Gemma 4 31B Instruct è il modello multimodale denso da 30.7B di Google DeepMind che supporta input di testo e immagini con output di testo. Caratterizzato da una finestra di contesto di 256K token, modalità di pensiero/ragionamento configurabile, funzione nativa...
Google Gemma 4 31B è una variante ottimizzata per istruzioni della famiglia Gemma 4, sviluppata da Google. Ha circa 31 miliardi di parametri ed è ottimizzata per attività di chat e seguimento di…
Gemma 4 31B è progettata per il seguimento delle istruzioni, la generazione di testo e il ragionamento. È in grado di comprendere prompt complessi, conversazioni multi-turn e attività che richiedono logica passo-passo. Il modello è ottimizzato tramite fine-tuning per seguire le istruzioni, il che significa che è stato perfezionato per seguire le indicazioni dell'utente e produrre risposte utili e coerenti. Supporta interazioni sia single-turn che multi-turn. Basandosi sul suo numero di parametri di 31 miliardi, bilancia capacità e velocità di inferenza, rendendolo adatto per applicazioni in tempo reale dove la latenza è importante.
Attraverso il benchmark GPQA Diamond, sappiamo che il modello si comporta bene in compiti di ragionamento di livello esperto nelle scienze. È probabilmente efficace anche nella generazione di codice, nella sintesi e nella scrittura creativa, sebbene non siano forniti benchmark specifici per tali compiti nei dati forniti. Il modello è più efficace quando riceve istruzioni chiare e strutturate. Per attività che richiedono un contesto molto lungo o una generazione potenziata da recupero, gli utenti dovrebbero testare i limiti della finestra di contesto del modello, poiché la lunghezza esatta del contesto non è specificata nei dati forniti.
Se i tuoi compiti sono semplici—come classificazione di base, generazione di testi brevi o risposte a frase singola—potresti preferire un modello più piccolo e meno costoso come Gemma 4 2B o 9B. La variante 31B comporta costi di token più elevati, sebbene ancora modesti. Per applicazioni ad alto throughput dove la latenza è critica, un modello più piccolo può anche essere più veloce. Inoltre, se il tuo caso d'uso non richiede il ragionamento rigoroso misurato da GPQA Diamond, un modello generico più economico potrebbe fornire prestazioni adeguate a costo inferiore.
Nelle informazioni fornite non sono elencate limitazioni specifiche. Tuttavia, come molti modelli open-weight ottimizzati per le istruzioni, Gemma 4 31B potrebbe produrre output errati o distorti, specialmente su argomenti ambigui o controversi. Potrebbe anche avere difficoltà con attività che richiedono informazioni in tempo reale o eventi molto recenti a causa del suo cutoff di addestramento. La dimensione della finestra di contesto del modello non è stata divulgata; se è limitata (ad esempio, 8K-32K), potrebbe non essere adatta per documenti molto lunghi. Gli utenti dovrebbero sempre verificare gli output in applicazioni ad alto rischio.
GPQA Diamond è un dataset di domande a scelta multipla di livello post-laurea che coprono biologia, fisica e chimica. Un punteggio dell'85,7% significa che Gemma 4 31B ha risposto correttamente a oltre l'85% di queste domande. Questo è un risultato importante, che indica che il modello possiede solide conoscenze di dominio e capacità di ragionamento. È importante notare che il benchmark è a scelta multipla, quindi non valuta direttamente le capacità generative, ma è correlato alla capacità del modello di ricordare e ragionare su contenuti di livello esperto.
Nessun punteggio di benchmark aggiuntivo è fornito nei fatti dati. L'unico benchmark quantitativo condiviso è il punteggio GPQA Diamond di 85.7. Per una comprensione più completa delle capacità del modello, gli utenti dovrebbero consultare il rapporto tecnico ufficiale di Google o la scheda del modello. OrcaRouter non verifica né aggiunge benchmark in modo indipendente. Il modello potrebbe comportarsi diversamente in altre valutazioni come MMLU, HumanEval o GSM8K, ma tali cifre non sono incluse qui.
