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Google: Gemma 4 31B

来源介绍(英文)

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...

模型概览

模型规格

上下文
262,144 tokens
最大输出
16,384 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
OPENROUTER

完整价格

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

输入
$0.09
每百万 Token
输出
$0.34
每百万 Token
缓存读取
$0.05
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
默认参数
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-4-31b-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

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

15 个提供方

核验日期: 2026年9月7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

DeepInfra

fp4
上下文
262K
最大输出
16K
输入
$0.09
输出
$0.34
缓存读取
$0.05
缓存写入
暂未提供

CoreWeave

fp4
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.1
输出
$0.34
缓存读取
$0.1
缓存写入
暂未提供

Venice

bf16
上下文
256K
最大输出
8K
输入
$0.12
输出
$0.36
缓存读取
$0.09
缓存写入
暂未提供

Chutes

fp4
上下文
131K
最大输出
66K
输入
$0.12
输出
$0.37
缓存读取
$0.012
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp8
上下文
262K
最大输出
16K
输入
$0.13
输出
$0.38
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
$0.13
输出
$0.4
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Crusoe

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

Friendli

暂未提供
上下文
262K
最大输出
8K
输入
$0.14
输出
$0.4
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Novita

bf16
上下文
262K
最大输出
131K
输入
$0.14
输出
$0.4
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Parasail

fp8
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.15
输出
$0.4
缓存读取
$0.06
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp8
上下文
131K
最大输出
8K
输入
$0.27
输出
$0.76
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

SambaNova

暂未提供
上下文
131K
最大输出
118K
输入
$0.38
输出
$1.15
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Together

暂未提供
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.39
输出
$0.97
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

ModelRun

fp4
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.75
输出
$1
缓存读取
$0.75
缓存写入
暂未提供

Cerebras

fp16
上下文
131K
最大输出
41K
输入
$0.99
输出
$1.49
缓存读取
$0.99
缓存写入
暂未提供
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4 个模型

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Google: Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash is Google's most intelligent Flash model with significant gains from 3.7 Flash across software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning.

上下文
1.0M
输入
text · image · video · file · audio
输出
text
输入: $0.75输出: $3.75每百万 Token
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Google: Gemini 3.8 Flash (batch)

Gemini 3.8 Flash is Google's most intelligent Flash model with significant gains from 3.7 Flash across software engineering, agentic tasks, and multi-step reasoning.

上下文
1.0M
输入
text · image · video · file · audio
输出
text
输入: $0.375输出: $1.875每百万 Token
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Google: Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step...

上下文
1.0M
输入
text · image · video · file · audio
输出
text
输入: $0.75输出: $3.75每百万 Token
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Google: Gemini 3.7 Flash (batch)

Gemini 3.7 Flash is a multimodal model from Google for fast agentic workflows, coding, and complex multi-step reasoning. It is designed for tasks that require responsive performance and reliable multi-step...

上下文
1.0M
输入
text · image · video · file · audio
输出
text
输入: $0.375输出: $1.875每百万 Token
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