Gemma 3 4B IT — настроенная на инструкции редакция размера 4B из визуально-языкового семейства Google Gemma 3. IT обозначает версию, адаптированную для следования пользовательским инструкциям и ходам диалога, а не предобученный чекпойнт, служащий основой дальнейшего обучения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст: ответ, резюме, объяснение, черновик или код. Визуальный вход позволяет задавать вопросы по предоставленным изображениям и страницам документов; выход не является новым сгенерированным изображением.
Карточка модели задаёт редакции 4B контекст 128K токенов, общий для запроса и генерируемого ответа. Оставшийся лимит выхода — это общий контекст за вычетом входа, а не отдельный дополнительный бюджет выхода 128K. Базовый путь обработки изображений нормализует их до 896×896 и кодирует каждый вид в 256 визуальных токенов. Для специализированного помощника предоставьте нужную заметку или изображение, один ясный вопрос и кратко описанный результат. Сохраняйте исходный текст вместе с ответом для проверки извлечённого имени, даты или подписи.
Обучающий материал семейства включает веб-тексты более чем на 140 языках, код, математику и изображения. Для модели 4B производитель сообщает о четырёх триллионах токенов предобучения. Технический отчёт описывает дистилляцию при предобучении и настройке на инструкции, затем постобучение на основе обучения с подкреплением для улучшения полезности, рассуждения, кода, математики и следования инструкциям. Это характеристики обучения данного размера и семейства, а не гарантия правильности каждого ответа или идентичного поведения другого чекпойнта Gemma.
Архитектура — трансформер только с декодером и вниманием с группировкой запросов; на каждый слой глобального внимания приходится пять чередующихся слоёв локального внимания. Локальное внимание охватывает 1,024 токена, а глобальные слои обрабатывают более широкий контекст. Общий визуальный кодировщик SigLIP преобразует информацию изображений во входы языковой модели. Токенизатор основан на SentencePiece, с отдельными цифрами, сохранением пробельных символов и побайтовым кодированием. При планировании длинного входа используйте число токенов фактического токенизатора; сохраняйте отступы кода и идентификаторы, когда они несут смысл.
Отчёт описывает Pan and Scan для изображений, форма или детали которых теряются при простом изменении размера до квадрата. Этот процесс может создавать дополнительные неперекрывающиеся виды и масштабировать их для визуального кодировщика. У такой обработки собственные последствия для входа и вычислений. Для скриншота с мелкими подписями укажите интересующую область и дайте читаемый вид вместо опоры на маленькое изображение всего экрана. Для нескольких изображений пометьте их роли и попросите привязать ответ к правильному источнику.
Нативный формат диалога IT использует ходы user и model с явными границами. Он не поддерживает отдельную нативную роль system; помещайте инструкции о роли и формате в начальный пользовательский промпт. Используйте соответствующий форматировщик или процессор, а не рассматривайте IT-чекпойнт как простое продолжение текста. Для ответа по заметке поддержки укажите читателя, сохраняемые факты и тон, затем попросите короткий ответ и нерешённый вопрос, если он есть. Для извлечения визуальных данных определите поля и представление нечитаемого значения.
Назначение Gemma включает написание текстов, резюмирование, диалоговую помощь, извлечение данных изображений и учебные исследования. Узкий процесс на 4B может превратить служебную заметку в список действий, объяснить видимую схему или ответить по предоставленному отрывку. Просите результат, который легко проверить: объяснение с привязкой к названным элементам или небольшую запись с полями, подтверждёнными источником. Поиск инструментом и выполнение кода относятся к окружающему приложению; генерация инструкции в форме вызова отличается от завершённой внешней операции.
Производитель отмечает ограничения охвата обучения, языковых нюансов, фактических ошибок и сложности открытых задач. Google также предупреждает, что правдоподобный языковой шаблон может дать ответ, упускающий повседневное ограничение реального мира. Изображения могут терять важные детали при масштабировании, а длинный контекст не делает недостаточно определённый вопрос ясным. Сверяйте результат с исходным материалом, проверяйте запрошенные структурированные поля, независимо проверяйте вычисления и предлагаемый код. Оценивайте конкретную модель 4B IT на реальных языках и типах документов задачи. При записи результатов отличайте её размер, идентичность IT и настройку обработки от вариантов 12B, 27B и более новых Gemma.
