Source: https://ailoot.ai/models/de/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/ Language: de # Google: Gemma 4 26B A4B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/facts.json) ## [Google: Gemma 4 26B A4B (free)](https://ailoot.ai/models/de/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/) Gemma 4 26B A4B IT ist Googles auf Anweisungen abgestimmtes Mixture-of-Experts-Modell für textbezogenes und visuelles Schlussfolgern. Es verbindet einen 256K-Kontext, Bildverständnis, konfigurierbares Denken und native Funktionsaufrufe mit Textausgabe. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-4-26b-a4b-it:free`](https://ailoot.ai/models/de/google-gemma-4-26b-a4b-it-u003a-free/#method-0) Über das Modell Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt. Gemma 4 26B A4B IT ist Google DeepMinds auf Anweisungen abgestimmte Mixture-of-Experts-Ausgabe der offenen Gemma-4-Familie. Die offizielle Architekturtabelle nennt insgesamt 25,2 Milliarden Parameter, davon 3,8 Milliarden aktive Parameter; A4B bezeichnet die gerundete Größenordnung der aktiven Parameter. Zu den Einsatzbereichen gehören Schlussfolgern, Programmieren, Agentenabläufe und multimodales Verständnis. Diese Ausgabe ist sowohl von der vortrainierten Ausgabe als auch vom dichten 31B-Modell zu unterscheiden. Die Mixture-of-Experts-Architektur aktiviert bei jedem Inferenzschritt einen Teil ihrer Parameter: Laut veröffentlichter Architekturtabelle sind acht von 128 Experten sowie ein gemeinsamer Experte aktiv. Google positioniert diese Ausgabe im Vergleich zum dichten Modell mit Blick auf effiziente Inferenz. Sie verbindet eine Architektur mit 30 Schichten und einem gleitenden Fenster von 1.024 Token mit globaler Aufmerksamkeit, einem 256K-Kontext und einem visuellen Encoder. Diese Architekturangaben beschreiben das Herstellermodell und garantieren weder eine bestimmte Latenz noch eine Hardwarekonfiguration für eine konkrete Anwendung. Der Kontext von 256K Token unterstützt Aufgaben, die umfangreichen Text mit visuellen Belegen verbinden. Bilder und Text können innerhalb eines Prompts abwechselnd erscheinen; der Hersteller empfiehlt für optimale Ergebnisse, Bildinhalte vor dem zugehörigen Text anzuordnen. Zu den visuellen Aufgaben gehören Objekterkennung, die Interpretation von Dokumentseiten, Bildschirm- und Oberflächenverständnis, Diagramme, mehrsprachige OCR, Handschrift und das Zeigen auf Bildbereiche. Die Ausgabe ist Text: extrahierte Inhalte, eine Erklärung, Code oder eine vorgeschlagene Werkzeugaktion. Mit konfigurierbarem Denken kann das Modell vor der Antwort Schlussfolgerungen ziehen oder direkt antworten. Gemma 4 ergänzt die Rollen user und assistant um eine native system-Rolle. Googles Promptformat aktiviert das Denken mit dem Steuer-Token \<|think|\> im Systemprompt und trennt den Denkkanal von der endgültigen Antwort; der dokumentierte Prozessor kann diese Vorlage verarbeiten. Behalten Sie bei Gesprächen mit mehreren Runden die bisherigen endgültigen Antworten im Verlauf und lassen Sie frühere Gedankengänge weg. Ausgenommen sind Runden mit Werkzeugaufrufen: Hier sollen sie laut Hersteller erhalten bleiben. Native Function Calling unterstützt den strukturierten Werkzeugeinsatz; Googles Beschreibung zur Veröffentlichung dokumentiert außerdem strukturierte JSON-Ausgaben. Definieren Sie die Aufgabe, die verfügbare Funktion und das erwartete Ergebnis; die Anwendung führt den angeforderten Vorgang aus und liefert dessen Ausgabe für den nächsten Schritt zurück. Eine Programmieraufgabe kann die Erstellung, Vervollständigung oder Korrektur von Code verlangen, während ein visueller Assistent anhand des zurückgegebenen Texts ein Diagramm oder einen Bildschirm erklären kann. Eine Anweisung zum Funktionsaufruf ist von einer tatsächlich ausgeführten angebundenen Aktion zu unterscheiden. Die variable Bildauflösung wird über das Budget visueller Token gesteuert. Dokumentiert sind 70, 140, 280, 560 und 1.120 Token. Niedrigere Budgets eignen sich für Klassifikation oder Bildunterschriften; höhere Budgets bewahren mehr Details für OCR, Dokumentanalyse und kleine Schrift, erfordern jedoch mehr Rechenaufwand. Entscheiden Sie vor der Bildaufbereitung, ob Sie die Gesamtszene oder den genauen Wortlaut benötigen. Ein klarer Ausschnitt eines Etiketts kann für eine Extraktionsaufgabe nützlicher sein als die pauschale Aufforderung, jedes Detail einer ganzen Seite zu untersuchen. Google empfiehlt für das Sampling der Modellfamilie temperature 1.0, top-p 0.95 und top-k 64. Die Modellkarte unterscheidet zwischen dem Training in mehr als 140 Sprachen und der sofort verfügbaren Unterstützung für mehr als 35 Sprachen. Geben Sie die Antwortsprache an und legen Sie im Briefing ausdrücklich fest, welche Domänennamen, Feldnamen oder Formeln erhalten bleiben sollen. Die Angabe 256K bezeichnet die Kontextgröße; die zitierte Modellkarte legt für diese Ausgabe keinen gesonderten universellen Höchstwert für die Ausgabelänge fest. Übergeben Sie für eine Aufgabe mit Dokument und Code das betreffende Seitenbild, die schriftliche Anforderung und den Quellcodeausschnitt: „Lesen Sie die Beschriftungen, erklären Sie die Abweichungen dieses Bildschirms von der Spezifikation und schlagen Sie eine gezielte Korrektur am bereitgestellten Code vor.