Gemma 4 26B A4B IT est l’édition à mélange d’experts de la famille ouverte Gemma 4 de Google DeepMind, ajustée pour suivre des instructions. Le tableau officiel de l’architecture indique 25,2 milliards de paramètres au total et 3,8 milliards de paramètres actifs ; A4B désigne l’ordre de grandeur arrondi des paramètres actifs. Ses usages couvrent le raisonnement, la programmation, les processus d’agents et la compréhension multimodale. Cette édition est distincte de l’édition préentraînée et du modèle dense 31B.
Le mélange d’experts active un sous-ensemble des paramètres à chaque étape d’inférence : huit experts actifs sur 128, plus un expert partagé, d’après le tableau publié. Google positionne cette édition sur l’efficacité de l’inférence par rapport au modèle dense. Elle associe une architecture de 30 couches et une fenêtre glissante de 1 024 tokens à une attention globale, un contexte de 256K et un encodeur visuel. Ces chiffres décrivent le modèle du producteur, sans garantir une latence ou une configuration matérielle pour une application donnée.
Son contexte de 256K tokens permet de traiter une tâche qui associe un volume de texte conséquent à des éléments visuels. Images et texte peuvent être alternés dans un même prompt ; pour obtenir les meilleurs résultats, le fabricant recommande de placer l’image avant le texte qui s’y rapporte. Les tâches visuelles comprennent la détection d’objets, l’interprétation de pages de documents, la compréhension d’écrans et d’interfaces, les graphiques, l’OCR multilingue, l’écriture manuscrite et le pointage. La sortie est du texte : contenu extrait, explication, code ou proposition d’action à effectuer avec un outil.
La réflexion configurable permet au modèle de raisonner avant de répondre ou de donner une réponse directe. Gemma 4 ajoute un rôle système natif aux rôles utilisateur et assistant. Le format de prompt de Google active la réflexion avec le token de contrôle <|think|> dans le prompt système et sépare le canal de réflexion de la réponse finale ; le processeur documenté sait gérer ce modèle de conversation. Pour une conversation à plusieurs tours, conservez les réponses finales précédentes dans l’historique et excluez les réflexions antérieures, sauf pour les tours d’appel d’outil, où le fabricant indique qu’elles doivent être conservées.
L’appel de fonctions natif prend en charge l’utilisation structurée d’outils, et la présentation de lancement de Google documente aussi les sorties JSON structurées. Définissez la tâche, la fonction disponible et le résultat attendu ; l’application réalise l’opération demandée et renvoie son résultat pour l’étape suivante. Une tâche de programmation peut porter sur la génération, la complétion ou la correction de code, tandis qu’un assistant visuel peut utiliser le texte renvoyé pour expliquer un graphique ou un écran. Une instruction d’appel de fonction est distincte d’une action connectée réellement exécutée.
La résolution variable des images est contrôlée par le budget de tokens visuels. Les options documentées sont 70, 140, 280, 560 et 1 120 tokens. Les budgets faibles conviennent à la classification ou aux légendes ; les budgets élevés préservent davantage de détails pour l’OCR, l’analyse de documents et les petits caractères, avec un coût de calcul supplémentaire. Déterminez si vous avez besoin de la scène dans son ensemble ou du texte exact avant de préparer l’image. Un recadrage net d’une étiquette peut être plus utile pour une extraction qu’une demande générale d’examiner chaque détail d’une page entière.
Google recommande temperature 1.0, top-p 0.95 et top-k 64 comme configuration d’échantillonnage de la famille. La fiche du modèle distingue un entraînement dans plus de 140 langues d’une prise en charge immédiate de plus de 35 langues. Précisez la langue de réponse et indiquez explicitement dans le brief les noms de domaine, noms de champs ou formules à conserver. La valeur 256K est une spécification de contexte ; la fiche citée ne définit pas de maximum de sortie universel distinct pour cette édition.
Pour une tâche associant document et code, fournissez l’image de la page pertinente, l’exigence écrite et le fragment de code source : « Lisez les libellés, expliquez en quoi cet écran diffère de la spécification et proposez une correction ciblée du code fourni. » Pour un graphique, demandez de distinguer les valeurs visibles d’une tendance déduite. La fiche de Gemma mentionne des limites liées au langage ambigu, aux tâches très complexes et aux affirmations factuelles inexactes ou dépassées ; joignez donc les faits de référence que le résultat doit utiliser, plutôt que de compter sur les connaissances acquises pendant l’entraînement.
Via Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.