", "aboutText": "Gemma 3 4B IT — настроенная на инструкции редакция размера 4B из визуально-языкового семейства Google Gemma 3. IT обозначает версию, адаптированную для следования пользовательским инструкциям и ходам диалога, а не предобученный чекпойнт, служащий основой дальнейшего обучения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст: ответ, резюме, объяснение, черновик или код. Визуальный вход позволяет задавать вопросы по предоставленным изображениям и страницам документов; выход не является новым сгенерированным изображением.\n\nКарточка модели задаёт редакции 4B контекст 128K токенов, общий для запроса и генерируемого ответа. Оставшийся лимит выхода — это общий контекст за вычетом входа, а не отдельный дополнительный бюджет выхода 128K. Базовый путь обработки изображений нормализует их до 896×896 и кодирует каждый вид в 256 визуальных токенов. Для специализированного помощника предоставьте нужную заметку или изображение, один ясный вопрос и кратко описанный результат. Сохраняйте исходный текст вместе с ответом для проверки извлечённого имени, даты или подписи.\n\nОбучающий материал семейства включает веб-тексты более чем на 140 языках, код, математику и изображения. Для модели 4B производитель сообщает о четырёх триллионах токенов предобучения. Технический отчёт описывает дистилляцию при предобучении и настройке на инструкции, затем постобучение на основе обучения с подкреплением для улучшения полезности, рассуждения, кода, математики и следования инструкциям. Это характеристики обучения данного размера и семейства, а не гарантия правильности каждого ответа или идентичного поведения другого чекпойнта Gemma.\n\nАрхитектура — трансформер только с декодером и вниманием с группировкой запросов; на каждый слой глобального внимания приходится пять чередующихся слоёв локального внимания. Локальное внимание охватывает 1,024 токена, а глобальные слои обрабатывают более широкий контекст. Общий визуальный кодировщик SigLIP преобразует информацию изображений во входы языковой модели. Токенизатор основан на SentencePiece, с отдельными цифрами, сохранением пробельных символов и побайтовым кодированием. При планировании длинного входа используйте число токенов фактического токенизатора; сохраняйте отступы кода и идентификаторы, когда они несут смысл.\n\nОтчёт описывает Pan and Scan для изображений, форма или детали которых теряются при простом изменении размера до квадрата. Этот процесс может создавать дополнительные неперекрывающиеся виды и масштабировать их для визуального кодировщика. У такой обработки собственные последствия для входа и вычислений. Для скриншота с мелкими подписями укажите интересующую область и дайте читаемый вид вместо опоры на маленькое изображение всего экрана. Для нескольких изображений пометьте их роли и попросите привязать ответ к правильному источнику.\n\nНативный формат диалога IT использует ходы user и model с явными границами. Он не поддерживает отдельную нативную роль system; помещайте инструкции о роли и формате в начальный пользовательский промпт. Используйте соответствующий форматировщик или процессор, а не рассматривайте IT-чекпойнт как простое продолжение текста. Для ответа по заметке поддержки укажите читателя, сохраняемые факты и тон, затем попросите короткий ответ и нерешённый вопрос, если он есть. Для извлечения визуальных данных определите поля и представление нечитаемого значения.\n\nНазначение Gemma включает написание текстов, резюмирование, диалоговую помощь, извлечение данных изображений и учебные исследования. Узкий процесс на 4B может превратить служебную заметку в список действий, объяснить видимую схему или ответить по предоставленному отрывку. Просите результат, который легко проверить: объяснение с привязкой к названным элементам или небольшую запись с полями, подтверждёнными источником. Поиск инструментом и выполнение кода относятся к окружающему приложению; генерация инструкции в форме вызова отличается от завершённой внешней операции.\n\nПроизводитель отмечает ограничения охвата обучения, языковых нюансов, фактических ошибок и сложности открытых задач. Google также предупреждает, что правдоподобный языковой шаблон может дать ответ, упускающий повседневное ограничение реального мира. Изображения могут терять важные детали при масштабировании, а длинный контекст не делает недостаточно определённый вопрос ясным. Сверяйте результат с исходным материалом, проверяйте запрошенные структурированные поля, независимо проверяйте вычисления и предлагаемый код. Оценивайте конкретную модель 4B IT на реальных языках и типах документов задачи. При записи результатов отличайте её размер, идентичность IT и настройку обработки от вариантов 12B, 27B и более новых Gemma.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Технический пример на английском