Le cifre specifiche sulla velocità di inferenza o latenza non sono fornite nei dati disponibili. Essendo un modello con 31 miliardi di parametri, è più grande delle varianti da 9B e 2B di Gemma 4, quindi sarà tipicamente più lento per token e richiederà più memoria GPU. La latenza effettiva dipende dall'hardware (ad es., tipo di GPU, dimensione del batch) e dall'infrastruttura del fornitore. Quando si accede tramite OrcaRouter, si è soggetti all'infrastruttura di servizio di Google. Per applicazioni sensibili alla latenza, consigliamo di testare il tempo di risposta del modello sotto il carico di lavoro previsto.
Il punteggio GPQA Diamond dell'85.7% mostra buone prestazioni, ma non è perfetto—il modello perde ancora il 14.3% delle domande, il che significa che potrebbe non essere affidabile per tutte le domande a livello esperto. Il benchmark non misura il ragionamento su contesti lunghi, le prestazioni multilingue o la sicurezza. Pertanto, sebbene il punteggio sia impressionante, non va interpretato come garanzia di un ragionamento perfetto in tutti i compiti. Gli utenti dovrebbero considerare le prestazioni del modello nel dominio specifico in cui intendono applicarlo.
Il prezzo è di $0.13 per 1 milione di token in input e $0.38 per 1 milione di token in output. Queste sono le tariffe del fornitore fatturate senza markup da OrcaRouter. I token vengono contati secondo il tokenizer di Google; i token in input includono l'intero prompt e tutti i messaggi di sistema, mentre i token in output sono il testo generato. Non ci sono commissioni aggiuntive per richiesta o impegni mensili. Questa tariffazione semplice per token rende facile la stima dei costi in base al volume di utilizzo.
I fatti forniti non menzionano sconti per caching o prezzi basati sul volume. OrcaRouter potrebbe offrire la memorizzazione nella cache dei token di input ripetuti per ridurre i costi, ma ciò non è specificato qui. Dovresti consultare la documentazione di OrcaRouter o contattare il loro supporto per dettagli sulle eventuali funzionalità di ottimizzazione dei costi. Il prezzo base di $0,13/$0,38 per milione di token si applica per impostazione predefinita. Per un utilizzo molto elevato, puoi informarti su potenziali contratti enterprise, ma in questi dati non sono inclusi termini di questo tipo.
Se utilizzi Gemma 4 2B o 9B, il costo per token sarà inferiore, spesso nell'intervallo di $0,02–$0,10 per milione di token. Il modello 31B è più costoso ma offre una maggiore capacità di ragionamento, come indicato dal punteggio GPQA Diamond. Per attività che non richiedono ragionamento di livello esperto, il costo aggiuntivo potrebbe non essere giustificato. Al contrario, per applicazioni in cui l'accuratezza è fondamentale, investire nel modello 31B potrebbe ridurre la necessità di verifica manuale, potenzialmente abbassando i costi complessivi.
OrcaRouter trasmette la tariffa esatta del provider senza alcun ricarico. Per Google's Gemma 4 31B, ciò significa che paghi direttamente $0.13 per milione di token di input e $0.38 per milione di token di output. Non ci sono costi di servizio aggiuntivi né margini di piattaforma. OrcaRouter guadagna attraverso altri mezzi (ad esempio, abbonamenti enterprise o eccedenze di utilizzo), ma per questo modello, il prezzo che vedi è quello che Google applica. Questa trasparenza ti permette di confrontare i costi direttamente con altri provider.
Si utilizza una libreria client compatibile con OpenAI con l'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1 e l'ID del modello "google/gemma-4-31b-it". Ad esempio, utilizzando l'SDK Python di OpenAI, impostare `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` e `openai.api_key = "your-orcarouter-api-key"`. Quindi chiamare `openai.ChatCompletion.create(model="google/gemma-4-31b-it", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}])`. L'API supporta gli stessi parametri dell'endpoint chat di OpenAI, come temperature, max_tokens e top_p.
L'API di OrcaRouter supporta parametri standard compatibili con OpenAI: `model`, `messages`, `temperature` (0–2, default 1), `max_tokens` (intero, fino al limite del modello), `top_p` (0–1, default 1), `frequency_penalty`, `presence_penalty`, sequenze `stop` e `stream` (booleano). Il parametro `n` (numero di completamenti) può essere supportato, ma si applicano limiti di utilizzo. Nota che parametri specifici di Gemma 4 come `repetition_penalty` potrebbero essere supportati tramite chiavi aggiuntive nel corpo; consulta la documentazione di OrcaRouter per i parametri personalizzati del provider.