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Ces chiffres décrivent le modèle du producteur, sans garantir une latence ou une configuration matérielle pour une application donnée.\n\nSon contexte de 256K tokens permet de traiter une tâche qui associe un volume de texte conséquent à des éléments visuels. Images et texte peuvent être alternés dans un même prompt ; pour obtenir les meilleurs résultats, le fabricant recommande de placer l’image avant le texte qui s’y rapporte. Les tâches visuelles comprennent la détection d’objets, l’interprétation de pages de documents, la compréhension d’écrans et d’interfaces, les graphiques, l’OCR multilingue, l’écriture manuscrite et le pointage. La sortie est du texte : contenu extrait, explication, code ou proposition d’action à effectuer avec un outil.\n\nLa réflexion configurable permet au modèle de raisonner avant de répondre ou de donner une réponse directe. Gemma 4 ajoute un rôle système natif aux rôles utilisateur et assistant. Le format de prompt de Google active la réflexion avec le token de contrôle <|think|> dans le prompt système et sépare le canal de réflexion de la réponse finale ; le processeur documenté sait gérer ce modèle de conversation. Pour une conversation à plusieurs tours, conservez les réponses finales précédentes dans l’historique et excluez les réflexions antérieures, sauf pour les tours d’appel d’outil, où le fabricant indique qu’elles doivent être conservées.\n\nL’appel de fonctions natif prend en charge l’utilisation structurée d’outils, et la présentation de lancement de Google documente aussi les sorties JSON structurées. Définissez la tâche, la fonction disponible et le résultat attendu ; l’application réalise l’opération demandée et renvoie son résultat pour l’étape suivante. Une tâche de programmation peut porter sur la génération, la complétion ou la correction de code, tandis qu’un assistant visuel peut utiliser le texte renvoyé pour expliquer un graphique ou un écran. Une instruction d’appel de fonction est distincte d’une action connectée réellement exécutée.\n\nLa résolution variable des images est contrôlée par le budget de tokens visuels. Les options documentées sont 70, 140, 280, 560 et 1 120 tokens. Les budgets faibles conviennent à la classification ou aux légendes ; les budgets élevés préservent davantage de détails pour l’OCR, l’analyse de documents et les petits caractères, avec un coût de calcul supplémentaire. Déterminez si vous avez besoin de la scène dans son ensemble ou du texte exact avant de préparer l’image. Un recadrage net d’une étiquette peut être plus utile pour une extraction qu’une demande générale d’examiner chaque détail d’une page entière.\n\nGoogle recommande temperature 1.0, top-p 0.95 et top-k 64 comme configuration d’échantillonnage de la famille. La fiche du modèle distingue un entraînement dans plus de 140 langues d’une prise en charge immédiate de plus de 35 langues. Précisez la langue de réponse et indiquez explicitement dans le brief les noms de domaine, noms de champs ou formules à conserver. La valeur 256K est une spécification de contexte ; la fiche citée ne définit pas de maximum de sortie universel distinct pour cette édition.\n\nPour une tâche associant document et code, fournissez l’image de la page pertinente, l’exigence écrite et le fragment de code source : « Lisez les libellés, expliquez en quoi cet écran diffère de la spécification et proposez une correction ciblée du code fourni. » Pour un graphique, demandez de distinguer les valeurs visibles d’une tendance déduite. La fiche de Gemma mentionne des limites liées au langage ambigu, aux tâches très complexes et aux affirmations factuelles inexactes ou dépassées ; joignez donc les faits de référence que le résultat doit utiliser, plutôt que de compter sur les connaissances acquises pendant l’entraînement.\n\nVia Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. 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Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Gemma 4 26B A4B IT est l’édition à mélange d’experts de la famille ouverte Gemma 4 de Google DeepMind, ajustée pour suivre des instructions. Le tableau officiel de l’architecture indique 25,2 milliards de paramètres au total et 3,8 milliards de paramètres actifs ; A4B désigne l’ordre de grandeur arrondi des paramètres actifs. Ses usages couvrent le raisonnement, la programmation, les processus d’agents et la compréhension multimodale. Cette édition est distincte de l’édition préentraînée et du modèle dense 31B.
Le mélange d’experts active un sous-ensemble des paramètres à chaque étape d’inférence : huit experts actifs sur 128, plus un expert partagé, d’après le tableau publié. Google positionne cette édition sur l’efficacité de l’inférence par rapport au modèle dense. Elle associe une architecture de 30 couches et une fenêtre glissante de 1 024 tokens à une attention globale, un contexte de 256K et un encodeur visuel. Ces chiffres décrivent le modèle du producteur, sans garantir une latence ou une configuration matérielle pour une application donnée.
Son contexte de 256K tokens permet de traiter une tâche qui associe un volume de texte conséquent à des éléments visuels. Images et texte peuvent être alternés dans un même prompt ; pour obtenir les meilleurs résultats, le fabricant recommande de placer l’image avant le texte qui s’y rapporte. Les tâches visuelles comprennent la détection d’objets, l’interprétation de pages de documents, la compréhension d’écrans et d’interfaces, les graphiques, l’OCR multilingue, l’écriture manuscrite et le pointage. La sortie est du texte : contenu extrait, explication, code ou proposition d’action à effectuer avec un outil.
