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Google: Gemma 4 31B

google/gemma-4-31b-it

टेक्स्टइनपुट: image · text · videoToolsReasoning262K2 अप्रैल 2026 को जोड़ा गया

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Google: Gemma 4 31B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 56% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00140 है।

Google: Gemma 4 31B के बारे में

Google: Gemma 4 31B, Google का एक instruction-tuned मॉडल है, जो api14 पर मॉडल आईडी google/gemma-4-31b-it के अंतर्गत सूचीबद्ध है। यह Google DeepMind के Gemma परिवार से संबंधित है, और प्रदाता विवरण इसे 30.7B dense multimodal मॉडल के रूप में पहचानता है। api14 पर इसकी मुख्य श्रेणी text है, और इसे प्रदाता के रूप में Google द्वारा प्रस्तुत किया जाता है। यदि आप गेटवे पर मॉडलों के बीच चयन कर रहे हैं, तो यह सबसे बड़े होस्ट किए गए विकल्पों के बजाय मध्यम आकार की dense श्रेणी में आता है, जो तब प्रासंगिक होता है जब आप अपने वर्कलोड के लिए क्षमता की तुलना latency और throughput से करते हैं।

मॉडल इनपुट के रूप में image, text और video स्वीकार करता है और केवल text लौटाता है। यह संयोजन इसे मीडिया का जनरेटर बनाने के बजाय एक multimodal reader बनाता है: आप इसे किसी प्रॉम्प्ट के साथ दस्तावेज़, स्क्रीनशॉट, फ़ोटो या वीडियो भेज सकते हैं, और यह गद्य में उत्तर देगा। context window 262144 tokens है, जो लंबे दस्तावेज़ों, विस्तारित बातचीत या बड़े मीडिया ट्रांसक्रिप्ट को एक ही अनुरोध में रखने के लिए पर्याप्त बड़ा है। अधिकतम आउटपुट 16384 tokens है, इसलिए प्रतिक्रियाएँ इनपुट क्षमता से काफी नीचे सीमित रहती हैं। यह एक कॉन्फ़िगर करने योग्य thinking या reasoning मोड का भी समर्थन करता है, जो reasoning और include_reasoning parameters के माध्यम से उजागर होता है, जिससे आप तय कर सकते हैं कि उत्तर देने से पहले मॉडल किसी समस्या पर काम करने में tokens खर्च करता है या नहीं।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। लंबे context वाला multimodal पठन इसका स्पष्ट उपयोग है: स्कैन किए गए दस्तावेज़ों, छवियों के रूप में प्रस्तुत PDFs, या स्क्रीनशॉट से संरचित जानकारी निकालना, और उनका सारांश बनाना या उनके बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। video इनपुट इसे ऐसे कार्यों तक बढ़ाता है जैसे फुटेज का वर्णन करना, घटनाएँ निकालना, या किसी क्लिप में क्या होता है, इसके बारे में प्रश्नों का उत्तर देना। reasoning मोड उस बहु-चरणीय विश्लेषण के लिए उपयुक्त है जहाँ सीधा उत्तर अविश्वसनीय होता है, और tool तथा function समर्थन मॉडल को ऐसे agent में निर्णय लेने वाली परत के रूप में उपयोग करने योग्य बनाता है जो बाहरी सेवाओं को कॉल करता है। structured outputs और response_format आपको उत्तरों को JSON या किसी schema तक सीमित करने देते हैं जब परिणाम किसी अन्य सिस्टम को दिया जाता है।

इसे api14 के माध्यम से कॉल करना गेटवे पर किसी भी अन्य मॉडल की तरह ही काम करता है, क्योंकि API OpenAI-संगत है। आप model फ़ील्ड को google/gemma-4-31b-it पर सेट करके और अपने messages मानक प्रारूप में, जहाँ प्रासंगिक हो वहाँ image या video content parts सहित, भेजकर एक chat completion अनुरोध भेजते हैं। समर्थित parameters में सामान्य sampling नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty), आउटपुट नियंत्रण (max_tokens, response_format, structured_outputs), निरीक्षण विकल्प (logprobs, top_logprobs, logit_bias) और tool उपयोग (tools, tool_choice) शामिल हैं। reasoning व्यवहार को reasoning और include_reasoning से नियंत्रित किया जाता है।

ध्यान में रखने योग्य एक व्यावहारिक बाधा आउटपुट की ऊपरी सीमा है: प्रति प्रतिक्रिया 16384 tokens, जो 262144 token इनपुट window के सापेक्ष मामूली है। यदि आपका कार्य एक ही बार में बहुत लंबे दस्तावेज़ उत्पन्न करना है, तो अधिक आउटपुट अनुमति वाला मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। इसी तरह, यदि आपको audio इनपुट या कोई भी गैर-text आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल उसे कवर नहीं करता, क्योंकि इसके इनपुट modalities image, text और video हैं और इसका आउटपुट केवल text है। लंबे context वाली multimodal समझ, reasoning-भारी विश्लेषण और tool-संचालित agents के लिए, यह एक उचित फिट है।

Google: Gemma 4 31B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "google/gemma-4-31b-it" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "google/gemma-4-31b-it",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: image, text, video
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Google: Gemma 4 31B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Google: Gemma 4 31B API की कीमत कितनी है?: Google: Gemma 4 31B की कीमत इनपुट $0.70 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Google: Gemma 4 31B की context window कितनी है?: Google: Gemma 4 31B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Google: Gemma 4 31B क्या कर सकता है?: Google: Gemma 4 31B image, text, video स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Google: Gemma 4 31B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "google/gemma-4-31b-it" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Google: Gemma 4 31B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Mistral: Codestral 2508 (batch), Anthropic: Claude Haiku 5.5, OpenAI: GPT-6 Luna Pro। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Google: Gemma 4 31B कम्युनिटी

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