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Google: Gemma 4 31B (batch)

Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. $0.39 per million input tokens, $0.97 per million output tokens. 262,144 token context window. Higher uptime with 15 providers. Includes independent benchmarks from Artificial Analysis.

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
OPENROUTER

完整价格

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

输入
$0.39
/M tokens
输出
$0.97
/M tokens
API

模型配置

默认参数

temperature
1
top_p
0.95
top_k
64

推理能力

内容审核
默认参数
API

快速调用

通过 OpenRouter 的 OpenAI 兼容 API 调用这个确切的模型 ID。

curl 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:batch","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_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p
可用提供方

16 个提供方

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
$0.090
输出
$0.340
缓存读取
$0.050
缓存写入
暂未提供

CoreWeave

fp4
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.100
输出
$0.340
缓存读取
$0.100
缓存写入
暂未提供

Venice

bf16
上下文
256K
最大输出
8K
输入
$0.120
输出
$0.360
缓存读取
$0.090
缓存写入
暂未提供

Chutes

fp4
上下文
131K
最大输出
66K
输入
$0.120
输出
$0.370
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
$0.130
输出
$0.380
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
$0.130
输出
$0.400
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Crusoe

unknown
上下文
262K
最大输出
262K
输入
$0.140
输出
$0.400
缓存读取
$0.140
缓存写入
暂未提供

Friendli

unknown
上下文
262K
最大输出
8K
输入
$0.140
输出
$0.400
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
$0.140
输出
$0.400
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
$0.150
输出
$0.400
缓存读取
$0.060
缓存写入
暂未提供

Phala

unknown
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.150
输出
$0.460
缓存读取
$0.075
缓存写入
暂未提供

DeepInfra

fp8
上下文
131K
最大输出
8K
输入
$0.270
输出
$0.760
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

SambaNova

unknown
上下文
131K
最大输出
118K
输入
$0.380
输出
$1.15
缓存读取
暂未提供
缓存写入
暂未提供

Together

unknown
上下文
262K
最大输出
236K
输入
$0.390
输出
$0.970
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
$0.750
输出
$1.00
缓存读取
$0.750
缓存写入
暂未提供

Cerebras

fp16
上下文
131K
最大输出
41K
输入
$0.990
输出
$1.49
缓存读取
$0.990
缓存写入
暂未提供
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个模型

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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: $0.750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: $0.188输出: $0.938每百万 Token
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Google: Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and...

上下文
1.0M
输入
text · image · video · file · audio
输出
text
输入: $0.750输出: $3.75每百万 Token
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Google: Gemini 3.6 Flash (batch)

Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and...

上下文
1.0M
输入
text · image · video · file · audio
输出
text
输入: $0.375输出: $1.88每百万 Token
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