Google: Gemma 4 31B

Google: Gemma 4 31B adalah model yang disetel untuk instruksi dari Google, terdaftar di api14 dengan id model google/gemma-4-31b-it. Model ini termasuk dalam keluarga Gemma dari Google DeepMind, dan deskripsi penyedia mengidentifikasikannya sebagai model multimodal dense 30.7B. Kategori utamanya di api14 adalah teks, dan ditawarkan oleh Google sebagai penyedia. Jika Anda memilih di antara model-model di gateway, model ini berada di rentang dense ukuran menengah, bukan di antara opsi hosted terbesar, yang relevan ketika Anda menimbang kemampuan terhadap latensi dan throughput untuk beban kerja Anda.

Model ini menerima gambar, teks dan video sebagai input dan hanya mengembalikan teks. Kombinasi itu menjadikannya pembaca multimodal, bukan penghasil media: Anda dapat mengirimkan dokumen, tangkapan layar, foto atau video bersama prompt, dan model akan menjawab dalam bentuk prosa. Jendela konteksnya adalah 262144 token, cukup besar untuk menampung dokumen panjang, percakapan panjang atau transkrip media yang cukup besar dalam satu permintaan. Output maksimumnya adalah 16384 token, sehingga responsnya jauh di bawah kapasitas input. Model ini juga mendukung mode thinking atau reasoning yang dapat dikonfigurasi, yang diakses melalui parameter reasoning dan include_reasoning, yang memungkinkan Anda memutuskan apakah model menghabiskan token untuk mengerjakan suatu masalah sebelum menjawab.

Kemampuan tersebut mengarah pada serangkaian penggunaan yang cukup spesifik. Pembacaan multimodal konteks panjang adalah yang paling jelas: mengekstrak informasi terstruktur dari dokumen hasil pemindaian, PDF yang dirender sebagai gambar, atau tangkapan layar, lalu merangkum atau menjawab pertanyaan tentangnya. Input video memperluas ini ke tugas seperti mendeskripsikan rekaman, menarik peristiwa atau menjawab pertanyaan tentang apa yang terjadi dalam sebuah klip. Mode reasoning cocok untuk analisis multi-langkah ketika jawaban langsung tidak dapat diandalkan, dan dukungan tool serta function membuat model ini dapat digunakan sebagai lapisan pengambilan keputusan dalam agen yang memanggil layanan eksternal. Structured outputs dan response_format memungkinkan Anda membatasi balasan ke JSON atau skema ketika hasilnya menjadi masukan bagi sistem lain.

Memanggilnya melalui api14 bekerja sama seperti model lain di gateway, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengirim permintaan chat completion dengan field model diatur ke google/gemma-4-31b-it dan pesan Anda dalam format standar, termasuk bagian konten gambar atau video jika relevan. Parameter yang didukung mencakup kontrol sampling yang biasa (temperature, top_p, top_k, min_p, seed, stop, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty), kontrol output (max_tokens, response_format, structured_outputs), opsi inspeksi (logprobs, top_logprobs, logit_bias) dan penggunaan tool (tools, tool_choice). Perilaku reasoning dikendalikan dengan reasoning dan include_reasoning.

Satu batasan praktis yang perlu diingat adalah plafon output: 16384 token per respons, yang relatif moderat dibandingkan jendela input 262144 token. Jika tugas Anda menghasilkan dokumen yang sangat panjang dalam satu kali proses, model dengan alokasi output yang lebih besar mungkin lebih cocok. Demikian pula, jika Anda memerlukan input audio atau output non-teks apa pun, model ini tidak mencakupnya, karena modalitas inputnya adalah gambar, teks dan video serta outputnya hanya teks. Untuk pemahaman multimodal konteks panjang, analisis yang berat reasoning dan agen yang digerakkan tool, model ini adalah pilihan yang wajar.