Explain a seed-growth note\n\nExplain this class note to a ten-year-old: 'Seeds need water and a suitable temperature to germinate. Light requirements differ between species.' Use three short sentences and one question the class could investigate. Preserve the species qualification rather than saying all seeds need light to germinate.A child-friendly three-sentence explanation followed by one investigation question.The explanation must retain the distinction between water, temperature and species-dependent light.google/gemma-3-4b-itGemma 3 4B IT — модель Google класса 4B для работы с текстом и изображениями, настроенная на выполнение инструкций. Она генерирует текст для ответов на вопросы, кратких изложений, написания материалов и визуального анализа, имеет общий контекст 128K и поддержку более 140 языков на уровне семейства.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemma 3 4B IT — настроенная на инструкции редакция размера 4B из визуально-языкового семейства Google Gemma 3. IT обозначает версию, адаптированную для следования пользовательским инструкциям и ходам диалога, а не предобученный чекпойнт, служащий основой дальнейшего обучения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст: ответ, резюме, объяснение, черновик или код. Визуальный вход позволяет задавать вопросы по предоставленным изображениям и страницам документов; выход не является новым сгенерированным изображением.
Карточка модели задаёт редакции 4B контекст 128K токенов, общий для запроса и генерируемого ответа. Оставшийся лимит выхода — это общий контекст за вычетом входа, а не отдельный дополнительный бюджет выхода 128K. Базовый путь обработки изображений нормализует их до 896×896 и кодирует каждый вид в 256 визуальных токенов. Для специализированного помощника предоставьте нужную заметку или изображение, один ясный вопрос и кратко описанный результат. Сохраняйте исходный текст вместе с ответом для проверки извлечённого имени, даты или подписи.
Обучающий материал семейства включает веб-тексты более чем на 140 языках, код, математику и изображения. Для модели 4B производитель сообщает о четырёх триллионах токенов предобучения. Технический отчёт описывает дистилляцию при предобучении и настройке на инструкции, затем постобучение на основе обучения с подкреплением для улучшения полезности, рассуждения, кода, математики и следования инструкциям. Это характеристики обучения данного размера и семейства, а не гарантия правильности каждого ответа или идентичного поведения другого чекпойнта Gemma.
Архитектура — трансформер только с декодером и вниманием с группировкой запросов; на каждый слой глобального внимания приходится пять чередующихся слоёв локального внимания. Локальное внимание охватывает 1,024 токена, а глобальные слои обрабатывают более широкий контекст. Общий визуальный кодировщик SigLIP преобразует информацию изображений во входы языковой модели. Токенизатор основан на SentencePiece, с отдельными цифрами, сохранением пробельных символов и побайтовым кодированием. При планировании длинного входа используйте число токенов фактического токенизатора; сохраняйте отступы кода и идентификаторы, когда они несут смысл.
Отчёт описывает Pan and Scan для изображений, форма или детали которых теряются при простом изменении размера до квадрата. Этот процесс может создавать дополнительные неперекрывающиеся виды и масштабировать их для визуального кодировщика. У такой обработки собственные последствия для входа и вычислений. Для скриншота с мелкими подписями укажите интересующую область и дайте читаемый вид вместо опоры на маленькое изображение всего экрана. Для нескольких изображений пометьте их роли и попросите привязать ответ к правильному источнику.
