Source: https://ailoot.ai/models/es/google-gemma-4-31b-it-u003a-free/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/google-gemma-4-31b-it-u003a-free/ Language: es # Google: Gemma 4 31B (free) [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/google-gemma-4-31b-it-u003a-free/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/google-gemma-4-31b-it-u003a-free/facts.json) ## [Google: Gemma 4 31B (free)](https://ailoot.ai/models/es/google-gemma-4-31b-it-u003a-free/) Gemma 4 31B IT es el modelo denso de Google, ajustado para seguir instrucciones, para razonamiento textual y visual. Su contexto de 256K, razonamiento configurable, comprensión de imágenes y llamadas nativas a funciones permiten realizar tareas de programación, documentos y agentes con salida de texto. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-4-31b-it:free`](https://ailoot.ai/models/es/google-gemma-4-31b-it-u003a-free/#method-0) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. Gemma 4 31B IT es la edición densa ajustada para seguir instrucciones de la familia abierta Gemma 4 de Google DeepMind. Google presenta el modelo 31B en torno a la calidad del modelo y su adaptación a una tarea, mientras que la edición independiente 26B A4B utiliza una mezcla de expertos para mejorar la eficiencia de inferencia. Esta ficha se refiere a la edición 31B ajustada para seguir instrucciones que lleva ese nombre, no a sus pesos preentrenados ni a una variante cuantizada. La tabla oficial de arquitectura densa indica 30,7 mil millones de parámetros, 60 capas, una ventana deslizante de 1024 tokens y un contexto de 256K tokens. La familia combina atención local de ventana deslizante con atención global, termina con una capa global y utiliza un codificador visual específico para este modelo. El perfil resultante está diseñado para entrada de texto e imagen con salida de texto. Son datos de la arquitectura del modelo; no determinan el tiempo de respuesta de una aplicación ni implican la compatibilidad con audio de otros tamaños de Gemma 4. Su contexto de 256K tokens permite abordar una tarea que combine texto extenso con información visual. Las imágenes y el texto pueden intercalarse en un único prompt; el fabricante recomienda colocar el contenido de imagen antes del texto relacionado para obtener los mejores resultados. Las tareas visuales incluyen detección de objetos, interpretación de páginas de documentos, comprensión de pantallas e interfaces, gráficos, OCR multilingüe, escritura a mano y señalamiento. La salida es texto: contenido extraído, una explicación, código o una propuesta de acción con una herramienta. El razonamiento configurable permite al modelo razonar antes de responder o dar una respuesta directa. Gemma 4 añade un rol system nativo junto con los roles user y assistant. El formato de prompt de Google activa el razonamiento con el token de control \<|think|\> en el prompt del sistema y separa el canal de pensamiento de la respuesta final; su procesador documentado puede gestionar esa plantilla. En una conversación de varios turnos, conserva las respuestas finales anteriores en el historial y excluye los pensamientos previos, salvo en los turnos con llamadas a herramientas, donde el fabricante indica que deben conservarse. Native Function Calling permite el uso estructurado de herramientas, y la descripción de lanzamiento de Google también documenta la salida JSON estructurada. Define la tarea, la función disponible y el resultado esperado; la aplicación realiza la operación solicitada y devuelve su salida para el siguiente paso. Una tarea de programación puede solicitar generación, finalización o corrección, mientras que un asistente visual puede usar el texto devuelto para explicar un gráfico o una pantalla. Una instrucción de llamada a función es distinta de una acción conectada que se haya ejecutado realmente. La resolución variable de las imágenes se controla mediante el presupuesto de tokens visuales. Las opciones documentadas son 70, 140, 280, 560 y 1120 tokens. Los presupuestos menores son adecuados para clasificación o descripciones; los mayores conservan más detalle para OCR, análisis de documentos y texto pequeño, con un coste computacional adicional. Decide si necesitas la escena general o las letras exactas antes de preparar la imagen. Un recorte nítido de una etiqueta puede ser más útil para una tarea de extracción que una petición sin concretar de examinar todos los detalles de una página completa. Google recomienda temperature 1.0, top-p 0.95 y top-k 64 como configuración de muestreo de la familia. La ficha del modelo distingue entre entrenamiento en más de 140 idiomas y compatibilidad lista para usar con más de 35 idiomas. Indica el idioma de respuesta y especifica en la tarea los nombres de dominio, nombres de campo o fórmulas que deben conservarse. La cifra 256K es una especificación del contexto; la ficha del modelo citada no establece un máximo de salida universal independiente para esta edición. Para una tarea con documentos y código, proporciona la imagen de la página pertinente, el requisito escrito y el fragmento