Sì, la migrazione è semplice se utilizzi già un'API compatibile con OpenAI. Ti basta cambiare il parametro `model` in "google/gemma-4-31b-it" e puntare all'URL di base di OrcaRouter. Tieni presente che la tokenizzazione e la formattazione dell'output potrebbero differire leggermente rispetto ad altri modelli. Dovresti testare le risposte del modello su un campione dei tuoi prompt per garantire la qualità. Inoltre, tieni conto che la struttura dei prezzi è diversa da quella dei modelli OpenAI, e potrebbe essere necessario adattare le tue aspettative sui costi di conseguenza.
OrcaRouter richiede una chiave API inviata nell'intestazione `Authorization` come `Bearer <your-api-key>`. Puoi ottenere una chiave registrandoti sul sito web di OrcaRouter. La chiave viene utilizzata per autenticare le tue richieste e indirizzarle al provider appropriato. Assicurati di mantenere al sicuro la tua chiave. L'API non supporta altri metodi di autenticazione. Per le richieste in streaming, viene utilizzata la stessa chiave. Non ci sono ulteriori restrizioni IP, salvo diversamente specificato nel tuo account OrcaRouter.
Gemma 4 9B è un modello più piccolo ed economico — tipicamente con un prezzo tra $0.02 e $0.10 per milione di token — e probabilmente ha punteggi di benchmark inferiori. La variante 31B, con 3.4x più parametri, raggiunge l'85.7% su GPQA Diamond; il punteggio del 9B non è fornito ma è presumibilmente inferiore. Il modello 31B offre un ragionamento migliore ma a un costo più elevato e probabilmente una latenza maggiore. Per compiti semplici, il 9B può bastare; per domande di livello esperto, il 31B è la scelta migliore. Entrambi sono accessibili tramite la stessa API OrcaRouter.
Benchmark di confronto diretto non sono forniti. Tuttavia, Llama 3.1 70B è un modello più grande (70B parametri) e spesso ha prestazioni migliori nei benchmark generali, ma anche un costo per token più elevato. Gemma 4 31B è più efficiente e può essere competitivo nel ragionamento specifico di dominio come GPQA. La dimensione 31B lo rende interessante per l'implementazione su GPU consumer. Gli utenti dovrebbero valutarlo sui propri compiti. OrcaRouter potrebbe offrire entrambi i modelli per un confronto diretto.
Gemma 4 31B è un modello open-weight sotto la licenza Gemma di Google, che ne consente l'uso gratuito per la maggior parte delle applicazioni. Tuttavia, quando si accede tramite OrcaRouter, si è soggetti ai termini di servizio di OrcaRouter e si paga per token. Puoi anche eseguire il modello da solo sulla tua propria attrezzatura, se hai le risorse. OrcaRouter fornisce un'alternativa ospitata che evita il sovraccarico dell'infrastruttura. La scelta tra self-hosting e l'uso di OrcaRouter dipende dal tuo budget, dai requisiti di latenza e dalle preferenze operative.
OrcaRouter fornisce un endpoint API unificato per più provider, incluso Google. Se utilizzi Vertex AI o AI Platform di Google, potresti ottenere prezzi diversi, potenzialmente inferiori per volumi elevati. Il markup zero di OrcaRouter è competitivo per un utilizzo moderato. Il principale vantaggio di OrcaRouter è l'unica API compatibile con OpenAI per molti modelli, semplificando l'integrazione. Per gli utenti già su Google Cloud, l'accesso diretto potrebbe offrire una migliore integrazione con altri servizi. OrcaRouter non conserva i tuoi dati oltre la registrazione API standard; consulta la loro politica sulla privacy per i dettagli.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemma-4-31b-it",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)| Input / 1M token | $0.130 |
| Output / 1M token | $0.380 |
| Lettura cache / 1M | $0.020 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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title = {Gemma 4 31B API},
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}Google. (2026). Gemma 4 31B API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-31b-it