Нативный формат диалога IT использует ходы user и model с явными границами. Он не поддерживает отдельную нативную роль system; помещайте инструкции о роли и формате в начальный пользовательский промпт. Используйте соответствующий форматировщик или процессор, а не рассматривайте IT-чекпойнт как простое продолжение текста. Для ответа по заметке поддержки укажите читателя, сохраняемые факты и тон, затем попросите короткий ответ и нерешённый вопрос, если он есть. Для извлечения визуальных данных определите поля и представление нечитаемого значения.
Назначение Gemma включает написание текстов, резюмирование, диалоговую помощь, извлечение данных изображений и учебные исследования. Узкий процесс на 4B может превратить служебную заметку в список действий, объяснить видимую схему или ответить по предоставленному отрывку. Просите результат, который легко проверить: объяснение с привязкой к названным элементам или небольшую запись с полями, подтверждёнными источником. Поиск инструментом и выполнение кода относятся к окружающему приложению; генерация инструкции в форме вызова отличается от завершённой внешней операции.
Производитель отмечает ограничения охвата обучения, языковых нюансов, фактических ошибок и сложности открытых задач. Google также предупреждает, что правдоподобный языковой шаблон может дать ответ, упускающий повседневное ограничение реального мира. Изображения могут терять важные детали при масштабировании, а длинный контекст не делает недостаточно определённый вопрос ясным. Сверяйте результат с исходным материалом, проверяйте запрошенные структурированные поля, независимо проверяйте вычисления и предлагаемый код. Оценивайте конкретную модель 4B IT на реальных языках и типах документов задачи. При записи результатов отличайте её размер, идентичность IT и настройку обработки от вариантов 12B, 27B и более новых Gemma.
POST /v1/chat/completionstexttext| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemma-3-4b-it | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |
Текст · Текст UTF8
messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_input_binding | Контрактnull |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Отправляйте точный ID модели вместе с messages.
Длина контекста не является пределом выхода.
Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0002 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0002 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "google/gemma-3-4b-it", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='google/gemma-3-4b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='google/gemma-3-4b-it',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra google/gemma-3-4b-it
Используйте пути методов, указанные выше.
google/gemma-3-4b-itGemma 3 4B IT — модель Google класса 4B для работы с текстом и изображениями, настроенная на выполнение инструкций. Она генерирует текст для ответов на вопросы, кратких изложений, написания материалов и визуального анализа, имеет общий контекст 128K и поддержку более 140 языков на уровне семейства.
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Gemma 3 4B IT — настроенная на инструкции редакция размера 4B из визуально-языкового семейства Google Gemma 3. IT обозначает версию, адаптированную для следования пользовательским инструкциям и ходам диалога, а не предобученный чекпойнт, служащий основой дальнейшего обучения. Модель принимает текст и изображения и генерирует текст: ответ, резюме, объяснение, черновик или код. Визуальный вход позволяет задавать вопросы по предоставленным изображениям и страницам документов; выход не является новым сгенерированным изображением.
Карточка модели задаёт редакции 4B контекст 128K токенов, общий для запроса и генерируемого ответа. Оставшийся лимит выхода — это общий контекст за вычетом входа, а не отдельный дополнительный бюджет выхода 128K. Базовый путь обработки изображений нормализует их до 896×896 и кодирует каждый вид в 256 визуальных токенов. Для специализированного помощника предоставьте нужную заметку или изображение, один ясный вопрос и кратко описанный результат. Сохраняйте исходный текст вместе с ответом для проверки извлечённого имени, даты или подписи.
Обучающий материал семейства включает веб-тексты более чем на 140 языках, код, математику и изображения. Для модели 4B производитель сообщает о четырёх триллионах токенов предобучения. Технический отчёт описывает дистилляцию при предобучении и настройке на инструкции, затем постобучение на основе обучения с подкреплением для улучшения полезности, рассуждения, кода, математики и следования инструкциям. Это характеристики обучения данного размера и семейства, а не гарантия правильности каждого ответа или идентичного поведения другого чекпойнта Gemma.