“ Bitten Sie bei einem Diagramm darum, sichtbare Werte von einem daraus abgeleiteten Trend zu trennen. Gemmas Modellkarte nennt Grenzen bei mehrdeutiger Sprache, sehr komplexen Aufgaben sowie falschen oder veralteten Tatsachenaussagen. Fügen Sie deshalb die maßgeblichen Fakten bei, die das gewünschte Ergebnis verwenden muss, statt sie vom Trainingswissen zu erwarten. Wählen Sie in Ailoot unter /v1/chat/completions diese exakte Modell-ID und übergeben Sie die Aufgabe in messages. Jede Nachricht enthält eine Rolle und ihren Inhalt; halten Sie die relevante Anweisung und das Ausgangsmaterial zusammen. Erfassen Sie die vollständige JSON-Antwort oder bei aktiviertem stream sämtliche SSE-Segmente und speichern Sie usage zusammen mit dem schriftlichen Ergebnis. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-4-26b-a4b-it:free` [`google/gemma-4-26b-a4b-it:free`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&fmt=chat) Google /`google/gemma-4-26b-a4b-it:free` ### Start Gemma 4 26B A4B IT ist Googles auf Anweisungen abgestimmtes Mixture-of-Experts-Modell für textbezogenes und visuelles Schlussfolgern. Es verbindet einen 256K-Kontext, Bildverständnis, konfigurierbares Denken und native Funktionsaufrufe mit Textausgabe. Zulässige Eingaben Text · Bilder Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabetypen `text`, `image` Ausgabetypen `text` Ausgabeformat JSON or SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits google/gemma-4-26b-a4b-it:free Bedingungen: Verwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor. | Standard— | | Feld`messages` | Typ`array` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Bedingungen: | Standard— | | Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: | Standardfalse | Kombinationen von Eingabematerialien **text\_input** · Erforderlich: messages **image\_with\_text** · Erforderlich: messages with actual image content blocks Methodenparameter und Lebenszyklus | Parameter | Vertrag | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Vertragapplication/json | | Parameter`required` | Vertragmodel, messages | | Parameter`optional` | Vertragstream | | Parameter`material_types` | Vertragtext, image | | Parameter`conditions` | VertragVerwenden Sie genau diesen Ailoot-Routingselektor., Dieses Protokoll überträgt Bildinhalte, wenn das konkret ausgewählte Modell Bildverarbeitung unterstützt. Die Zulassung des Protokolls belegt keine Bildverarbeitungsfähigkeit für jedes Modell. | Methodenaliasnamen: `/chat/completions` Lebenszyklus: `synchronous_or_streamed` ### Tarife Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode. Schnellmodus Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist Flex-Modus Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist Maximaler Denkaufwand Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird Preise für explizites Caching Nicht aktiviert Wenn explizites Caching angefordert wird Nulltarife für reine Textverarbeitung Für Cache, Werkzeuge und Medien gelten die jeweils gesondert aufgeführten Preisbedingungen. Für reine Texteingabe und Textausgabe #### Ailoot-Tarife #### Preise nach Konfiguration | Konfiguration | Tarifstaffel | Gebühr | | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · einmal erstellen und das vollständige Ergebnis speichern ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json # Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header. ``` ### Ergebnisse abrufen und speichern #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON or SSE ##### Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf. Bewahren Sie jeden Inhaltsblock, jede ID eines Werkzeugaufrufs, eine gegebenenfalls zurückgegebene Denksignatur, alle SSE-Deltas und die vollständigen Nutzungsdaten auf. Das erste Textfragment ist nicht das gesamte Ergebnis. ##### Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss Bewahren Sie die ursprüngliche X-Client-Request-ID, Antwort und Header auf. Ein unbekanntes Ergebnis oder ein Ergebnis mit dem Status result\_pending\_check berechtigt nicht zu einem zweiten Erstellungsauftrag. Antwortfelder | Feld | Typ | | --- | --- | | Feld`choices[]` | Typobject | | Feld`usage` | Typobject | Fehler und nächste Schritte | Antwort | Bedingung | Nächster Schritt | | --- | --- | --- | | Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungEin Pflichtfeld, die Modellauswahl, der Typ oder die Eingabedarstellung ist ungültig. | Nächster SchrittPrüfen Sie die zurückgegebenen Validierungsdetails, bevor Sie eine separate Anfrage vorbereiten. | | Antwort`` | BedingungDie ursprüngliche Anfrage oder ihr Ergebnis ist unbekannt oder muss geprüft werden. | Nächster SchrittBewahren Sie die ursprünglichen Kennungen und Header auf; lesen Sie nur unterstützte Status- oder Bibliothekseinträge. Senden Sie den Erstellungsauftrag nicht erneut. | ### Aliasnamen #### Modellaliasnamen **Ailoot Ultra** [`google/gemma-4-26b-a4b-it:free`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade `/chat/completions` #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`google/gemma-4-26b-a4b-it:free`](https://ailoot.ai/models/de/#m=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-4-26b-a4b-it%3Afree&fmt=chat) FAQ · Google: Gemma 4 26B A4B (free) Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-4-26b-a4b-it:free`: `text`, `image` → `text` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-4-26b-a4b-it:free`: `model`, `messages`, `stream` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.