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Google: Gemma 4 31B

Markdown · JSON

Google: Gemma 4 31B

Gemma 4 31B IT é o modelo denso da Google ajustado para seguir instruções e para raciocínio textual e visual. O contexto de 256K, o raciocínio configurável, a compreensão de imagens e vídeo baseado em fotogramas e as chamadas nativas de funções suportam tarefas de programação, documentos e agentes com saída de texto.

Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Gemma 4 31B IT é a edição densa ajustada a instruções da Google DeepMind na família aberta Gemma 4. A Google posiciona o 31B em torno da qualidade e da adaptação à tarefa, enquanto a edição separada 26B A 4B utiliza mixture-of-experts para eficiência de inferência. Esta ficha trata da edição identificada 31B ajustada a instruções, não dos pesos pré-treinados nem de um derivado quantizado.

A tabela oficial da arquitetura densa indica 30,7 mil milhões de parâmetros, 60 camadas, uma janela deslizante de 1 024 tokens e um contexto de 256K tokens. A família combina atenção local de janela deslizante com atenção global, terminando numa camada global, e usa um codificador visual dedicado a este modelo. O perfil resultante aceita texto e imagens e devolve texto. Estes factos arquiteturais não determinam o tempo de resposta de uma aplicação nem implicam o suporte áudio de outras dimensões Gemma 4.

O contexto de 256K tokens permite combinar texto substancial com provas visuais. Imagens e texto podem alternar no mesmo prompt; o fabricante recomenda colocar a imagem antes do texto relacionado. As tarefas incluem deteção de objetos, interpretação de páginas, compreensão de ecrãs e interfaces, gráficos, OCR multilingue, escrita manual e indicação de pontos. A saída é textual: conteúdo extraído, explicação, código ou ação de ferramenta proposta.

A compreensão de vídeo processa uma sequência de fotogramas. A ficha indica um máximo de 60 segundos quando as imagens são processadas a um fotograma por segundo. Prepare o episódio relevante, preserve a ordem e forneça uma pergunta sobre a sequência visível. Este perfil visual 26B/31B não aceita áudio; as capacidades de fala das variantes Gemma 4 mais pequenas com áudio não se aplicam aqui. Se precisa de informação falada, acrescente a transcrição textual.

A reflexão configurável permite raciocinar antes de responder ou dar uma resposta direta. Gemma 4 acrescenta um papel system nativo aos papéis user e assistant. O formato de prompt da Google ativa a reflexão com o token de controlo <|think|> no prompt system e separa o canal de pensamento da resposta final; o processador documentado trata esse modelo. Numa conversa em vários turnos, mantenha respostas finais anteriores e exclua pensamentos anteriores, salvo em turnos de chamadas de ferramentas, nos quais o fabricante recomenda preservá-los.

Native Function Calling suporta utilização estruturada de ferramentas e a apresentação da Google também documenta saída JSON estruturada. Defina tarefa, função disponível e resultado esperado; a aplicação executa a operação pedida e devolve o resultado no passo seguinte. Uma tarefa de programação pode pedir geração, conclusão ou correção, enquanto um assistente visual pode usar o texto para explicar um gráfico ou ecrã. Uma instrução de chamada é distinta de uma ação ligada efetivamente executada.

A resolução variável da imagem é controlada pelo orçamento de tokens visuais. As opções documentadas são 70, 140, 280, 560 e 1 120 tokens. Orçamentos baixos servem classificação, legendas ou sequências de fotogramas; os mais altos preservam detalhe para OCR, análise documental e texto pequeno, com cálculo adicional. Decida se precisa da cena geral ou das letras exatas antes de preparar a imagem. Um recorte legível de uma etiqueta pode ser mais útil para extração do que um pedido não qualificado para examinar todos os detalhes de uma página.

A Google recomenda temperature 1.0, top-p 0.95 e top-k 64 como configuração de amostragem. A ficha distingue treino em mais de 140 línguas de suporte imediato em mais de 35 línguas. Indique a língua da resposta e mantenha nomes de domínio, campos ou fórmulas explícitos. O valor 256K é uma especificação de contexto; a ficha citada não estabelece um máximo universal separado de saída para esta edição.

Para uma tarefa documental e de código, forneça imagem relevante, requisito escrito e fragmento: «Leia as etiquetas, explique como este ecrã difere da especificação e proponha uma correção focada ao código fornecido.» Para um gráfico, peça que separe valores visíveis de uma tendência inferida. A ficha de Gemma assinala limites relativos a linguagem ambígua, tarefas muito complexas e afirmações factuais incorretas ou desatualizadas; junte os factos autorizados que o resultado deve utilizar, em vez de esperar que o conhecimento de treino os forneça.