Архитектура — трансформер только с декодером и вниманием с группировкой запросов; на каждый слой глобального внимания приходится пять чередующихся слоёв локального внимания. Локальное внимание охватывает 1,024 токена, а глобальные слои обрабатывают более широкий контекст. Общий визуальный кодировщик SigLIP преобразует информацию изображений во входы языковой модели. Токенизатор основан на SentencePiece, с отдельными цифрами, сохранением пробельных символов и побайтовым кодированием. При планировании длинного входа используйте число токенов фактического токенизатора; сохраняйте отступы кода и идентификаторы, когда они несут смысл.
Отчёт описывает Pan and Scan для изображений, форма или детали которых теряются при простом изменении размера до квадрата. Этот процесс может создавать дополнительные неперекрывающиеся виды и масштабировать их для визуального кодировщика. У такой обработки собственные последствия для входа и вычислений. Для скриншота с мелкими подписями укажите интересующую область и дайте читаемый вид вместо опоры на маленькое изображение всего экрана. Для нескольких изображений пометьте их роли и попросите привязать ответ к правильному источнику.
Нативный формат диалога IT использует ходы user и model с явными границами. Он не поддерживает отдельную нативную роль system; помещайте инструкции о роли и формате в начальный пользовательский промпт. Используйте соответствующий форматировщик или процессор, а не рассматривайте IT-чекпойнт как простое продолжение текста. Для ответа по заметке поддержки укажите читателя, сохраняемые факты и тон, затем попросите короткий ответ и нерешённый вопрос, если он есть. Для извлечения визуальных данных определите поля и представление нечитаемого значения.
Назначение Gemma включает написание текстов, резюмирование, диалоговую помощь, извлечение данных изображений и учебные исследования. Узкий процесс на 4B может превратить служебную заметку в список действий, объяснить видимую схему или ответить по предоставленному отрывку. Просите результат, который легко проверить: объяснение с привязкой к названным элементам или небольшую запись с полями, подтверждёнными источником. Поиск инструментом и выполнение кода относятся к окружающему приложению; генерация инструкции в форме вызова отличается от завершённой внешней операции.
Производитель отмечает ограничения охвата обучения, языковых нюансов, фактических ошибок и сложности открытых задач. Google также предупреждает, что правдоподобный языковой шаблон может дать ответ, упускающий повседневное ограничение реального мира. Изображения могут терять важные детали при масштабировании, а длинный контекст не делает недостаточно определённый вопрос ясным. Сверяйте результат с исходным материалом, проверяйте запрошенные структурированные поля, независимо проверяйте вычисления и предлагаемый код. Оценивайте конкретную модель 4B IT на реальных языках и типах документов задачи. При записи результатов отличайте её размер, идентичность IT и настройку обработки от вариантов 12B, 27B и более новых Gemma.
POST /v1/messagestextjson, sse| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения google/gemma-3-4b-it | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_file_material | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |
Жизненный цикл: synchronous_or_streamed
Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.
Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.
| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
|---|---|---|---|---|
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0002 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.0002 / 1K токенов Вход · Чтение кэша — / 1K токенов Вход · Запись в кэш — / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
{\n "model": "google/gemma-3-4b-it",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemma-3-4b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'google/gemma-3-4b-it', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON или SSE
Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.
Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.
Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.
| Поле | Тип |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | Типobject |
| Ответ | Условие | Следующий шаг |
|---|---|---|
Ответ400 · invalid_request_error | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |
Ailoot Ultra google/gemma-3-4b-it
Используйте пути методов, указанные выше.
Технический пример на английском
Explain a seed-growth note\n\nExplain this class note to a ten-year-old: 'Seeds need water and a suitable temperature to germinate. Light requirements differ between species.' Use three short sentences and one question the class could investigate. Preserve the species qualification rather than saying all seeds need light to germinate.A child-friendly three-sentence explanation followed by one investigation question.The explanation must retain the distinction between water, temperature and species-dependent light.