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Google: Gemma 4 26B A4B

来源介绍(英文)

Gemma 4 26B A4B IT is an instruction-tuned Mixture-of-Experts (MoE) model from Google DeepMind. Despite 25.2B total parameters, only 3.8B activate per token during inference — delivering near-31B quality at...

模型概览

模型规格

上下文
262,144 tokens
最大输出
235,929 tokens
架构
text+image+video->text
分词器
Gemma
知识截止时间
暂未提供
内容审核
否
OPENROUTER

完整价格

同步自 OpenRouter。Token 价格均按每百万 Token 展示。

输入
$0.0675
每百万 Token
输出
$0.225
每百万 Token
缓存读取
$0.0375
每百万 Token
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
0.95
top_k
64

推理能力

是否必须推理
否
默认参数
否
API

快速调用

在本地设置 OPENROUTER_API_KEY。Python 需安装 requests;JavaScript 在 Node.js 中运行。密钥应保存在服务端。

API 文档

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-4-26b-a4b-it","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
能力与模态

输入 → 输出

输入
imagetextvideo
输出
text
推理能力

否

API

支持的 API 参数

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
可用提供方

13 个提供方

核验日期: 2026年10月24日

在 OpenRouter 查看实时 Provider

Provider 可用性、延迟、吞吐量和路由会持续变化,请前往来源页面查看实时运行数据。

OpenRouter

Darkbloom

暂未提供
上下文
131K
最大输出
33K
输入
$0.042
输出
$0.22
缓存读取
$0.021
缓存写入
暂未提供

DekaLLM

bf16
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.06
输出
$0.33
缓存读取
$0.04
缓存写入
暂未提供

NextBit

bf16
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.0675
输出
$0.225
缓存读取
$0.0375
缓存写入
暂未提供

Makora

暂未提供
上下文
256K
最大输出
128K
输入
$0.07
输出
$0.24
缓存读取
$0.046
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp8
上下文
262K
最大输出
16K
输入
$0.07
输出
$0.34
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Io Net

bf16
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.09
输出
$0.31
缓存读取
$0.041
缓存写入
暂未提供

CoreWeave

bf16
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.1
输出
$0.3
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

Cloudflare

暂未提供
上下文
256K
最大输出
230K
输入
$0.1
输出
$0.3
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

Venice

bf16
上下文
256K
最大输出
8K
输入
$0.13
输出
$0.4
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

Parasail

bf16
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.13
输出
$0.4
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

Novita

bf16
上下文
262K
最大输出
131K
输入
$0.13
输出
$0.4
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

SiliconFlow

fp8
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.14
输出
$0.4
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

Google

暂未提供
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.15
输出
$0.6
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供
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4 个模型

全部模型
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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...

上下文
1.0M
输入
audio · file · image · text · video
输出
text
输入: $2输出: $10每百万 Token
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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...

上下文
1.0M
输入
audio · file · image · text · video
输出
text
输入: $1输出: $5每百万 Token
查看模型详情 →
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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,...

上下文
66K
输入
image · text
输出
image · text
输入: $1.5 每百万 Token输出: $7.5 每百万 Token
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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...

上下文
98K
输入
audio
输出
transcription
输入: $2 每百万 Token输出: $12 每百万 Token
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