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Google: Gemma 4 31B

出典の説明(英語)

Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function...

概要

モデル仕様

コンテキスト
262,144 tokens
最大出力
235,929 tokens
アーキテクチャ
text+image+video->text
トークナイザー
Gemma
知識カットオフ
情報なし
モデレーション
いいえ
OPENROUTER

料金の詳細

OpenRouterと同期した料金です。トークン料金は100万トークン単位です。

入力
$0.1
100万トークンあたり
出力
$0.34
100万トークンあたり
キャッシュ読込
$0.1
100万トークンあたり
API

モデル設定

既定パラメータ

temperature
1
top_p
0.95
top_k
64

推論

推論の必須設定
いいえ
既定パラメータ
いいえ
API

クイックスタート

ローカルにOPENROUTER_API_KEYを設定してください。Pythonにはrequestsが必要です。JavaScriptはNode.jsで実行し、キーはサーバー側で管理してください。

APIドキュメント

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"google/gemma-4-31b-it","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
機能とモダリティ

入力 → 出力

入力
imagetextvideo
出力
text
推論

いいえ

API

対応APIパラメータ

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
利用可能なプロバイダー

15 プロバイダー

確認日: 2026年10月26日

OpenRouterでプロバイダーを見る

可用性、遅延、スループット、ルーティングは常時変化します。最新情報は出典ページで確認してください。

OpenRouter

CoreWeave

fp4
コンテキスト
262K
最大出力
236K
入力
$0.1
出力
$0.34
キャッシュ読込
$0.1
キャッシュ書込
情報なし

Venice

fp4
コンテキスト
256K
最大出力
8K
入力
$0.12
出力
$0.36
キャッシュ読込
$0.09
キャッシュ書込
情報なし

Chutes

fp4
コンテキスト
131K
最大出力
66K
入力
$0.12
出力
$0.37
キャッシュ読込
$0.012
キャッシュ書込
情報なし

DeepInfra

fp4
コンテキスト
262K
最大出力
16K
入力
$0.135
出力
$0.51
キャッシュ読込
$0.075
キャッシュ書込
情報なし

Crusoe

bf16
コンテキスト
262K
最大出力
262K
入力
$0.14
出力
$0.4
キャッシュ読込
$0.14
キャッシュ書込
情報なし

Friendli

情報なし
コンテキスト
262K
最大出力
8K
入力
$0.14
出力
$0.4
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

Novita

bf16
コンテキスト
262K
最大出力
131K
入力
$0.14
出力
$0.4
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

Parasail

fp8
コンテキスト
262K
最大出力
236K
入力
$0.15
出力
$0.4
キャッシュ読込
$0.06
キャッシュ書込
情報なし

DeepInfra

fp8
コンテキスト
262K
最大出力
236K
入力
$0.16
出力
$0.32
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

DeepInfra

fp8
コンテキスト
262K
最大出力
16K
入力
$0.2
出力
$0.4
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

DeepInfra

fp8
コンテキスト
262K
最大出力
236K
入力
$0.3
出力
$0.6
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

Io Net

情報なし
コンテキスト
262K
最大出力
16K
入力
$0.361
出力
$1.0925
キャッシュ読込
$0.1805
キャッシュ書込
情報なし

SambaNova

情報なし
コンテキスト
131K
最大出力
118K
入力
$0.38
出力
$1.15
キャッシュ読込
情報なし
キャッシュ書込
情報なし

ModelRun

fp4
コンテキスト
262K
最大出力
236K
入力
$0.75
出力
$1
キャッシュ読込
$0.2
キャッシュ書込
情報なし

SiliconFlow

fp8
コンテキスト
262K
最大出力
236K
入力
$0.75
出力
$1
キャッシュ読込
$0.25
キャッシュ書込
情報なし
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4 モデル

すべてのモデル
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Google: Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across...

コンテキスト
1.0M
入力
audio · file · image · text · video
出力
text
入力: $2出力: $10100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
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Google: Gemini 4 Argon (batch)

Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across...

コンテキスト
1.0M
入力
audio · file · image · text · video
出力
text
入力: $1出力: $5100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
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Google: Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1 (Gemini Nano Banana 2.1) is Google's image generation and editing model on the Flash tier, succeeding Nano Banana 2 and Nano Banana Pro. It improves product recontextualization,...

コンテキスト
66K
入力
image · text
出力
image · text
入力: $1.5 100万トークンあたり出力: $7.5 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →
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Google: Gemini 3.5 Transcribe

Gemini 3.5 Transcribe is a speech-to-text model from Google. It is suited for synchronous transcription that needs word-level timestamps or speaker diarization, with support for up to eight speakers. Audio...

コンテキスト
98K
入力
audio
出力
transcription
入力: $2 100万トークンあたり出力: $12 100万トークンあたり
モデル詳細を見る →