Google: Gemma 4 31B

Google: Gemma 4 31B は Google の instruction-tuned モデルで、api14 にモデル ID google/gemma-4-31b-it で掲載されています。Google DeepMind の Gemma ファミリーに属し、プロバイダーの説明では 30.7B の dense マルチモーダルモデルとされています。api14 での主なカテゴリは text で、プロバイダーとして Google から提供されています。ゲートウェイ上でモデルを選ぶ場合、これは最大級のホスト済みオプションというよりも中規模の dense 帯に位置し、ワークロードに対して能力とレイテンシやスループットを比較検討する際に関係します。

このモデルは入力として image、text、video を受け付け、返すのは text のみです。この組み合わせにより、メディアの生成器ではなくマルチモーダルな読み取り手となります。プロンプトと一緒にドキュメント、スクリーンショット、写真、動画を送ると、散文で回答します。コンテキストウィンドウは 262144 トークンで、長いドキュメント、拡張された会話、かなり大きなメディアの文字起こしを 1 回のリクエストに収めるのに十分な大きさです。最大出力は 16384 トークンなので、応答は入力容量よりかなり低く制限されます。また、reasoning パラメーターと include_reasoning パラメーターで公開される設定可能な thinking または reasoning モードをサポートしており、回答前にモデルが問題の検討にトークンを使うかどうかを決められます。

これらの機能は、かなり特定の用途群を示しています。長いコンテキストでのマルチモーダル読解は明らかな用途です。スキャンしたドキュメント、画像としてレンダリングされた PDF、スクリーンショットから構造化情報を抽出し、要約したり質問に答えたりできます。video 入力はこれを拡張し、映像の説明、出来事の抽出、クリップ内で何が起きるかについての質問への回答といったタスクに使えます。reasoning モードは、直接の回答が信頼できない多段階の分析に適しており、tool と function のサポートにより、外部サービスを呼び出すエージェントの意思決定層として使用できます。structured outputs と response_format により、結果を別のシステムに渡す際に応答を JSON やスキーマに制約できます。

api14 経由での呼び出しは、API が OpenAI 互換であるため、ゲートウェイ上の他のモデルと同じように機能します。model フィールドを google/gemma-4-31b-it に設定し、標準形式の messages を含む chat completion リクエストを送信します。関連する場合は image や video の content parts も含めます。サポートされるパラメーターは、通常のサンプリング制御 (temperature、top_p、top_k、min_p、seed、stop、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty)、出力制御 (max_tokens、response_format、structured_outputs)、検査オプション (logprobs、top_logprobs、logit_bias)、tool 使用 (tools、tool_choice) をカバーします。reasoning の動作は reasoning と include_reasoning で制御します。

覚えておくべき実用的な制約の 1 つは出力の上限です。1 応答あたり 16384 トークンで、262144 トークンの入力ウィンドウと比べると控えめです。タスクが非常に長いドキュメントを 1 回で生成することである場合、より大きな出力許容量を持つモデルの方が適しているかもしれません。同様に、audio 入力やテキスト以外の出力が必要な場合、このモデルはそれをカバーしません。入力モダリティは image、text、video で、出力は text のみだからです。長いコンテキストでのマルチモーダル理解、reasoning を多用する分析、tool 駆動のエージェントには、妥当な選択です。