Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind на 30,7 млрд параметров, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Оснащена контекстным окном на 256K токенов, настраиваемым режимом размышлений/рассуждений, встроенной функцией...
Google Gemma 4 31B — это вариант семейства Gemma 4, настроенный на выполнение инструкций, разработанный Google. Он имеет приблизительно 31 миллиард параметров и оптимизирован для задач чата и…
Gemma 4 31B разработана для следования инструкциям, генерации текста и рассуждений. Она может понимать сложные запросы, многоповоротные диалоги и задачи, требующие пошаговой логики. Модель является инструктивно настроенной, то есть она доработана, чтобы следовать указаниям пользователя и выдавать полезные, связные ответы. Она поддерживает как одноповоротные, так и многоповоротные взаимодействия. Благодаря 31 миллиарду параметров, она сочетает производительность со скоростью логического вывода, что делает её подходящей для приложений в реальном времени, где важна задержка.
Через бенчмарк GPQA Diamond мы знаем, что модель хорошо справляется с экспертными задачами рассуждения в науке. Она также, вероятно, сильна в генерации кода, суммировании и креативном письме, хотя конкретные бенчмарки для этих задач не указаны в предоставленных фактах. Модель наиболее эффективна при получении четких, структурированных инструкций. Для задач, требующих очень длинного контекста или генерации с расширенным поиском (RAG), пользователям следует протестировать лимиты окна контекста модели, поскольку точная длина контекста не указана в предоставленных данных.
Если ваши задачи просты — например, базовая классификация, генерация короткого текста или ответы из одного предложения, — вы можете предпочесть меньшую, менее дорогую модель, например Gemma 4 2B или 9B. Вариант на 31B влечёт более высокие затраты на токены, хотя всё ещё умеренные. Для приложений с высокой пропускной способностью, где критична задержка, меньшая модель также может быть быстрее. Кроме того, если ваш вариант использования не требует строгих рассуждений, измеряемых GPQA Diamond, более дешёвая универсальная модель может обеспечить адекватную производительность с меньшими затратами.
В предоставленных фактах не указано конкретных ограничений. Однако, как и многие открытые модели с настройкой под инструкции, Gemma 4 31B может выдавать некорректные или предвзятые результаты, особенно по неоднозначным или спорным темам. Модель также может испытывать трудности с задачами, требующими актуальной информации или очень недавних событий, из-за даты окончания обучения. Размер контекстного окна модели не раскрыт; если он ограничен (например, 8K–32K), модель может не подходить для очень длинных документов. Пользователям следует всегда проверять результаты в приложениях с высокими требованиями к достоверности.
GPQA Diamond — это набор вопросов с множественным выбором уровня аспирантуры, охватывающих биологию, физику и химию. Результат 85.7% означает, что Gemma 4 31B ответил правильно более чем на 85% этих вопросов. Это сильный результат, указывающий на то, что модель обладает глубокими предметными знаниями и способностью к рассуждению. Важно отметить, что бенчмарк представляет собой тест с выбором ответов, поэтому он не оценивает напрямую генеративные способности, но коррелирует с умением модели вспоминать и рассуждать о содержании экспертного уровня.
В предоставленных фактах нет дополнительных результатов бенчмарков. Единственным количественным показателем является оценка GPQA Diamond, равная 85,7. Для более полного понимания возможностей модели пользователям следует обратиться к официальному техническому отчёту или карточке модели Google. OrcaRouter не проводит независимую верификацию и не добавляет бенчмарки. Модель может показывать разные результаты на других оценках, таких как MMLU, HumanEval или GSM8K, но эти показатели сюда не включены.
Конкретные показатели скорости вывода или задержки не указаны в предоставленных данных. Будучи моделью с 31B параметров, она больше, чем версии с 9B и 2B параметров модели Gemma 4, поэтому она обычно медленнее на токен и требует больше памяти GPU. Фактическая задержка зависит от оборудования (например, тип GPU, размер пакета) и инфраструктуры провайдера. При доступе через OrcaRouter вы подчиняетесь инфраструктуре обслуживания Google. Для приложений, критичных к задержке, мы рекомендуем протестировать время ответа модели при ожидаемой нагрузке.