La réflexion configurable permet au modèle de raisonner avant de répondre ou de donner une réponse directe. Gemma 4 ajoute un rôle système natif aux rôles utilisateur et assistant. Le format de prompt de Google active la réflexion avec le token de contrôle <|think|> dans le prompt système et sépare le canal de réflexion de la réponse finale ; le processeur documenté sait gérer ce modèle de conversation. Pour une conversation à plusieurs tours, conservez les réponses finales précédentes dans l’historique et excluez les réflexions antérieures, sauf pour les tours d’appel d’outil, où le fabricant indique qu’elles doivent être conservées.
L’appel de fonctions natif prend en charge l’utilisation structurée d’outils, et la présentation de lancement de Google documente aussi les sorties JSON structurées. Définissez la tâche, la fonction disponible et le résultat attendu ; l’application réalise l’opération demandée et renvoie son résultat pour l’étape suivante. Une tâche de programmation peut porter sur la génération, la complétion ou la correction de code, tandis qu’un assistant visuel peut utiliser le texte renvoyé pour expliquer un graphique ou un écran. Une instruction d’appel de fonction est distincte d’une action connectée réellement exécutée.
La résolution variable des images est contrôlée par le budget de tokens visuels. Les options documentées sont 70, 140, 280, 560 et 1 120 tokens. Les budgets faibles conviennent à la classification ou aux légendes ; les budgets élevés préservent davantage de détails pour l’OCR, l’analyse de documents et les petits caractères, avec un coût de calcul supplémentaire. Déterminez si vous avez besoin de la scène dans son ensemble ou du texte exact avant de préparer l’image. Un recadrage net d’une étiquette peut être plus utile pour une extraction qu’une demande générale d’examiner chaque détail d’une page entière.
Google recommande temperature 1.0, top-p 0.95 et top-k 64 comme configuration d’échantillonnage de la famille. La fiche du modèle distingue un entraînement dans plus de 140 langues d’une prise en charge immédiate de plus de 35 langues. Précisez la langue de réponse et indiquez explicitement dans le brief les noms de domaine, noms de champs ou formules à conserver. La valeur 256K est une spécification de contexte ; la fiche citée ne définit pas de maximum de sortie universel distinct pour cette édition.
Pour une tâche associant document et code, fournissez l’image de la page pertinente, l’exigence écrite et le fragment de code source : « Lisez les libellés, expliquez en quoi cet écran diffère de la spécification et proposez une correction ciblée du code fourni. » Pour un graphique, demandez de distinguer les valeurs visibles d’une tendance déduite. La fiche de Gemma mentionne des limites liées au langage ambigu, aux tâches très complexes et aux affirmations factuelles inexactes ou dépassées ; joignez donc les faits de référence que le résultat doit utiliser, plutôt que de compter sur les connaissances acquises pendant l’entraînement.
Via Ailoot, sélectionnez cet identifiant de modèle exact dans /v1/chat/completions et indiquez la tâche dans messages. Chaque message comporte un role et son content ; gardez ensemble la consigne pertinente et les documents sources. Récupérez la réponse JSON complète ou tous les segments SSE lorsque stream est activé, et conservez usage avec le résultat écrit.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites google/gemma-4-26b-a4b-it:free Conditions: Utilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot. | Par défaut— |
Champmessages | Typearray | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Conditions: | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: | Par défautfalse |
text_input · Obligatoire : messages
image_with_text · Obligatoire : messages with actual image content blocks
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètreoptional | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètreconditions | ContratUtilisez exactement ce sélecteur de routage Ailoot., Ce protocole transmet le contenu des images lorsque le modèle précis sélectionné prend en charge la vision. L’admission par le protocole n’établit pas que chaque modèle peut traiter des images. |
Alias de méthode : /chat/completions
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée $0 / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie $0 / 1K tokens Entrée · Lecture du cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache — / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-4-26b-a4b-it:free", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez chaque bloc de contenu, chaque identifiant d’appel d’outil, la signature de raisonnement lorsqu’elle est renvoyée, tous les deltas SSE et les données complètes de consommation. Le premier fragment de texte ne représente pas l’intégralité du résultat.
Conservez le X-Client-Request-ID d’origine, la réponse et les en-têtes. Un résultat inconnu ou à l’état result_pending_check n’autorise pas une deuxième création.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[] | Typeobject |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionUn champ obligatoire, un sélecteur de modèle, un type ou une représentation de l’entrée est invalide. | Étape suivanteExaminez les détails de validation renvoyés avant de préparer une requête distincte. |
Réponse | ConditionLa requête d’origine ou son résultat est inconnu ou nécessite une vérification. | Étape suivanteConservez les identifiants et les en-têtes d’origine ; consultez uniquement les enregistrements d’état ou de bibliothèque pris en charge. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création. |
Ailoot Ultra google/gemma-4-26b-a4b-it:free
/chat/completions