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Google: Gemma 4 31B

출처 설명 (영어)

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...

개요

모델 사양

컨텍스트
262,144 tokens
최대 출력
235,929 tokens
아키텍처
text+image+video->text
토크나이저
Gemma
지식 기준일
정보 없음
검토됨
아니요
OPENROUTER

전체 가격

OpenRouter에서 동기화한 요금이며 토큰 가격은 100만 토큰 기준입니다.

입력
$0.1
백만 토큰당
출력
$0.34
백만 토큰당
캐시 읽기
$0.1
백만 토큰당
API

모델 구성

기본 매개변수

temperature
1
top_p
0.95
top_k
64

추론

추론 필수 여부
아니요
기본 매개변수
아니요
API

빠른 시작

로컬에 OPENROUTER_API_KEY를 설정하세요. Python에는 requests가 필요하며 JavaScript는 Node.js에서 실행됩니다. 키는 서버에 보관하세요.

API 문서

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!"}]}'
기능 및 모달리티

입력 → 출력

입력
imagetextvideo
출력
text
추론

아니요

API

지원 API 매개변수

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
사용 가능한 제공업체

15 개 제공업체

확인일: 2026년 10월 26일

OpenRouter 실시간 제공업체

가용성, 지연 시간, 처리량과 라우팅은 계속 바뀝니다. 최신 운영 데이터는 출처 페이지에서 확인하세요.

OpenRouter

CoreWeave

fp4
컨텍스트
262K
최대 출력
236K
입력
$0.1
출력
$0.34
캐시 읽기
$0.1
캐시 쓰기
정보 없음

Venice

fp4
컨텍스트
256K
최대 출력
8K
입력
$0.12
출력
$0.36
캐시 읽기
$0.09
캐시 쓰기
정보 없음

Chutes

fp4
컨텍스트
131K
최대 출력
66K
입력
$0.12
출력
$0.37
캐시 읽기
$0.012
캐시 쓰기
정보 없음

DeepInfra

fp4
컨텍스트
262K
최대 출력
16K
입력
$0.135
출력
$0.51
캐시 읽기
$0.075
캐시 쓰기
정보 없음

Crusoe

bf16
컨텍스트
262K
최대 출력
262K
입력
$0.14
출력
$0.4
캐시 읽기
$0.14
캐시 쓰기
정보 없음

Friendli

정보 없음
컨텍스트
262K
최대 출력
8K
입력
$0.14
출력
$0.4
캐시 읽기
정보 없음
캐시 쓰기
정보 없음

Novita

bf16
컨텍스트
262K
최대 출력
131K
입력
$0.14
출력
$0.4
캐시 읽기
정보 없음
캐시 쓰기
정보 없음

Parasail

fp8
컨텍스트
262K
최대 출력
236K
입력
$0.15
출력
$0.4
캐시 읽기
$0.06
캐시 쓰기
정보 없음

DeepInfra

fp8
컨텍스트
262K
최대 출력
236K
입력
$0.16
출력
$0.32
캐시 읽기
정보 없음
캐시 쓰기
정보 없음

DeepInfra

fp8
컨텍스트
262K
최대 출력
16K
입력
$0.2
출력
$0.4
캐시 읽기
정보 없음
캐시 쓰기
정보 없음

DeepInfra

fp8
컨텍스트
262K
최대 출력
236K
입력
$0.3
출력
$0.6
캐시 읽기
정보 없음
캐시 쓰기
정보 없음

Io Net

정보 없음
컨텍스트
262K
최대 출력
16K
입력
$0.361
출력
$1.0925
캐시 읽기
$0.1805
캐시 쓰기
정보 없음

SambaNova

정보 없음
컨텍스트
131K
최대 출력
118K
입력
$0.38
출력
$1.15
캐시 읽기
정보 없음
캐시 쓰기
정보 없음

ModelRun

fp4
컨텍스트
262K
최대 출력
236K
입력
$0.75
출력
$1
캐시 읽기
$0.2
캐시 쓰기
정보 없음

SiliconFlow

fp8
컨텍스트
262K
최대 출력
236K
입력
$0.75
출력
$1
캐시 읽기
$0.25
캐시 쓰기
정보 없음
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4 개 모델

모든 모델
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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...

컨텍스트
1.0M
입력
audio · file · image · text · video
출력
text
입력: $2출력: $10백만 토큰당
모델 상세 보기 →
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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...

컨텍스트
1.0M
입력
audio · file · image · text · video
출력
text
입력: $1출력: $5백만 토큰당
모델 상세 보기 →
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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,...

컨텍스트
66K
입력
image · text
출력
image · text
입력: $1.5 백만 토큰당출력: $7.5 백만 토큰당
모델 상세 보기 →
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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...

컨텍스트
98K
입력
audio
출력
transcription
입력: $2 백만 토큰당출력: $12 백만 토큰당
모델 상세 보기 →