Оценка GPQA Diamond в 85,7% демонстрирует высокую производительность, но она не безупречна — модель всё ещё не отвечает на 14,3% вопросов, то есть может быть не вполне надёжной для всех экспертных запросов. Этот бенчмарк не оценивает рассуждения в длинном контексте, многоязычную производительность или безопасность. Поэтому, хотя результат впечатляет, его не следует интерпретировать как гарантию безупречного мышления во всех задачах. Пользователям стоит учитывать производительность модели в той конкретной области, где они планируют её применять.
Цена составляет $0.13 за 1 миллион входных токенов и $0.38 за 1 миллион выходных токенов. Это тарифы провайдера, выставляемые без наценки через OrcaRouter. Токены подсчитываются согласно токенизатору Google; входные токены включают весь запрос и любые системные сообщения, а выходные токены — это сгенерированный текст. Никакой дополнительной платы за запрос или ежемесячных обязательств нет. Это простое ценообразование за токен упрощает оценку затрат в зависимости от вашего объема использования.
Предоставленные факты не упоминают никаких скидок на кэширование или оптовых цен. OrcaRouter может предлагать кэширование повторяющихся входных токенов для снижения затрат, но это не указано здесь. Вам следует проверить документацию OrcaRouter или связаться с их службой поддержки для получения подробностей о функциях оптимизации затрат. Базовая цена $0.13/$0.38 за миллион токенов применяется по умолчанию. При очень высоком использовании вы можете запросить возможные корпоративные соглашения, но такие условия не включены в эти данные.
При использовании Gemma 4 2B или 9B стоимость за токен будет ниже, часто в диапазоне $0.02–$0.10 за миллион токенов. Модель 31B дороже, но обеспечивает более высокие способности к рассуждению, о чём свидетельствует показатель GPQA Diamond. Для задач, не требующих экспертного уровня рассуждений, дополнительные затраты могут быть неоправданны. И наоборот, для приложений, где точность критична, инвестиции в модель 31B могут снизить необходимость ручной проверки, потенциально уменьшая общие затраты.
OrcaRouter передает точную ставку провайдера без какой-либо наценки. Для Google Gemma 4 31B это означает, что вы платите $0,13 за миллион входных токенов и $0,38 за миллион выходных токенов напрямую. Никакой дополнительной платы за услуги или маржи платформы нет. OrcaRouter зарабатывает деньги другими способами (например, корпоративные подписки или превышение лимитов использования), но для этой модели цены, которые вы видите, — это то, что взимает Google. Такая прозрачность позволяет вам напрямую сравнивать затраты с другими провайдерами.
Вы используете клиентскую библиотеку, совместимую с OpenAI, с базовым URL https://api.orcarouter.ai/v1 и идентификатором модели "google/gemma-4-31b-it". Например, используя OpenAI Python SDK, установите `openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1"` и `openai.api_key = "your-orcarouter-api-key"`. Затем вызовите `openai.ChatCompletion.create(model="google/gemma-4-31b-it", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}])`. API поддерживает те же параметры, что и конечная точка чата OpenAI, такие как temperature, max_tokens и top_p.
API OrcaRouter поддерживает стандартные параметры, совместимые с OpenAI: `model`, `messages`, `temperature` (0–2, по умолчанию 1), `max_tokens` (целое число, до лимита модели), `top_p` (0–1, по умолчанию 1), `frequency_penalty`, `presence_penalty`, последовательности `stop` и `stream` (логическое значение). Параметр `n` (количество завершений) также может поддерживаться, но применяются ограничения использования. Обратите внимание, что специфические параметры Gemma 4, такие как `repetition_penalty`, могут поддерживаться через дополнительные ключи тела запроса; обратитесь к документации OrcaRouter для получения информации о пользовательских параметрах провайдера.