Tarefa prática

Tarefa prática

Exemplo técnico em inglês

Match a form to its written specification

Compare this textual form specification and code. Spec: Email is required and uses email validation; nickname is optional. Code: <input name="email" type="text"><input name="nickname" required>. Return a discrepancy table and corrected HTML. Preserve both field names and add visible labels for each field.

Resultado esperado

A spec-to-code discrepancy table and an editable HTML fragment with corrected attributes and labels.

Verificar o resultado

Check that only email is required, its type is email and each label points to its matching input.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions google/gemma-4-31b-it

google/gemma-4-31b-it

Google /google/gemma-4-31b-it

Introdução

Gemma 4 31B IT é o modelo denso da Google ajustado para seguir instruções e para raciocínio textual e visual. O contexto de 256K, o raciocínio configurável, a compreensão de imagens e vídeo baseado em fotogramas e as chamadas nativas de funções suportam tarefas de programação, documentos e agentes com saída de texto.

Entradas aceites
Texto
Resultados
Texto

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Saída
text
Formato de saída
json ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
google/gemma-4-31b-it
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limites
Número mínimo de elementos: 1
Predefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Exemplos: system, user, assistant, tool, function
Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo.
Depende do modelo
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido
Predefinição—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza
Predefinição—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores e limites
Mínimo: 1
Depende do modelo
Predefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
function
Depende do modelo
Predefinição—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta
Predefinição—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores e limitesPredefinição—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Campo de compatibilidade
Predefinição—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Depende do modelo
Predefinição—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores e limites
text
Predefinição—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra
Predefinição—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts
Predefinição—
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages
Parâmetromaterial_typesContratotext
ParâmetromessagesContratoLista de mensagens com estrutura role/content
Parâmetrofile_materialContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido
Parâmetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parâmetrocontrol_scopeContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas
Parâmetrooutput_modalitiesContratotext
Parâmetrohosted_operationsContratofalse
Parâmetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envie o ID exato do modelo com messages.

O comprimento do contexto não é um limite de saída.

Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita
Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00068 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00068 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreaming em Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "google/gemma-4-31b-it", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='google/gemma-4-31b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='google/gemma-4-31b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra google/gemma-4-31b-it

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

google/gemma-4-31b-it

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages google/gemma-4-31b-it

google/gemma-4-31b-it

Google /google/gemma-4-31b-it

Introdução

Gemma 4 31B IT é o modelo denso da Google ajustado para seguir instruções e para raciocínio textual e visual. O contexto de 256K, o raciocínio configurável, a compreensão de imagens e vídeo baseado em fotogramas e as chamadas nativas de funções suportam tarefas de programação, documentos e agentes com saída de texto.

Entradas aceites
Texto
Resultados
json · sse

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Saída
json, sse
Formato de saída
JSON ou SSE
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
google/gemma-4-31b-it
Predefinição—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
user, assistant
Predefinição—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObrigatórioValores e limitesPredefinição—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores e limitesPredefiniçãofalse
Combinações de materiais de entrada

Texto · Texto UTF-8

Cadeia de caracteres messages[].content

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
Parâmetrocontent_typeContratoapplication/json
ParâmetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parâmetrooptional_controlsContratostream
Parâmetromaterial_typesContratotext
Parâmetrotext_file_materialContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Tarifa normal Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Tarifa normal Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Tarifa normal Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)
Preços da cache explícita
Não ativado Quando é pedida cache explícita

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasTokens de contexto, mais deTokens de contexto, até ao limite inclusiveCusto
ConfiguraçãoTarifas base dos tokensTabela de tarifasTarifa baseTokens de contexto, mais de—Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00068 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraçãoEscalão 1 por comprimento do pedidoTabela de tarifas—Tokens de contexto, mais de0Tokens de contexto, até ao limite inclusiveSem limite superiorCusto
Entrada · Tokens de entrada $0.0002 / 1K tokens
Saída · Tokens de saída $0.00068 / 1K tokens
Entrada · Leitura da cache $0.0002 / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens
Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens

O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Corpo JSON mínimo completocurl · use o seu documento UTF-8Python · guarde o resultado completo
{
  "model": "google/gemma-4-31b-it",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemma-4-31b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'google/gemma-4-31b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ou SSE

Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.

Campos da resposta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra google/gemma-4-31b-it

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

google/gemma-4-31b-it

FAQ · Google: Gemma 4 31B
Que entradas e resultados estão disponíveis?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-4-31b-it: text → text

POST /v1/messages · google/gemma-4-31b-it: text → json, sse

Que campos utiliza o pedido?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-4-31b-it: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · google/gemma-4-31b-it: model, messages, max_tokens, stream

Que limites se aplicam?

POST /v1/chat/completions · google/gemma-4-31b-it: messages.min_items: 1

Mais detalhes

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