de código fuente: «Lee las etiquetas, explica en qué se diferencia esta pantalla de la especificación y propone una corrección acotada al código proporcionado». Para un gráfico, pide que la respuesta separe los valores visibles de una tendencia inferida. La ficha de Gemma señala limitaciones relacionadas con el lenguaje ambiguo, las tareas muy complejas y las afirmaciones fácticas incorrectas o desactualizadas; por eso, adjunta los datos de fuentes autorizadas que debe utilizar el resultado solicitado en vez de esperar que los aporte el conocimiento adquirido durante el entrenamiento. A través de Ailoot, selecciona el ID exacto de este modelo en /v1/chat/completions y proporciona la tarea en messages. Cada mensaje contiene un role y su content; mantén juntas las instrucciones pertinentes y el material de origen. Recopila la respuesta JSON completa o todos los segmentos SSE cuando stream esté activado y conserva usage junto con el resultado escrito. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `google/gemma-4-31b-it:free` [`google/gemma-4-31b-it:free`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemma-4-31b-it%3Afree&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-4-31b-it%3Afree&fmt=chat) Google /`google/gemma-4-31b-it:free` ### Primeros pasos Gemma 4 31B IT es el modelo denso de Google, ajustado para seguir instrucciones, para razonamiento textual y visual. Su contexto de 256K, razonamiento configurable, comprensión de imágenes y llamadas nativas a funciones permiten realizar tareas de programación, documentos y agentes con salida de texto. Entradas aceptadas Texto · Imágenes Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipos de entrada `text`, `image` Tipos de salida `text` Formato de salida JSON or SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites google/gemma-4-31b-it:free Condiciones: Usa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot. | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`array` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Condiciones: | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **text\_input** · Obligatorio: messages **image\_with\_text** · Obligatorio: messages with actual image content blocks Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`optional` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext, image | | Parámetro`conditions` | ContratoUsa exactamente este selector de enrutamiento de Ailoot., Este protocolo transporta contenido de imagen cuando el modelo concreto seleccionado admite visión. Que el protocolo admita la solicitud no demuestra que todos los modelos puedan procesar imágenes. | Alias de método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) Precios de caché explícita No habilitado Cuando se solicita caché explícita Tarifas cero solo para texto La caché, las herramientas y el contenido multimedia siguen sus respectivas condiciones de precio, indicadas por separado. Para entrada y salida de texto únicamente #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curl · crea una sola vez y conserva el resultado completo ```bash set -eu : "${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-4-31b-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. ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat JSON or SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva todos los bloques de contenido, los ID de llamadas a herramientas, las firmas de razonamiento que se devuelvan, todos los incrementos SSE y los datos completos de consumo. El primer fragmento de texto no es el resultado completo. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva el X-Client-Request-ID original, la respuesta y las cabeceras. Un resultado desconocido o result\_pending\_check no autoriza una segunda creación. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[]` | Tipoobject | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónUn campo obligatorio, el selector de modelo, el tipo o la representación de la entrada no son válidos. | Siguiente pasoRevisa los detalles de validación devueltos antes de preparar una solicitud independiente. | | Respuesta`` | CondiciónLa solicitud original o su resultado son desconocidos o requieren una comprobación. | Siguiente pasoConserva los identificadores y las cabeceras originales; consulta únicamente los registros de estado o de la biblioteca admitidos. No vuelvas a enviar la solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`google/gemma-4-31b-it:free`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemma-4-31b-it%3Afree&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-4-31b-it%3Afree&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`google/gemma-4-31b-it:free`](https://ailoot.ai/models/es/#m=google%2Fgemma-4-31b-it%3Afree&route=Ultra&caller=google%2Fgemma-4-31b-it%3Afree&fmt=chat) FAQ · Google: Gemma 4 31B (free) ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-4-31b-it:free`: `text`, `image` → `text` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `google/gemma-4-31b-it:free`: `model`, `messages`, `stream` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.