Да, миграция проста, если вы уже используете API, совместимый с OpenAI. Вам нужно просто изменить параметр `model` на "google/gemma-4-31b-it" и указать базовый URL OrcaRouter. Обратите внимание, что токенизация и форматирование вывода могут незначительно отличаться от других моделей. Рекомендуется протестировать ответы модели на выборке ваших запросов, чтобы убедиться в качестве. Также имейте в виду, что структура ценообразования отличается от моделей OpenAI, и вам может потребоваться скорректировать ожидания по стоимости соответствующим образом.
OrcaRouter требует API-ключ, отправляемый в заголовке `Authorization` как `Bearer <your-api-key>`. Вы можете получить ключ, зарегистрировавшись на сайте OrcaRouter. Ключ используется для аутентификации ваших запросов и маршрутизации к соответствующему провайдеру. Убедитесь, что ваш ключ в безопасности. API не поддерживает другие методы аутентификации. Для потоковых запросов используется тот же ключ. Дополнительные ограничения по IP отсутствуют, если не указано иное в вашей учетной записи OrcaRouter.
Gemma 4 9B — это меньшая и более дешёвая модель, обычно стоимостью около $0.02–$0.10 за миллион токенов, и, вероятно, имеет более низкие результаты бенчмарков. Вариант 31B, с параметрами в 3.4 раза больше, достигает 85.7% на GPQA Diamond; результат 9B не указан, но, предположительно, ниже. Модель 31B обеспечивает лучшее рассуждение, но за более высокую стоимость и, вероятно, с большей задержкой. Для простых задач может хватить 9B; для вопросов экспертного уровня лучше выбрать 31B. Обе доступны через один и тот же API OrcaRouter.
Прямые сравнительные бенчмарки не предоставлены. Однако Llama 3.1 70B — это более крупная модель (70B параметров), которая часто показывает более высокую производительность в общих тестах, но также имеет более высокую стоимость за токен. Gemma 4 31B более эффективна и может быть конкурентоспособна в предметно-ориентированных рассуждениях, таких как GPQA. Размер в 31B делает её привлекательной для развёртывания на потребительских GPU. Пользователям следует оценивать модели на своих собственных задачах. OrcaRouter может предложить обе модели для прямого сравнения.
Gemma 4 31B — это модель с открытыми весами по лицензии Gemma от Google, позволяющая бесплатное использование для большинства приложений. Однако при доступе через OrcaRouter вы принимаете условия обслуживания OrcaRouter и платите за токен. Вы также можете запускать модель самостоятельно на своем оборудовании, если у вас есть ресурсы. OrcaRouter предоставляет хостинг-альтернативу, которая избавляет от инфраструктурных затрат. Выбор между самостоятельным хостингом и использованием OrcaRouter зависит от вашего бюджета, требований к задержке и операционных предпочтений.
OrcaRouter предоставляет унифицированную конечную точку API для нескольких провайдеров, включая Google. Если вы используете собственные Vertex AI или AI Platform от Google, вы можете получить другие цены, возможно, ниже для больших объемов. Нулевая наценка OrcaRouter конкурентоспособна для умеренного использования. Главное преимущество OrcaRouter — единый API, совместимый с OpenAI, для многих моделей, что упрощает интеграцию. Для пользователей, уже работающих в Google Cloud, прямой доступ может предложить лучшую интеграцию с другими сервисами. OrcaRouter не хранит ваши данные за пределами стандартного логирования API; ознакомьтесь с их политикой конфиденциальности для подробностей.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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)| Ввод / 1M токенов | $0.130 |
| Вывод / 1M токенов | $0.380 |
| Чтение кэша / 1M | $0.020 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/google/gemma-4-31b-itОткрыть @misc{orcarouter_gemma_4_31b_it,
title = {Gemma 4 31B API},
author = {Google},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-31b-it}
}Google. (2026). Gemma 4 31B API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemma-4-31b-it