una mejora apreciable. De ello dependen tanto la calidad como la factura final.
• Prevea un paso de «empaquetado». Un resultado agéntico puede requerir un prompt adicional para convertirse en un artefacto autosuficiente, como en el caso del archivo HTML.
• Para una prueba rápida desde la terminal, actualice el plugin llm-gemini a la versión 0.36. Salió a la vez que la apertura del modelo.

Limitaciones

Todo lo que sabemos son las impresiones de un solo desarrollador con unos pocos prompts. En la nota no hay cifras de benchmarks, velocidad de respuesta ni estabilidad. Tampoco hay detalles sobre ciberseguridad, el motivo por el que se restringió el acceso al principio. Por eso, pruebe Carbon con sus tareas reales mientras esté vigente el precio de lanzamiento y solo después decida si traslada a él la producción.